电动汽车日充电负荷需求模型比较分析

电动汽车大规模充电将给电网运行带来的巨大的挑战,有效准确地预测电动汽车充电功率需求对于减少其对电网产生的不利影响具有重要意义。文以电动汽车日充电负荷需求模型为研究对象,总结了当前主要的负荷需求模型,即从单电池、单充电机、日行驶里程和单位时刻四个不同角度建立的电动汽车负荷需求计算模型,并分别对模型机理和数学描述两方面分别进行了阐述,比较分析了这四种模型的性能和适用范围,最后结合各模型优点提出了一种改进的负荷需求模型,并指出其仿真分析流程。     

电动汽车负荷建模的影响因素和充电控制研究

目前电动汽车的发展应用已成为一种必然趋势,但规模化的电动汽车接网充电将会在一定程度上影响电力系统的安全稳定运行。通过详细论述电动汽车充电负荷建模的影响因素,从输配电网两个层级分析电动汽车接网充电给电网运行带来的影响,总结电动汽车规模化充电控制策略的研究思路,为电动汽车充电控制研究领域提供理论指导。     

不同模式下电动汽车充电负荷及充电设施需求数量计算

电动汽车充电设施技术路线的选择可从多种角度出发。基于现有充电设施特性和用户需求分析,对常规充电、快速充电、电池更换3种模式下的充电负荷进行了建模。应用蒙特卡罗仿真方法计算了3种模式下一定规模电动汽车在一日内的充电负荷曲线。根据一日中最大在线充电汽车数量得出快速充电设施的数量需求,根据换电站内充满电和正在充电电池数量的计算,得出换电站电池配置数量需求。计算结果表明,由于充电相对集中,一定规模电动汽车采用慢速充电时其电力需求最大。相比于慢速充电,快速充电和电池更换模式一定程度上提高了设施的利用率,但为了保证换电服务,换电站需配置足够数量的电池。     

电动汽车充电负荷预测及有序充电控制策略研究

电动汽车充电负荷控制较复杂,需要构建严格的控制策略,使其能够顺利完成充电过程,提高车辆运行的平稳性。基于此,先从需求建模、负荷预测、负荷计算三个方面对电动汽车充电负荷预测方法进行分析;再从有序充电系统、通信控制方案、控制算法分析等方面对有序充电控制策略进行研究,确保控制过程能够有序开展,保障电动汽车具有良好的负荷状态。     

大规模电动汽车充电对吉林省供电负荷的影响

在预测吉林省2015年电动汽车保有量的基础上,根据吉林省2015年夏季、冬季典型日负荷曲线的预测,得出了电动汽车充电对夏季、冬季典型日负荷曲线影响的结果,提出通过控制电动汽车的充电时间,即所有的电动汽车夏季都在24：00到次日6：00、冬季都在22：00到次日凌晨4：00充电,就可增加电网的低谷负荷,降低电力系统投资成本,实现节能减排目标,提高电网运行水平。     

环境温度对电动汽车充电负荷的影响分析

不同环境温度对电动汽车附加能耗、电池性能、行驶路况等影响显著,因而导致电动汽车充电需求的差异。分析环境温度对电动汽车充电负荷的影响,对深入研究充电负荷对电网的影响以及合理的充电设施规划等具有重要意义。提出考虑温度影响的电动汽车充电负荷计算方法,结合电动汽车平均续航里程、行车需求统计数据,采用蒙特卡洛模拟计算不同温度下多种类型电动汽车充电负荷。以广州市电动汽车充电负荷为例进行仿真计算,仿真结果表明环境温度对电动汽车充电负荷有显著影响,相较于常温天气,高温和低温天气条件下电动汽车充电负荷明显增加。不同类型电动汽车的充电负荷受环境温度影响程度不同,每日行驶里程更长的电动公交车充电负荷受环境温度影响更大。     

