计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化策略

大规模电动汽车无序接入充电站不仅会引起配电网负荷“峰上加峰”,还会造成充电拥堵,延长电动汽车排队等待时间。建立了计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化模型。在上层模型中,以配电网负荷方差和上下层调度计划偏差综合最小为目标实现系统负荷“削峰填谷”,使负荷曲线更平坦。在下层模型中,建立基于多队列多服务台的充电站排队系统,减少电动汽车出行时间和充电费用。采用遗传算法和蚁群算法分层迭代求解模型,以含有4个充电站的IEEE 33节点配网系统为例进行仿真,结果通过与无序充电、Active Scheduling(AS)模型对比表明:所提模型在优化配电网系统负荷、减少电动汽车出行时间和充电费用等方面具有一定的有效性。     

电动汽车充电路径不确定优化调度

电动汽车充电路径优化调度中的很多参数变量都具有不确定性,传统的优化调度方法适用性较差。为解决该问题,不确定优化方法被应用到电动汽车充电路径优化调度中,由此建立了基于随机期望值的不确定优化调度模型。鉴于传统的粒子群优化算法容易陷于局部优化和收敛速度较慢,将模拟退火算法引入并组成混合智能算法进行模型求解。对比实验证明该混合智能算法能够有效减少电动汽车车主到充电站所用的行驶距离、在充电站的等待时间和充电时间。     

考虑用户满意度和配网安全的电动汽车多目标双层充电优化

大规模电动汽车充电调度,需要同时考虑用户充电满意度和电网的安全经济运行。根据电动汽车充电分级管理的特点建立配网–充电站两层优化模型。在配网层制定充电站的充电计划,考虑配网安全约束,优化配网作为市场主体的运营经济性。在充电站层制定各电动汽车的充电策略,考虑车主的充电需求,最大化车主参与充电调度的满意度。采用NSGA-II算法求解配网层多目标优化问题,采用2阶段优化方法和Yalmip/Cplex求解充电站层整数规划问题。以含有DG和4个充电站的IEEE 33节点配网为例进行仿真,结果表明了所提模型和方法的有效性。     

考虑充电功率的电动汽车快充站充电设施优化配置

为实现电动汽车快充站内的经济建设,同时分析充电功率在充电站规划中的影响,提出了一种电动汽车快充站充电设施优化配置方法。以电动出租车为例,分析其出行特征,并基于排队论分析各个时段内站内排队系统的运行指标,建立分时段的用户等候时间成本计算模型。以充电站投资成本和用户等候时间成本之和最小化为目标函数,建立考虑装置利用率、排队时间、配电容量和占地面积的充电设施配置优化模型,在模型中同时对充电设施的充电功率和数量进行优化,实现快充站内社会成本的最小化。通过算例验证所提方法的可行性以及优化充电功率的经济性。     

基于改进NSGA-Ⅱ的社区电动汽车充电站优化充电策略

提出基于改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的社区电动汽车充电站优化充电策略。首先,以电动汽车充电容量和配电变压器容量限制为约束条件,构建以单位电量充电费用最少、电网侧负荷方差最小为目标的电动汽车充电站多目标充电模型;然后,针对传统NSGA-Ⅱ存在的难以生成满足约束条件的初始种群、Pareto解集分布不均和最优解性能不高的缺点,提出改进初始种群生成和拥挤度比较算子相结合的NSGA-Ⅱ对模型进行求解,并采用基于信息熵的序数偏好法从最终Pareto解集中选择最优折中充电方案;最后,通过算例仿真验证了所提算法的有效性,表明改进NSGA-Ⅱ能在较大程度上提高电网侧的负荷水平和用户的充电性价比。     

