考虑网商车多方需求和决策行为特性的电动汽车有序充电

为了解决充电设施和配电网的建设情况与电动汽车(EV)的普及速度未完全适配阶段,大规模充电负荷接入配电网带来的安全性问题,建立了由电网公司、充电站运营商和EV用户(简称为网商车)共同参与的有序充电模型.分析各方需求和决策行为特性,提出电价调节代价的概念,建立考虑电价调节代价的补贴机制;基于各方决策行为特性建立网商车决策行为模型;对各方参与有序充电的成本和效益进行建模,综合配电网安全性和电网公司的经济成本建立电网公司的净收益模型,基于此建立有序充电综合目标函数;通过仿真分析不同充电电价策略下各方需求的变化,验证所提补贴机制的合理性以及所建有序充电模型的有效性.     

基于集群响应的规模化电动汽车充电优化调度

大规模电动汽车(EV)的充电需求和充电负荷分布将呈现出规律性,从群体的角度对EV进行优化调度,可以降低问题的维度,提高优化计算的效率。基于区域EV的集群响应特性,建立了以负荷峰谷差最小化为目标的EV群体充电概率分布模型。在此基础上,根据EV群体对充电电价的灵敏度,建立EV集群响应的实时电价模型,通过电价对EV的充电行为进行有序引导,从而实现电网的"移峰填谷"策略。以典型的区域配电网负荷数据为例,验证了文中EV充电优化调度方法的有效性。最后,对EV群体响应实时电价的灵敏度,以及不同灵敏度下EV群体和代理商的节省成本进行讨论。     

基于PSO算法的电动汽车有序充放电两阶段优化策略

传统分时电价(time-of-usetariff,TOUT)和实时电价(real-timeprice,RTP)需求响应机制均会在负荷低谷时段产生新的负荷高峰,针对这一问题,考虑电网侧的调峰需求以及不同用户对充电电量、充电成本的不同需求和参与意愿,提出一种分时电价动态优化方法。所提方法根据每辆电动汽车(electricvehicle,EV)接入电网时的负荷信息动态更新该EV的峰谷电价,弥补了TOUT和RTP充电方式的缺点。基于所提分时电价动态优化方法,通过建立充电电量最多和充电成本最小多目标函数,采用粒子群算法对每辆EV的充(放)电行为进行两阶段优化,并通过引入虚拟荷电状态对优化后的充(放)电行为进行修正,由每位用户自主响应实现EV的有序充(放)电。为验证所提方法的有效性,基于2017年全美家用车辆调查结果(NHTS2017),采用蒙特卡洛法模拟某居民区1000辆EV的充电需求,并对不同充电策略、不同优化权重、不同参与度和不同V2G(vehicle to grid)响应度下的充电需求进行了仿真分析,结果表明,相较于其他充电策略,所提优化策略可以明显降低用户的充电成本和负荷曲线的峰谷差。     

计及电动汽车充电行为对配电网的影响研究

电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电随机性对电网实时负荷产生波动,影响配电网的安全稳定运行。为平抑负荷波动,基于统计数据分析EV充电特性,建立规模化EV的充电行为预测模型。文章分析了EV充电时对配电网造成的负荷激增与节点电压偏移影响,对比无序充电与有序充电模型下配电网的指标,通过仿真算例结合IEEE33节点配电系统,验证了文章提出的两个目标优化模型符合潮流分布、节点电压值等配电网稳定运行指标的基本需求。优化模型同时兼顾用户的充电成本,体现分时电价对用户充电的引导作用,为EV充电提供协调控制的参考。     

考虑奖励机制的电动汽车充电优化引导策略

随着电动汽车（electric vehicle,EV）的大规模推广,其无序充电严重威胁电网的安全稳定运行,积极引导EV用户参与充电优化策略,对于提高电网的安全稳定性具有重要意义。为此,基于充电优化管理调度思路,提出一种考虑奖励机制的EV充电优化引导策略,在分时电价的基础上,计入用户在降低电网负荷波动中的奖励机制,考虑充电位置固定、不确定用户的出行需求,确定EV的充电时间及充电位置,达到用户满意度最高的目的;利用EV动态响应的实时优化算法,对所提的优化调度模型进行求解。仿真结果验证了所提策略的有效性和可行性,该优化调度策略不仅能有效改善负荷低谷时段集中充电形成新的负荷高峰的问题,而且可明显降低用户的充电成本及电网负荷波动。     