电动汽车使用对电网负荷曲线的影响初探

电动汽车的使用对电网曲线的调节作用进行了初步探讨,并在其基础上提出,对将来电动汽车普及后,对电动汽车的充电时间应进行适当引导的建议。     

基于时空规律的电动汽车负荷建模及其自动需求响应

目前关于电动汽车负荷预测的研究大都未针对实际区域进行预测研究。本文提出将数据驱动与模型驱动相结合进行电动汽车负荷预测,在此基础上,提出了一种自动需求响应策略。首先,通过对滴滴数据进行采集,挖掘获得该区域功能区划分、电动汽车出行时间、空间转移矩阵等再生信息,考虑多日一充,构建了负荷预测模型。其次,以平抑净负荷波动为目标,协同考虑供需两侧效益制定自动需求响应策略,结合价格型、激励型需求响应机制为用户带来的收益,引入logistic函数刻画了用户参与的不确定性。最后以海口某片区为例,仿真结果验证了预测模型能有效针对实际区域进行负荷预测,所提策略能实现供需两侧的双赢,就地消纳新能源,平抑负荷波动。     

电动汽车充电行为对电网负荷曲线的影响

为了探讨电动汽车大规模充电行为给电网负荷造成的影响及其对解决负荷的峰谷差可能带来的机遇,考虑了电动汽车的充电方式、电价政策、电网和非电网运营机构的充电模式等因素,将电动汽车的充电行为分为四种情景,利用蒙特卡洛方法来评估不同规模的电动汽车对广州市电网日负荷曲线产生的影响.结果表明,要减轻电动汽车大规模应用给电网带来的负担,电网公司必须出台相应的引导政策,例如峰谷电价和高峰电价政策;实施这些政策或者直接控制全网电动汽车的充电行为,才能使其充电负荷起到比较好的“填谷”效果.     

电动汽车随机充电对城市负荷曲线的影响

由于电动汽车充电行为具有随机性,当一定规模的电动汽车同时充电可能会对电网造成影响。结合广州市电动汽车发展现状和规划以及电动汽车的充电规律,采用高斯混合模型对电动汽车的起始荷电状态以及起始充电时间进行拟合,得到其概率密度函数;然后根据广州市电动汽车的保有量,采用蒙特卡洛模拟法得到各类电动汽车的充电负荷;最后分析在不同渗透率下电动汽车随机充电对电网负荷曲线的影响。分析结果表明:未来充电负荷主要受到私家车充电负荷的影响,随着电动私家车渗透率的提高,私家车充电负荷可能导致电网在晚上出现新的高峰负荷。     

电动汽车充电基础设施规划中若干关键问题的研究与建议

由于在缓解能源危机与环境污染等问题方面的重要作用,电动汽车在世界上许多国家得到大力发展。与其紧密关联的充电基础设施的规划建设是影响电动汽车推广成效及发展规模的重要因素。本文首先分析了充电设施建设过程中世界各国存在的共同问题,以及我国的特殊问题;之后,对电动汽车发展规模预测、充电模式选择与充电设施配置、电网与充电设施的相互作用与影响等几个充电设施规划时需优先解决的关键问题进行了分析研究;最后,结合我国具体情况,针对充电基础设施的建设和规划布局中的核心问题提出若干指导性原则与建议。     

电动汽车充放电负荷预测研究综述

随着电动汽车的持续推广以及充电设施的建设和逐步普及,电动汽车将得到越来越多的应用,而电动汽车充电负荷时空分布预测是分析电动汽车接入电网相关研究的基础。首先,分别从车辆性能、充电设施、用户行为习惯等微观层面,以及政策、环境、市场经济等宏观层面总结影响电动汽车充电负荷的关键因素;其次,对电动汽车充电负荷时间分布、空间分布预测方法的发展进行了系统阐述,分析了用户行为不确定性处理技术,同时概括了现有研究中一些新技术的应用情况,并针对电动汽车参与放电潜力评估的研究现状进行了介绍;最后,总结了现有研究方法中存在的不足和改进方向。     

