电动汽车充电负荷时空分布及其对配电网的影响

电动汽车充电负荷因受诸多因素影响而充满随机性与复杂性,随着电动汽车的规模化应用,势必会给配电网带来一系列问题,这也成为目前国内外学者和相关科研机构的研究热点。基于电动汽车充电运行数据,选取充电起始时间和充电持续时间作为影响充电负荷时间分布的关键因素,结合用户充电行为的不确定性分析,建立电动汽车充电负荷的时间分布模型。以此为根据,对充电负荷区域进行划分,建立电动汽车充电负荷的时空分布模型。通过算例分析,研究电动汽车充电负荷对配电网运行中的电压质量、网络损耗及日负荷曲线的影响。     

电动汽车充电模式对主动配电网的影响

主动配电网建设依托于大规模间歇式可再生能源并网运行控制、电网与充放电设施互动、智能配用电等电网分析与运行关键技术的发展。随着电动汽车的推广普及,用户充电时间和空间上的随机性将增加电网运行的不确定影响因素。文章重点研究电动汽车充电模式对配电网负荷曲线波动特性的影响,通过研究电动汽车充电的功率需求和能量需求特性,依据电动汽车用户行驶习惯的概率分布特性,建立规模化电动汽车充电负荷模型,进而分析电动汽车在无序充电和有序充电模式对区域配电网日负荷曲线的影响。结合实际充电站运行数据仿真验证配电网中电动汽车有序充电的主动控制作用。     

考虑季节因素的电动汽车充电负荷建模与优化充电

不同季节的家用电动汽车充电负荷存在明显的差异,为精确分析电动汽车的接入对配电网的影响,通过分析用户的出行规律,建立了不同季节的电动汽车充电负荷模型。为减少电动汽车充电负荷对配电网带来的危害,建立了电动汽车充电的０G1整数规划模型,并给出了优化充电策略。最后以IEEE 33节点配电系统为例,分析了采用全年平均值和分季节参数的电动汽车充电负荷对配电网的影响,仿真结果验证了优化充电策略的有效性和考虑季节因素建模的必要性。     

基于自适应遗传算法的规模化电动汽车智能充电策略研究

电动汽车充电负荷在时空上具有不确定性,大规模电动汽车无序充电会导致配电网峰值负荷超过设备允许极限,给电网运行带来严重影响。以平滑配电网日负荷曲线为优化目标,建立了考虑各电动汽车用户充电需求约束的规模化电动汽车智能充电控制策略求解模型,并采用自适应遗传算法求解。以IEEE33节点配电网系统为例,基于蒙特卡洛随机模拟规模化电动汽车并网场景,对比研究了无序充电和智能充电两种控制模式下电动汽车负荷对配电网的影响,验证了利用所提方法对实现平滑负荷的有效性。     

基于蒙特卡洛算法的大规模电动汽车充电负荷预测

电动汽车充电负荷的有效预测对配电网的安全稳定运行有重大意义。以某地区不同类型电动汽车的保有量预测结果为基础,将用户出行习惯、电动汽车的充电功率、充电时长等因素作为模型参数,利用蒙特卡洛模拟算法建立了考虑电动汽车类型的充电负荷预测模型,对该地区电动汽车的充电负荷进行预测。结果表明,未来电动汽车充电负荷增长较快,2025年较2022年充电负荷增长近70%,且不同类型充电负荷有不同的特征。该方法能提升电网负荷预测精确度,为配电网的调度与规划提供技术支撑。     

电动汽车充电对配电网负荷的影响及有序控制研究

针对电动汽车规模化应用对电网规划运行带来的负面影响,提出采用集中式与分布式结合的优化控制理念,建立协调控制模型.集中式控制以电网负荷波动最小化作为优化目标,分布式控制以动态时间窗内充电需求与集中式优化控制结果之间的偏差、用户充电成本最小化以及延长电池寿命为优化目标,实现了电动汽车充放电的动态优化控制.以山东电网规划数据为例,考虑充电时间、充电模式、不同渗透率等因素,分析无序充电、时段控制充电、有序充电等多情景下电动汽车充电对配电网负荷的影响,结果验证了充电负荷模型和优化控制算法的有效性与可行性.     

基于OD矩阵的电动汽车充电负荷时空分布预测

电动汽车(ElectricVehicle,EV)出行存在时间、空间上的不确定性,考虑时空分布的EV负荷预测是研究其与电网之间的交互影响、电动汽车充电站选址定容、实现有序充电的重要基础。以电动私家车为研究对象,提出基于出行起讫点矩阵(Origin-Destination Matrix, OD矩阵)考虑时空分布的EV负荷预测方法。首先根据电动汽车充电模式等影响充电负荷的因素,建立充电负荷基础参数的概率模型。其次由实际路网建立其拓扑结构模型,由OD矩阵结合Floyd算法模拟电动汽车最短距离出行轨迹,采用车速—流量关系模型计算用户在既定起讫点时的行驶时间。然后考虑电池荷电状态的连续变化,基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)建立EV充电负荷预测模型。最后采用所提方法计算包含居民区、商业区和工作区的某市辖区EV充电负荷时空分布。算例计算结果表明,不同功能区域的EV充电负荷在充电时间、充电方式及充电量上具有不同特征,居民区的大部分充电负荷充电需求在19:00至次日05:00,商业区和工作区的充电负荷集中在日间11:00—17:00,同时EV充电负荷加大了配电网的负荷峰值,影响了配电网的安全运行。所提出的EV充电负荷预测方法可为后续有序充电策略及充电站选址定容研究提供基础数据。     

