计及电动汽车入网的电价联动模型

电动汽车不同的充放电控制与利用策略对电网负荷曲线产生不同的影响,从而影响到峰谷分时电价政策的制定与实施。提出计及电动汽车入网的电价联动模型。首先,应用蒙特卡洛模拟法模拟一定数量电动汽车充放电功率曲线;然后,供电侧基于用户需求响应调整销售侧峰谷分时电价,以优化用户负荷曲线;最后,将用户响应后的用户负荷曲线与电动汽车充放电功率曲线叠加得到新的电网负荷曲线,在此基础上,调整发电侧峰谷上网电价,以平衡用户侧削峰填谷及电动汽车入网给发、供电侧带来的效益。结合实际数据,设置3种电动汽车入网方式和2种充放电电价模式对模型进行仿真,结果验证了模型的有效性。     

分时电价下价格理性用户最优充电策略

电动汽车作为一种移动负荷,其充放电行为将对电网产生巨大的影响。在尖峰、峰、平、谷、尖谷5段分时充电电价与传统峰、平、谷3段分时放电电价下,建立了4类电动汽车充放电响应模型与价格理性用户最优充电策略,并计算出用户所需要的充电费用、电网的负荷量与网络损耗率。仿真结果表明：该模型求得的最优充电策略,不仅可以使用户费用降低,还可以大大降低电网的网络损耗率。     

计及需求响应和电动汽车调度的CHP微网优化运行

针对电动汽车入网造成系统峰谷差增大的问题,以包含电动汽车负荷的热电联产(combined heat and power,CHP)微网为研究对象,提出一种计及需求响应和电动汽车有序调度的优化模型。首先,以分时电价为决策变量,建立基于峰、平、谷分时电价的用户常规负荷需求响应模型。其次,结合分时电价和需求响应后的负荷曲线,引导电动汽车有序充放电参与微网调度。以微网运行成本最小为目标建立日前优化调度模型,采用粒子群优化算法对模型进行求解。最后,以某地区并网型CHP微网为算例,验证了所提模型的有效性和经济性。     

计及电动汽车入网的峰谷电价时段优化模型研究

针对电动汽车有序充电和放电对电网削峰填谷方面的影响,提出峰谷电价时段的优化模型。首先,根据私家车主的出行习惯,构建无序模式的放电概率模型;然后,基于峰谷电价时段,构建用户响应峰谷电价差的有序充电和放电时刻选择算法;其次,考虑峰谷电价响应度,使用蒙特卡罗法模拟得到电动汽车充放电功率的日负荷曲线,与原始电网负荷叠加,得到考虑电动汽车充电和放电功率的实际负荷曲线;在此基础上,构建以电网负荷峰谷差率最小为目标的峰谷电价时段的优化模型,并使用遗传算法对其优化求解;最后,通过算例验证了模型的正确性。     

计及电池放电损耗的电动汽车充放电优化调度策略

针对现有电动汽车充放电策略对电池放电损耗考虑不够深入的问题,提出一种计及电池放电损耗的充放电优化调度策略。该策略以峰谷分时电价为背景,根据电池损耗模型计算电池放电损耗并计入用户用电成本,建立以电网负荷波动和用户用电成本为目标函数,以充放电功率、电池可用容量、不可用时段和出行SOC要求为约束条件的多目标优化调度模型,采用基于杂交的混合粒子群算法求解。利用Matlab进行算例仿真,针对不同电池损耗模型、不同调度车辆数以及不同分时电价下调度策略的优化效果进行了对比分析,验证了该策略的可行性和有效性。     

动态分时电价机制下的电动汽车分层调度策略

大量电动汽车（electric vehicle,EV）无序充放电会对电力系统的安全与经济运行产生不利影响。在此背景下, 提出在动态分时电价环境下, 以削峰填谷和消纳本地光伏（photovoltaic,PV）发电出力为目的的电动汽车分层调度策略。在该策略中,电动汽车充放电计划由用户自主响应分时电价并经本地电动汽车调度机构调整后确定。首先, 建立以最大化电动汽车用户效益为目标的电动汽车充放电优化模型。接着, 以消纳本地光伏出力为目标, 发展本地电动汽车调度机构的优化调度模型。之后, 基于实时更新的配电系统预测负荷曲线, 构造动态分时电价更新策略。最后, 采用蒙特卡洛仿真方法模拟电动汽车的出行特性和充电需求, 并以包含3个居民小区的配电系统为例对所提方法的有效性进行了验证。     