考虑负荷空间均衡和充电站合作博弈的快速充电定价机制

为了平衡快速充电负荷空间分布,提高电动汽车用户充电满意度,提出考虑负荷空间均衡和充电站合作博弈的快速充电动态定价机制。首先,通过实际订单数据逆地理编码得到出行概率转移矩阵,结合路网模型和速度-流量模型建立电动汽车充电负荷时空分布模型;然后,考虑用户主观意愿,建立计及用户偏好的充电站选择决策模型,模拟用户对于充电站选择的理性决策行为;最后,以充电站节点负荷均衡性为目标,建立区域内快速充电站合作模式下的动态定价博弈模型,通过迭代算法求解均衡值,并利用Shapley值法对合作联盟所得剩余收益进行分配。仿真实例表明,所提快速充电站动态定价策略能有效降低充电站节点的负荷方差,提高充电桩利用率和充电站收益,并减小用户排队时间,提高用户满意度。     

电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略

大规模电动汽车的无序充电行为将给电网带来强烈的冲击,威胁电网安全经济运行。本文针对电动汽车快充背景下的充电负荷优化调度问题,提出了电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略。在上层模型中,利用电网分时电价以充电站运营商购电成本最小为目标,确定电动汽车充电负荷在时间维度上的最优分配。下层模型中,提出根据充电站拥挤程度制定动态分时分区充电电价,以用户充电费用与充电用时最少为优化目标,使用采取非线性递减分组率的改进猫群算法求解各时段电动汽车空间维度下的充电选择。最后通过算例验证了所提策略的有效性,能够满足电网、充电站运营商与电动汽车用户三方的利益,适用于大规模电动汽车快充的友好接入。     

车联网环境下电动汽车主动充电引导模型

为了适应电动汽车数量和充电需求的急剧增长,从电动汽车用户视角出发,提出了一种在车联网环境下基于改进A*路径规划算法与排队论的电动汽车主动充电引导模型。首先,融入红绿灯等待时间和不走回头路条件,改进A*路径规划算法,利用实际路网状态信息更新路网时空状态矩阵,实时优化电动汽车行驶路径,获取电动汽车充电行驶时间。其次,利用深度置信网络预测充电站电动汽车短时到达量,基于排队论M/G/k模型预测电动汽车充电等待时间。最后,以最小化电动汽车充电行驶时间和充电等待时间为目标,搭建电动汽车主动充电引导模型。以中国南京市中心区域为算例,验证了所提主动充电引导模型的有效性,所提算法能够提高充电桩的利用率并减少电动汽车用户综合充电时间。     

下一目的地导向下的电动汽车充电引导策略

建立一个有效的充电引导模型,实现对车辆的有序充电引导,是未来大规模电动汽车并网的基础和保障。考虑充电完成后,电动出租车到下一寻客地点与电动私家车到最终目的地的便捷性,提出下一目的地导向下的电动汽车充电引导策略。首先介绍了一种基于充电服务网络数据监控平台的电动汽车充电引导系统架构。其次,在考虑车主便捷性的基础上,综合考虑路网结构、出租车需求分布以及设备利用均衡率,结合Floyd最短路径算法和排队论M/G/k模型,以用户到最终目的地的距离、时间成本最小,充电站设备利用率分布均衡为目标,建立电动汽车充电引导模型。最后,在含7个充电站的区域内对所提模型进行仿真验证。结果表明,所提出的充电引导策略能有效兼顾充电站容量及车主出行需求。     

考虑多智能体协同的电动汽车充放电分散式实时优化策略

针对多充电站/电动汽车区域能量管理系统(electric vehicles distributed energy management system,EVDEM S)情景下电动汽车充放电优化的问题,将各充电站/EV-DEM S视为充电智能体,建立了考虑多个充电智能体的分散式实时优化架构来协调各智能体的充放电策略。模型在满足车主充电需求的前提下,以日负荷曲线波动最小为目标,实现电网侧的削峰填谷。仿真算例表明,和传统的集中优化方式相比,该分散式优化模型和算法能够很好地对各智能体充放电计划进行协调优化,在保证优化结果的情况下能够极大地提升计算速度。     