计及差异化服务费定价的电动汽车聚合商两阶段调度策略

电动汽车(electric vehicle, EV)是极具调节潜力的需求侧资源，针对现货市场环境下的电动汽车聚合商(electric vehicle aggregator, EVA)整合和调度EV负荷资源的问题进行研究。首先，考虑EV的车-桩充电负荷差异化建立了EV充电模型。其次，以EVA运营收益最大为目标，兼顾EV车主利益，基于主从博弈关系建立EVA日前优化模型；模型基于场景的随机优化方法考虑市场日前电价的不确定性，解得差异化EV充电服务费价格和EVA日前购电计划。随后，基于能量共享模式对各类EV进行日内滚动优化调度，减小EV接入不确定性给EVA差额交易带来的额外成本。最后，以某市区电动汽车聚合商为案例开展分析，结果表明所提两阶段调度策略能有效应对EV接入不确定性与市场电价不确定性，实现EVA与EV双赢。     

基于电价引导的电动汽车与综合能源系统交互策略

在能源互联网的大背景下,综合能源系统(integrated energy system,IES)和电动汽车(electric vehicles,EV)受到广泛关注.该文提出基于电价引导的IES与EV交互策略,平抑IES总电负荷波动,提高运行效益.首先基于模糊算法建立计及电价影响的EV用户充电概率仿真模型,提出动态分时定价策略引导EV有序充电,降低IES总电负荷峰谷差.其次,构建了包含EV电价引导层与IES能量调度层的双层能量调度模型,实现EV与IES的能量协同交互,并研究了基于电价引导的EV充电策略对IES能量优化调度和运行成本的影响.最后以北方地区某IES园区为运行场景开展算例研究,电价引导后IES的峰谷差降低了32.52％,IES运行成本降低了9.93％,EV充电费用降低了19.85％.结果 表明,基于电价引导的EV与IES交互策略能够减小IES总电负荷峰谷差,提高IES运行效益并降低EV用户充电费用,且上述效果随EV负荷比重增加而趋于显著.     

考虑需求响应的电动汽车充电负荷研究

大规模电动汽车(Electric Vehicle, EV)接入电网进行无序充电,会增大负荷峰谷差并造成“峰上加峰”的问题。为此,文中提出一种新的分时电价策略引导EV参与需求响应,并基于此进行了负荷预测。为了刻画EV接入对电网的影响,建立了考虑EV随机特性的充电负荷模型;为了引导EV有序充电,构建了电价与系统负荷逐个时段的映射关系,提出了新的多时段分时电价策略以克服传统分时电价更新周期长、对当日实际负荷峰谷变化反映不灵敏的缺点;基于所建立的电价引导策略,对计及需求响应后的EV负荷进行了预测。结果表明,所提多时段分时电价需求响应机制能够合理地分配EV的充电时段,有效减小系统负荷峰谷差。     

基于需求响应潜力模糊评估的电动汽车实时调控优化模型

针对快充场所电动汽车(EV)大规模接入造成的配电网过载问题,提出了EV需求响应潜力模糊评估方法与实时调控优化模型。首先,基于EV电池安全电量、EV充电需求、充电桩额定功率的限制建立用户客观响应能力约束模型,以及考虑激励水平的用户主观响应意愿评估模型。其次,结合客观响应能力和主观响应意愿建立用户响应潜力评估模型,采用模糊推理确定充电电价、当前电量需求和剩余驻留时间等因素对用户响应意愿的影响。然后,提出激励型实时需求响应的双层优化模型及其求解方法,上层优化模型以EV聚合商激励成本最小化为目标对EV聚合商激励电价进行优化,下层优化以用户平均充电满意度最高为目标对EV充放电功率进行优化,从而充分挖掘用户的响应潜力,兼顾电网公司、EV聚合商、用户各方的利益。最后,通过多组仿真验证了所提模型和方法的有效性。     