计及车主满意度的电动汽车最优峰谷分时电价模型

分析了电动汽车随机充电模型以及V2G放电模型,建立了电动汽车车主对电价变化的需求响应模型。设计了一套能够影响电动汽车充、放电行为的最优峰谷分时电价定价方案,该方案能同时兼顾电网的利益、电动汽车车主的利益和电动汽车车主的满意度。算例验证表明,该方案求解得到的最优峰谷分时电价能够有效地引导电动汽车在谷时段充电、峰时段放电,在改善负荷曲线的同时兼顾了车主的满意度。     

基于合作博弈与动态分时电价的电动汽车有序充放电方法

为减小大量电动汽车无序充电对电网造成的影响，提出了一种电动汽车智能有序充放电策略。基于合作博弈的思想，以电动汽车代理商与电动汽车用户的合作联盟收益最大为目标，建立了电动汽车的动态分时优化充放电模型。采用粒子群算法求解出代理商与电动汽车用户间的动态分时交易电价，并对电动汽车充放电时段进行引导规划。实际的算例结果验证了该策略的有效性和经济性。通过与固定电价策略进行对比分析，表明所提策略不仅能有效减小峰谷差，避免负荷“新高峰”，且可以提高代理商和电动汽车用户的收益。进一步对比不同数量电动汽车入网对优化效果的影响，发现随着入网电动汽车数量的增多，优化效果更明显。     

基于区域峰谷分时电价的电动汽车有序充电研究

随着电力市场的发展,差异化电价机制的出现为引导大规模电动汽车的有序充电行为提供了一种新的思路。因此,提出了一种能够引导电动汽车有序充电的最优区域峰谷分时电价计算模型。首先,基于城市区域用电行为的差异特性,将用电区域分为居民区、办公区、工业区、商业区等四个区域,并运用隶属度函数法研究区域分时电价峰谷时段划分方法;然后,基于弹性系数法建立电动汽车用户响应量对区域峰谷分时电价的响应关系。最后,以日峰谷差和用户充电成本最小为优化目标,建立最优区域峰谷分时电价计算模型。仿真结果表明所提出的电动汽车区域峰谷分时电价计算模型能够有效降低用户充电成本和系统日峰谷差,有效引导电动汽车进行有序充电。     

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。     

基于分时电价的电动汽车充放电多目标优化调度

大规模电动汽车无序充电易造成电网负荷"峰上加峰"等后果,这严重影响电网安全运行,因此合理调度充电行为至关重要。基于分时电价制度和电动汽车可入网的情况,针对电动汽车调度机构建立了计及电网负荷波动及用户成本的多目标优化模型,采用交叉遗传粒子群算法求解得到次日优化充放电计划。基于某商用楼宇负荷数据进行算例仿真,对比分析了分时电价与固定电价下的仿真结果及不同分时电价对调度策略的影响,结果表明:分时电价引导下的调度策略在减小电网峰谷差与提高用户经济性上都具有更大优势;受峰谷电价差增大与尖峰电价的影响,新的分时电价下电网调峰效果更加明显,但用户成本却因平均电价上浮而增高。     

基于需求响应的电动汽车充放电电价与时段研究

大规模电动汽车无序充放电将会对电网负荷造成"峰上加峰"的不良影响,因此合理引导充放电行为至关重要。首先,计及电动汽车反向入网(vehicle-to-gride,V2G)情况,在综合考虑电动汽车用户成本和电网公司利益的基础上,制定了电动汽车充放电电价上下限。然后,以电网负荷峰谷差率最小和电动汽车用户参与V2G成本最低为目标,建立了充放电时段优化模型。最后,用NSGA-II算法对该模型进行寻优求解。算例表明,通过价格型需求侧响应的引导策略,对实现系统负荷"削峰填谷"和提高电动汽车用户收益具有一定效果。     

基于需求侧管理的电动汽车有序充放电策略

针对电动汽车有序充放电策略的研究,本文通过采用蒙特卡洛随机抽样建立了反映家用车辆用户行为的统计学结果,得到充电规律与充电功率需求期望,在此基础上,建立峰谷分时充放电电价策略的数学模型,分别研究了自然充电与有序充放电策略下规模化电动汽车充放电行为对电网负荷变化规律的影响,并采用遗传算法对分时时段的制定方案进行寻优求解,通过需求侧管理的方法对电动汽车进行有效引导,达到了电动汽车充放电行为有序优化控制的目的。     