基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法

为了减少电动汽车充电负荷大规模接入对电网安全稳定运行的负面影响,针对含有多主体运营商充电站的充电市场竞争定价问题,提出了基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法。首先,分析了多元充电市场中电网公司、充电站运营商和电动汽车用户各自的利益追求。其次,利用Hotelling模型刻画了充电需求受价格引导的分布特性,设计了多元活性充电市场中的充电站运营商充电服务费定价方案。最后,通过仿真算例分析,验证了所提充电服务费双寡头联盟定价方法的有效性。     

电动汽车充放电站的短路故障分析与保护

电动汽车充放电站的功率在电力系统中占有的比重逐渐增大,其站内故障特性与保护控制策略对充放电站及其所在配电网的安全运行十分重要。针对典型直流充放电站,首先介绍了其拓扑结构及AC/DC换流器和DC/DC变换器的结构与控制策略。然后深入分析研究站内发生交流进线三相短路和直流极间短路故障时的动态过程,总结其故障特征并推导出故障电压电流的计算方法。同时在PSCAD/EMTDC中搭建相应仿真模型,验证了分析的正确性。最后对充放电站进行了保护配置分析。     

基于GA-PSO的电动汽车换电站时空双层充电优化策略

针对电动汽车(Electric Vehicle, EV)用户换电体验不佳、换电站备用电池组空闲、充电成本过高及配电网负荷特性恶化的问题,建立了兼顾EV用户、换电站和电网公司三方利益的时空双层充电优化模型。该模型采用双层时空解耦结构,上层模型以满足EV用户个性化需求为目标,重点解决空间尺度上换电站的选择问题。下层模型在时间尺度上采用一种两阶段优化策略,第一阶段以充电成本最小为目标重点关注电池组充电方案的制定问题,第二阶段虑及电网激励以配电网负荷波动最小和峰谷差最小为目标重点关注充电方案的优化问题。最后,采用Monte Carlo法模拟EV用户的换电需求,采用GA-PSO(遗传-粒子群算法)对提出的时空双层优化模型进行迭代求解。以某典型城区为例,仿真验证了所提模型与方法的正确性。     

电动汽车充电站选址对电压稳定影响的研究

为研究电动汽车充电站选址对电压稳定性的影响,提出一种基于电气介数的分析方法。通过定量分析充电站接入高电气介数和低电气介数节点后系统电压分布的变化,结合基于PV曲线的电压稳定裕度指标探讨了电气介数对系统电压稳定性的影响。研究发现节点的电气介数越大其消纳新增负荷能力越强,增加等量负荷的条件下,电气介数越大的节点承受电压变化的范围更大,系统的电压稳定性越好。仿真结果表明,充电站选址于高介数节点有助于消纳新增的充电负荷,提升全网的负荷水平,维持系统的电压稳定,降低发生电压崩溃的可能。     

计及需求响应的电动汽车充电站多时间尺度随机优化调度

电动汽车充电站源-荷资源优化互补与多时间尺度协调配合,能够降低充电站运营成本,减小源-荷随机性对系统调度策略的影响。提出一种计及需求响应的电动汽车充电站多时间尺度随机优化调度模型。在日前阶段,以日运行成本最小为优化目标,采用条件风险价值(CVaR)度量不确定性风险。同时引入价格型和激励型需求响应优化充电站净负荷曲线,构建了计及运行风险约束的充电站多场景优化调度模型。在此基础上,以日前期望值调度策略为参考,提出基于模型预测控制(MPC)的电动汽车充电站日内滚动优化和反馈校正控制方法,从而降低净负荷预测精度不足对优化决策的影响。最后,以某实际电动汽车充电站为算例进行仿真分析,验证了所提模型的可行性,并分析了需求响应以及不确定性风险偏好对充电站运行的影响。     