基于电动汽车用户电价响应的充电负荷优化模型建立

在研究电动汽车用户行驶规律的基础上,利用蒙特卡罗算法模拟了3种电动汽车充电情景并进行充电负荷特点分析,以智能充电作为研究重点,分析电价弹性与电动汽车负荷需求之间的关系,通过用户对电价的响应来调控电动汽车充电负荷。根据电价响应,建立了以优化负荷曲线为目标的充电负荷优化模型,并进行实例计算,验证了电价弹性模型和充电负荷优化模型的有效性。     

基于有序充电启动机制和补贴机制的充电负荷接纳能力优化

为了解决配电网和充电站的建设进程与电动汽车的普及速度失配的问题,进行了配电网和充电站充电负荷接纳能力评估及其有序充电优化。分别以配电网运行风险和用户排队时间为指标量化配电网和充电站的接纳能力;提出基于电网公司和充电站运营商主导权的有序充电启动机制;以电价调节增益、盈利额和潜在收益损失分析运营商参与有序充电的经济性问题,并综合各方需求建立有序充电综合目标;综合有序充电的削峰量和配电网的运行风险改善效果评估电网的安全性补贴,从而建立计及电价调节增益和电网安全性改善情况的补贴机制;基于算例仿真评估了不同充电负荷接入方式下配电网的接纳能力和不同容量下充电站的接纳能力,并分析了所提有序充电模型的有效性。     

基于节点阻塞电价的电动汽车双层充电优化策略

建立了基于节点阻塞电价的电动汽车充电双层优化模型。在上层模型中,建立含电动汽车负荷的直流最优潮流模型,优化各机组出力使系统总发电成本最小,利用拉格朗日乘子和功率传输分布因子确定节点阻塞电价。在下层模型中,优化目标不仅包括充电费用,而且计及了电池损耗成本、充电等待时间成本;约束条件增加了行驶和充电的电池荷电状态等;将用户充电电价分为分时电价和浮动的阻塞电价两部分,优化电动汽车充电负荷时考虑其一日可多次充电的情况。上层模型向下层模型传递每时段充电电价、下层模型向上层模型反馈每时段充电负荷,通过迭代求解双层优化模型,使电网和用户经济效益最大。最后通过算例验证了所建立模型的有效性。     

考虑V2G用户响应度的峰谷电价时段优化有序充电

针对电动汽车有序充电实现削峰填谷效果的问题,提出了考虑V2G用户响应度的峰谷分时电价优化有序充电控制策略。通过蒙特卡洛模拟法得到规模化电动汽车的充电负荷,并在此基础上建立了不考虑V2G响应度和考虑V2G响应度的有序充电控制优化模型,其中前者以谷电价时段区间为变量,以配电网负荷曲线方差为目标函数,后者以谷电价时段区间及峰谷时段的电价为变量,以综合考虑电动汽车对配电网负荷曲线方差的影响及用户满意度为目标函数。算例分析表明两种有序充电策略都能有效改善系统运行安全性,但考虑V2G用户响应度的有序充电策略更能反映实际情况。     

考虑需求响应和电动汽车参与的主动配电网经济调度

传统配电网主动管理设备容量有限,需充分挖掘用户侧调节作用,需求响应和电动汽车有序充电作为用户侧重要可调度资源,是主动配电网经济调度切实可行的调节手段。与此同时,风光出力的不确定性给主动配电网调度带来的风险不容忽视。基于此,考虑需求响应及电动汽车有序充电,提出基于信息间隙决策理论的主动配电网经济调度模型。该模型综合考虑网损、分布式发电弃电惩罚、上级电网购电和负荷峰谷差惩罚的调度成本,构建基于价格弹性系数矩阵的实时电价需求响应模型,利用蒙特卡洛模拟分析了电动汽车在有序充电和无序充电时的负荷需求,并考虑主动配电网的多种管理手段,针对不同风险偏好的决策者,制定机会模型与鲁棒模型,为主动配电网经济调度提供决策基础。最后通过改进的IEEE 33节点系统验证了所提经济调度模型的有效性。     