考虑多重评价指标的多时段分时电价优化模型

分时电价策略是当前电力系统需求侧管理的主要措施之一,执行分时电价能够有效降低负荷波动,实现削峰填谷。合理开展峰谷双时段或峰平谷3时段分时电价策略的选择有利于提高电网供电可靠性和用户满意度。提出基于电价弹性矩阵的用户响应模型并定量计算用户综合满意度,根据相应模型分别求解负荷峰值、负荷峰谷差以及用户综合满意度,建立峰谷分时电价与峰平谷分时电价的多重评价指标模型,利用所提指标构造电价优化的目标函数。通过对3类用户进行仿真计算验证所提方法的正确性与有效性。     

基于动态分时电价的电动汽车充电站有序充电策略

提出基于动态分时电价的电动汽车充电站有序充电控制方法。该方法在综合考虑用户的充电需求和电网负荷水平的基础上,以削峰填谷为目标,采用启发式算法动态求解接入充电站电动汽车的分时电价时段,由用户自主响应,以实现充电站内电动汽车有序充电。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛方法模拟用户充电需求,对电动汽车充电站在有序充电和无序充电两种情形下的配电变压器负荷、充电站运营经济效益和用户充电成本进行仿真计算和分析。结果表明:相较无序充电方法,用户通过自主响应充电站制定的动态分时电价激励,可显著降低充电站的运营成本和电动汽车用户的充电成本,并有效实现充电负荷削峰填谷。     

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。     

电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化

大量电动汽车无序充电会给电力系统尤其是配电系统的安全与经济运行带来影响甚至挑战。针对集中式优化与控制方法的不足和固定电价策略的缺陷,基于拉格朗日松弛法,将传统的电动汽车充电站有序充电调度集中式优化问题分解为N个子问题(N为需充电电动汽车数量),提出了有序充电调度的分散式优化策略。优化模型以充电站收益最大为目标函数,考虑了用户用电需求、充电时间、变压器容量等约束和充电站分时电价策略。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛法模拟电动汽车充电需求,对采用集中式优化和分散式优化策略的有序充电和无序充电情形,以及充电站售电固定电价和分时电价模式下的充电站收益、削峰填谷效果、计算效率等进行仿真计算和分析。结果表明,所提方法相比于无序充电及充电站固定电价策略,可显著提高收益;相比于集中式优化,计算效率更高;充电站采用售电分时电价虽有"填谷"效果,但平抑负荷波动效果并不十分理想。     

引导电动汽车有序充放电的峰谷电价时段优化模型

针对如何引导电动汽车进行有序充放电以实现削峰填谷的问题,提出了基于综合指标的电动汽车峰谷电价时段优化模型。在分别构建了基于出行习惯的无序充放电模型与基于峰谷电价时段的有序充放电模型的基础上,提出了包括峰谷差率改善度、用户用电方式满意度在内的综合指标为优化目标的数学模型,采用遗传算法得到了最优峰谷电价时段设置方案。算例验证表明,该方案能够在保证用户用电方式满意度的同时,达到减小电网负荷峰谷差的作用。     

考虑用户综合满意度的居民区电动汽车充放电优化策略

当前电动汽车充放电研究缺乏对用户侧,特别是用户出行便利性与收益的考量。为此,分析居民区电动汽车用户的出行特性和出行需求,建立了包含用户出行便利度和充放电经济度的用户综合满意度模型,以此模型为目标提出了最大化用户综合满意度的电动汽车充放电优化策略,并使用遗传算法对其求解,通过算例仿真验证了所提模型的有效性。利用该模型还研究了电动汽车规模化入网对电网负荷波动的影响,基于某居民区负荷数据进行仿真计算,对比分析了不同峰谷电价对电动汽车充放电优化策略的影响,结果表明:通过峰谷分时电价引导电动汽车入网可降低负荷峰谷差,且随着峰谷电价差的增加,更多的用户为电网提供削峰填谷辅助性服务,负荷峰谷差和均方差随之降低。     

实时电价下含V2G功能的电动汽车理性充放电模型及其分析

为了利用实时电价实现电动汽车理性充电,以电动汽车运营收益最大化为目标,以满足电动汽车动力电池充放电容量及电动汽车行程需求为约束条件,构造了一个电动汽车充放电收益最大化模型,该模型较好地表示电动汽车充放电决策。以美国家庭出行调查为依据,根据用户充出行规律,采用蒙特卡洛模拟法模拟用户行程需求,对电动汽车充放电运行的经济效益进行仿真计算和分析。研究结果表明,通过响应电网实时电价,理性充放电模型可显著提高电动汽车的经济效益。同时,由于夜间电价相对便宜而白天相对较高的电价激励,电动汽车多在配电系统负载率较低时充电,在系统峰荷附近反向放电,从而起到削峰填谷的效应。