基于模糊多目标优化的电动汽车充电网络规划

电动汽车充电网络规划对电动汽车发展具有重要意义,直接影响了车辆使用的便利性与配电网络运行的经济性。为此,建立了同时考虑充电网络服务能力最大化与配电系统网络损耗最小化的电动汽车充电网络规划模型。该模型是典型的多目标优化问题,且两个优化目标具有不同维度,并可能互相冲突,很难在优化中互相协调。因此,通过定义目标隶属度函数对模型中的子优化目标进行模糊化,将原始优化问题转换为基于最大满意度的单目标优化问题,并采用遗传算法对其求解。以25节点交通网络以及IEEE33节点配电系统为例进行了仿真试验,验证了所提模型及求解方法的有效性。     

多重随机特性下的电动汽车充电网络机会约束规划

针对分布式光伏接入背景下的电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电网络规划问题,建立了同时考虑分布式光伏出力与EV充电负荷随机特性的机会约束规划模型。首先,采用场景概率法分析配电系统规划典型日内的概率潮流特性。在此基础上,给出EV充电网络机会约束规划模型中的节点电压偏移机会约束与线路潮流越限机会约束。在充电站建设总数和最低建设容量给定的情况下,模型通过优化充电站的建设位置和建设容量,尽可能降低配电系统的网损。采用遗传算法对EV充电网络机会约束规划模型进行求解。此外,为提高遗传算法的寻优性能,面向EV充电网络机会约束规划模型的物理特征,对遗传算法中的变异操作算子和交叉操作算子进行了改进。基于IEEE 33节点配电系统的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于配电网概率潮流计算的电动汽车充电站规划策略

大规模电动汽车接入会导致配电网潮流分布发生变化,给配电网的运行带来风险。采用半不变量和Gram-Charlier级数计算考虑电动汽车充电负荷的配电网动态概率潮流。根据节点电压和支路潮流的越限严重程度,定义评价充电站对配电系统潮流影响的综合指标,提出了确定充电站最优电气接入点的方法。IEEE33节点配电系统的仿真计算结果表明,采用上述方法选择充电站的电气接入点可以降低配电网节点电压和支路潮流越限的风险,有助于通过充电设施的优化布局对电动汽车的充电行为进行引导和优化。     

计及电动汽车充电模式的主动配电网多目标优化重构

电动汽车的入网会影响到电网的经济性和安全性,而配电网重构是电网优化运行的有效措施。根据主动配电网(ADN)的特点,提出了含分布式电源(DG)和电动汽车充电的优化重构模型。通过有功网损灵敏度确定DG的安装位置和容量,构造出DG出力和EV充电的多时段概率模型。建立有功网损、电压偏移指标(VSI)和开关操作次数的多目标优化数学模型以确定系统的最佳重构方案,并在IEEE33节点标准配电系统中,采用引入小生境技术的改进多目标粒子群算法(IMPSO)进行计算,提高了算法的全局寻优能力。考虑了电动汽车无序充电和智能充电两种模式,对比不同场景下得出的结果,验证了该方法的实用性和有效性。     

基于HOMER和禁忌算法的高速公路光储充一体化电站容量优化

为充分利用清洁能源、减少快充电站对电网的冲击,针对并网状态下的高速公路光伏充电站提出了一种容量分级优化策略。首先,分析了光伏充电站容量优化模型及充电需求模型,提出用基于时刻充电概率的蒙特卡洛法进行高速公路充电站的负荷预测,得到充电需求曲线;在综合考虑生命周期内建设成本、运行成本、置换成本、环境成本等系统净现总成本TNPC （total net present cost）小和光伏供电比高的基础上,考虑混合储能,建立了高速公路光伏充电站容量分级优化配置模型,利用HOMER和禁忌算法相结合进行求解。最后,以周期25年使用寿命为例,对高速公路光伏充电站进行优化配置,从容量变化趋势及储能出力等方面进行分析,结果表明,当敏感变量售电量增大和最大容量缺额比减小时,系统配置容量将增大;混合储能比单一储能更加可靠和经济。