基于实时电价的电动汽车充放电优化策略和经济调度模型

实时电价为优化电动汽车(EV)充放电负荷提供了手段,从而实现经济调度。首先建立用户最优充放电策略模型:以计及EV电池退化成本的用户成本最小为目标,以满足EV行驶荷电状态和充放电荷电状态等为约束。在此基础上建立电动汽车用户实时电价响应模型,通过实时电价计算用户充电成本,使电动汽车充放电负荷与电价联动调整,并将该模型嵌入电动汽车充放电策略优化目标函数。求解过程中,用"停泊时长"确定单车一日可多次充放电的时段和行驶时段,从而在EV可充放电时长范围内优化每时段充放电负荷。最后建立经济调度模型:目标中计及机组阀点效应、约束中考虑EV充放电负荷以及机组爬坡速率等限制的多目标经济调度模型,提出一种改进模式搜索算法求解该时间耦合、非线性、非凸模型。以IEEE 39节点为例,验证了所建立模型和求解算法的有效性。     

不确定充电习惯对电动汽车充电负荷需求及充电负荷调节的影响

采用二项分布描述电动汽车用户充电习惯的不确定性,本文建立了含有不确定性因素的充电负荷需求计算模型。基于此计算模型,分析了不确定性充电习惯、充电起始时间延时和充电功率对电动汽车充电负荷需求的影响;然后以配电网负荷方差最小为目标函数,以充电起始时间和充电功率为控制变量,考虑电动汽车充电功率约束和电动汽车用户充电能量需求约束,建立了基于不确定充电习惯的充电负荷优化调节模型。以北京市汽车行驶数据和典型配电网负荷数据为例,验证了本文所提充电负荷优化调节方法的优越性。     

考虑用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大量电动汽车无序充电引起的负荷"峰上加峰"等问题,提出了考虑用户响应度的有序充放电策略。在基于消费者心理学原理建立的分时电价和放电电价下用户需求响应模型的基础上,建立了常规型、保守型、友好型电动汽车充放电模型。最后通过蒙特卡洛仿真验证所提出的电动汽车有序充放电策略的有效性。同时,验证了分时电价的电价差和放电电价的增大,能更好地激励用户参与电价响应。     

基于分时电价的电动汽车有序充放电策略研究

为了减缓电动汽车无序充电造成的负荷波动,提出一种基于分时电价的电动汽车有序充放电策略.构建了居民区电动汽车负荷模型,在考虑负荷均方差、用户充放电成本和电动汽车充电量的情况下,建立多目标优化函数,并采用改进粒子群算法求解多维优化问题.仿真结果表明,所提有序充放电策略能在有效平缓电网负荷曲线的同时,增大电动汽车充电电量和减...     

计及充电负荷价格响应的配电网扩容规划方法

随着电动汽车EV(electric vehicle)保有量攀升,配电网扩容已成为应对高比例EV充电负荷接入的一种有效手段.考虑EV用户对充电价格的敏感性,提出一种计及充电负荷价格响应的配电网扩容规划方法.该方法是一个双层协同优化模型,其中上层考虑EV用户对补偿价格的响应,建立配电网扩容规划模型,以年总投资运行成本最小为目标,优化线路型号及充电补偿价格;下层建立基于补偿价格的EV充放电行为优化模型,以充电成本最小为目标优化EV充放电功率.算例结果表明,所提方法通过补偿价格可有效引导EV的充电负荷,减少配电网年总投资运行成本.     

考虑多方利益的居民小区电动汽车有序充电策略

随着电动汽车的普及率越来越高,电动汽车规模化接入将给电力系统的稳定运行带来风险和负担,如何进行移峰填谷、减小负荷波动成了当今电网非常关注的一个问题。对此,文中提出了一种上层优化指导曲线和下层实时负荷跟随相结合的实时优化模型。在上层总控中心,基于典型日常规负荷曲线和车辆出行预测数据,建立了以总负荷(常规负荷和EV充电负荷)峰谷差最小为目标的优化模型,得出一条电动汽车充电功率指导曲线;在下层智能控制中心,根据返回EV的状态和充电需求,计算EV充电优先级,以上层优化得到的功率指导曲线为跟随目标,来指导电动汽车的有序充电,实现负荷跟随。然后以某小区的常规负荷数据和EV用户出行的概率模型数据进行充电模拟,计算出相关的指标,与无序充电的结果进行对比。仿真结果表明,此有序充电控制策略能够有效地实现EV充电负荷的移峰填谷、降低负荷波动,同时也能够增加代理商的充电服务收益,满足用户的充电需求。