考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站规划

针对电动公交车充电站的最佳充电容量难以确定及其充电效率低的问题,提出了一种在站址既定情况下考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站优化规划方法。首先,根据电动公交车的发车状态模拟电动公交车日常运行中的电能消耗,生成电动公交车的总运行负荷时序曲线;然后,基于生成的运行负荷时序曲线,构建充电需求度指标,制定电动公交车的充电调度机制;最后,在满足电动公交车充电需求的同时兼顾充电站精细化规划的要求,建立以充电能力最强、投资运行成本最小、光伏能源综合利用指标最大为优化目标的充电站多目标优化规划模型,并采用小生境多目标粒子群优化算法对该模型进行求解,以确定电动公交车充电站的充电桩数量以及光伏发电系统和配电变压器的容量。工程实例分析结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

电动公交车换电站—电池充电站优化规划

充电设施的规划与建设是解决电动汽车发展瓶颈的重要问题。电动汽车在公共交通领域发展迅速,并广泛采用换电模式。文中充分考虑了电动公交汽车换电电量需求和充换电行为,提出了一种换电站—电池充电站建设模式,并给出了相应的优化规划方法。该方法首先使用近邻传播聚类算法对换电需求点进行空间聚类,以确定电池充电站的站址和规模,并利用化石燃料与电能的热值关系,将当前柴油公交车日消耗能量折算成电能以确定换电电量需求。然后,利用排队论方法对电池充电站内的工作情形进行建模,提出以拒绝服务率为主要约束,以综合建设成本最小为目标的优化模型。最后,以某城市实际统计数据为例给出了该市公交汽车换电站、电池充电站以及其充电设备、换电设备、电池的规划方案,为电动公交车充、换电站的实际规划提供参考。     

含分布式光伏的公交充电站多阶段优化调度

在充电站中融合分布式光伏,有助于降低充电站运营成本,促进城市低碳化发展。充电站的充电负荷冲击和分布式光伏出力不确定性,使得充电站总负荷功率存在较大的波动性。针对存在光伏发电系统的电动公交车集中充电站,构建多阶段优化调度模型。第一阶段,根据公交出行计划,建立以充电裕度最大化为目标的有序充电模型,计算公交车间歇充电时段。第二阶段,建立以降低充电成本和电网波动为目标的多层次优化模型,在保证公交充电站运营成本最低的基础上,提高充电站整体用能质量。仿真结果表明：优化策略能够合理安排电动公交车充电行为和充电功率,使得公交站充电成本最低,且整体功率曲线在不同电价时段保持稳定。     

考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站校正规划方法

提出了一种考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站校正规划方法。利用电动汽车充电需求预测模型得到高速公路上电动汽车充电需求点的时空分布信息;在此基础上,基于共享型最近邻居聚类算法构建高速公路快速充电站的选址模型,以确定快速充电站的站址方案;进而基于排队论理论和充电需求的时空分布构建快速充电站定容模型,以确定快速充电站的容量配置。对该规划方案下配网潮流约束进行判断,若不满足,则利用所提出的校正原则对规划方案进行修正,直到满足配网的潮流约束为止,以得到最终的快速充电站规划方案。通过典型算例验证了所提规划方法的有效性。     

基于密度峰值聚类的电动汽车充电站选址定容方法

针对电动汽车充电需求,考虑路径交通流量,提出了基于密度峰值聚类的电动汽车充电站选址定容优化方法。首先分析规划区域交通流量和停车场开放指数,构建电动汽车充电需求的空间分布数据点集合。采用密度峰值的聚类方法分析充电需求空间分布密集程度,得到聚类备选群簇。其次考虑聚类群簇的内聚度和分离度,采用总体平均轮廓系数优选聚类结果,从而确定聚类中心为电动汽车充电站选址。最后预测规划区域内电动汽车保有量,计算聚类群簇覆盖范围内的充电需求总和,按各群簇充电需求比例确定相应群簇中心的充电站容量。依据所提方法开展某城市区域的电动汽车充电站选址定容,论证了所提方法的可行性。     

基于混合整数规划的电动公交车快速充电站有序充电策略

以电动公交车快速充电站充电成本最小化为目标,以满足电动公交车充电需求和配电变压器不过载为约束条件,建立了快速充电站内电动公交车有序充电的数学模型。由常规的公交车时刻表和相关数据可模拟电动公交车的充电需求。为验证所提方法的有效性,对电动公交车快速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、充电站充电成本进行了仿真计算和分析。研究结果表明,相较无序充电方法,快速充电站通过自主响应电网分时电价,有序充电控制方法可显著降低充电站充电成本。所制定的充电计划具备较高的计算效率,并且充电过程连续,能最大限度降低有序充电启停充电机对充电机和电池的负面影响,适用在实际电动公交车快速充电站中应用。     