基于实时出行需求和交通路况的电动汽车充电负荷预测

现有的电动汽车充电负荷预测研究中缺乏对用户出行行为和交通路况的精确描述,为此构建了时空图谱注意力网络,对基于城市兴趣点的出行需求和道路交通流量的时空分布进行学习和预测,并计及了日期类型、天气温度和交通事件的影响。通过基于出行时间指数(travel time index,TTI)的Dijkstra算法得到耗时最短的行驶路径,并建立了计及交通路况和气温影响的电动汽车能耗模型以及考虑距离远近和综合充电费用的充电站选择决策模型。基于西安市二环区域的实际出行需求和交通数据,对私家车、出租车和网约车3种用途电动汽车的充电需求进行了预测,并分析了出行需求变化对城市各网格空间内充电站快、慢充负荷的影响,为充电设施的规划提供了参考和依据。     

基于实测数据的多类型电动汽车充电负荷分析

本文基于某电动汽车公司的实测数据,对多类型电动汽车跟踪数据进行统计分析。首先设定条件对数据进行预处理,删除异常数据并采用拉格朗日插值法补充部分数据;然后,文中借助K–S检验和J-B检验等方法,验证电动汽车集群数据是否符合规律分布;再采用蒙特卡洛法对电动汽车充电负荷进行仿真,形成多类型电动汽车充电负荷曲线;最后,结合日用电负荷,分析了无序充电情况下电动汽车负荷对电网的影响。结果表明,电动私家车与电动出租车具有较大的负荷调度潜力,但无序充电下会产生“峰上加峰”现象。     

基于充电行为分析的电动汽车充电负荷预测

本文基于南方某市的电动汽车充电数据,得出各类型电动汽车在不同日期类型的充电开始时间、充电电量、充电功率的分布规律,采用蒙特卡洛算法模拟计算了该市2021年各类型电动汽车工作日与休息日的充电负荷情况,结果表明,电动私家车在休息日的午间和凌晨充电负荷要高于工作日;该市电动出租车在工作日与休息日的充电负荷占比分别为60.42%,58.55%,在三类型车中始终最大。电动私家车工作日与休息日充电负荷曲线有较大差异。电网总负荷会在19点达到最高峰,本文验证了电动汽车的大规模引入会增加电网的峰值和峰谷差,同时将充电行为数据拟合为公式,旨在为未来的电网扩容建设和对电动汽车的有序充电控制提供帮助。     

基于出行链的电动汽车充电负荷预测模型

提出了一种基于电动汽车行驶出行链的考虑充电频率的电动汽车充电负荷预测方法。由居民出行调研统计数据将家用车辆出行目的分为五大类,构建简单和复杂出行链,分别采用三参数威布尔函数和对数正态概率分布函数拟合每段行程的结束时间和行驶距离,建立车辆一天行驶的时空分布模型;考虑温度、交通路况等因素对电动汽车耗电量的影响,采用模糊算法计算得到每公里实时耗电量结果。用蒙特卡洛仿真方法对不同渗透率、夏冬季、工作日和周末等不同情景电动汽车充电负荷进行计算,结果表明,电动汽车充电负荷具有季节性、假日性,电动汽车无序充电将使电网最大负荷发生一定增长,并随其渗透率逐步加大。     

采用分时充电电价时电动汽车充电需求分析

大规模的随意式充电必然给电力系统带来一定的负面影响,甚至会威胁到系统的安全性。为避免和解决这一问题,采用基于价格影响消费者行为的经济学理论,分析私家车的日常出行习惯、停车习惯、充电习惯,提出相应充电负荷响应矩阵,建立分时充电电价模型,研究充电负荷对充电电价的变化而产生的响应、不同种类电池的充电需求推算、在自主充电的行为下一天24 h中的日充电负荷分布等。通过实例分析,建议利用充电电价的变化对电动汽车充电行为进行引导,通过优化求解来减少大规模随意式的充电负荷给电力系统带来的负面影响;同时鼓励电动汽车车主调整充电时间,从而达到“削峰填谷”的新能源调度效果。