考虑用户行为特性的电动乘用车充电负荷建模

考虑电动汽车用户充电行为的不确定性,选取充电起始时间和充电持续时间作为影响充电负荷时间分布的关键因素,建立电动汽车充电负荷的时间分布模型。在空间分布上,对充电负荷区域进行划分,并与时间分布模型结合,建立电动汽车充电负荷的时空分布综合模型。通过算例分析,研究电动汽车充电负荷对电网日负荷预测的影响及其对局部配电网稳定运行的影响,并提出了两点关于电动汽车充电设施规划布局的建议。     

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.     

电动汽车充电负荷计算方法

在研究中国电动汽车相关政策、发展趋势的基础上,基于调研结果,分析了不同类型电动汽车不同充电行为对应的充电方式及充电时段。根据不同类型电动汽车不同充电行为的充电功率,提出采用蒙特卡洛模拟抽取起始荷电状态、起始充电时间的电动汽车充电负荷计算方法。该方法将不同车辆的不同充电行为按充电需求进行分类,根据充电方式、起始荷电状态、充电需求、起始充电时间计算充电时间,获得充电负荷曲线。对中国未来电动汽车充电负荷水平进行了计算和分析。分析结果表明：随着中国电动汽车的发展,充电负荷将对电网的运行和规划带来较大的影响;充电负荷具有明显的峰谷差,负荷调控的潜力大。     

电动汽车充电负荷建模及其对电网负荷特性的影响

从分析影响电动汽车电力需求的影响因素入手,实地调研电动公交车的充电功率,采用最小二乘法拟合得出公交车充电负荷曲线,利用概率统计方法研究电动私家车充电负荷曲线。以山东电网典型日负荷为算例,研究到2015年、2020年、2030年及不同渗透率下电动汽车接入对电网负荷特性的影响。     

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。     

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。     

不同收费模式的最佳负载率研究

结合武汉某大型在建项目实例,并与上海某相似案例进行对比分析,描述了如何选择合理的电费计量政策,从而达到既能满足用电需求,节约能源,又可节约电费的目的.     

考虑充电站吸引力的EV充电负荷时空分布模拟

电动汽车(electricvehicle,EV)充电负荷时空分布的随机性给电力系统的规划与运行带来了挑战。针对该问题,文章提出考虑充电站吸引力与交通耗时指数的EV充电负荷时空分布模拟方法。首先建立充电站吸引力模型,用以描述用户选择充电站的规律;其次对传统起点–终点(origin destination,OD)矩阵进行修正,用以描述EV的行驶和分布规律;提出交通耗时指数概念,量化用户的行驶耗时;进而使得充电站吸引力模型能够充分计及各种时空因素,通过模拟EV的行驶路径及荷电状态并结合充电站吸引力计算单体EV的充电负荷时空分布矩阵,进一步通过蒙特卡洛模拟推广至群体EV;最后以某典型城区为例,对比分析出租车和私家车的充电负荷形态及充电站吸引力和交通状况对充电负荷的影响,验证了文章所提模型和方法的正确性和有效性。     

电动汽车充电站的概率负荷建模

电动汽车充电站负荷的随机性特征,使相关建立具有通用性负荷模型的研究存在一定的困难,针对三类典型电动汽车充电站,即电池更换站、居民区充电站、公共场所充电站,提出了一种以充电方式、地理位置、出行特征为基础的概率负荷建模方法,通过全面研究充电站负荷建模的影响因素,采用蒙特卡洛模拟与概率统计分析规律相结合的方法综合建立三类典型充电站的概率负荷模型。在此基础上,运用粒子群算法优化得到了填谷效应最优的三类典型充电站的优化配置方案,验证了所建立的概率负荷模型的有效性和实用性。     

电动汽车充电模式对广东电网负荷特性的影响

针对电动汽车的充电行为将影响和改变系统的负荷特性,对电网发展产生影响的问题,分析了不同类型电动汽车的充电行为,重点研究了即插即充、夜间充电、智能充电等充电模式对广东电网负荷特性的影响;定量模拟计算结果表明,合理利用电动汽车充电负荷和储能特性将有助于降低电网最大负荷和峰谷差,提高电网的利用效率.     

含快充负荷的低压直流互联配电网多时间尺度经济调度

提出了一种计及快充负荷的低压直流互联配电网多时间尺度协同经济调度方法。以交、直流配电网的总运行成本最小为目标函数,建立了配电网设备模型、二阶锥潮流模型和配网重构模型;依据设备灵活度的不同,提出了日内-日前-实时的多时间尺度协同调度方法,以满足不同的控制需求。采用44节点交直流配电网算例,并讨论分析了不同场景下的调度结果及经济成本,验证了多时间尺度经济调度方法的有效性。