基于电动汽车行驶数据快速聚类的充电站选址优化

随着电动汽车的规模化发展,急需对充电站进行合理的选址规划以满足实际需求.对电动汽车交通轨迹数据进行建模分析,采用谱聚类方法实现电动汽车行驶数据的快速聚类.针对快速聚类结果,以充电站选址后的建设及经济运维成本最小为目标,实现充电站的最优选址规划.算例结果表明,算法规划建立的充电站能够在满足用户使用方便性的基础上,使得年度经济成本最小化.     

考虑充电电池组循环利用的集中充电站容量配置

"集中充电,统一配送"模式是电动汽车产业重要的充电模式之一。为了提高集中充电站规划建设的经济性,在考虑购置充电基础设施的前提下,计及了购电成本和初期购置电池组成本,以投资成本最小为目标,以满足电动汽车用户的换电需求为约束,建立了集中充电站容量优化配置模型。基于峰谷分时电价机制,并对配送计划进行优化以提高电池组的循环利用率,实现购置电池组数量的减少和负荷峰谷差的平抑。采用Lingo软件求解,得到充电站最优容量配置结果和各时段电池组充电策略。通过算例仿真验证了模型的有效性,灵敏度分析表明,峰谷电价划分方式是影响集中充电站的容量配置的关键因素。     

电动公交车充电站功率需求影响因素分析及建模

电动公交车在未来的数年内将实现大规模运营,因而电动公交车的充电功率需求将对电网产生一定影响。论文首先分析了交通情况、车速、载客量等因素影响下的电动公交车起始能量状态(SOE)和进站时间。然后,依托起始能量状态和充电开始时间以及实测的电池充电功率曲线建立电动公交车充电站功率需求模型。据此模型,利用某重点示范电动公交车充电站的运行数据及起始能量状态和进站时间的计算模型,得到电动公交车充电站一天内的充电功率曲线。最后,将计算结果与实际充电站的功率曲线对比,证明了模型的有效性。     

城市集中型充电站规划方法

为实现城市集中型充电站合理规划,在分析影响电动汽车充电站规划因素的基础上,根据电动汽车空间分布特点,提出基于图论的集中型充电站选址图模型。结合图中央点理论对K-means聚类算法进行改进,提出了集中型充电站服务范围最优划分和站点选址算法。采用某中央城区实际规划算例计算,并与K-means和Vor-onoi图计算几何法比较,计算结果表明,本文所提方法具有更好的规划效果,获得更均衡的服务区域划分和更短的充电路径距离。     

电动汽车充电站规划模型及评价方法

电动汽车充电站是电动汽车相关基础设施的重要组成部分,也是电动汽车未来大规模应用的必要前提。首先用网格法确定规划区充电站站址,并提出了负荷率控制系数和充电负荷密集区等概念,接着建立了充电站规划模型和充电站盈利模型。运用充电站负荷率、投资回收期、充电行驶里程和综合满意度4类评价指标对充电站的选址与整体经济性进行了评价。案例分析表明了规划方法的有效性和适应性。     

计及分时充电电价激励的电动汽车充电站与配电网协同规划

本文提出了一种电动汽车充电站的配电网协同规划方法,其中考虑了分时充电电价激励下充电行为的改变对规划的影响,利用排队论优化配置充电机,采用双层规划方法体现充电站与配电网规划的协同性:上层模型以年社会综合效益最大为目标对充电站定容,下层模型以配电网规划总成本最小为目标对充电站选址。通过遗传算法对双层模型进行求解。算例分析验证了规划方法和算法的有效性,仿真结果可以看出考虑了不同充电行为的规划方案能够更为合理的配置资源,同时有效地提高了经济效益。     

基于Huff模型的电动汽车充电站选址定容方法

对于用户充电选择行为随机性的欠考虑,导致充电站服务范围划分和容量配置不合理的问题,提出了一种基于Huff模型的电动汽车充电站选址定容方法。综合考虑充电站规模、充电价格、用户充电成本对用户充电选择行为的影响,利用Huff模型分析用户对不同充电站的选择概率,并基于用户的选择概率确定充电站的服务范围和充电需求;综合考虑用户充电可达性、规划区域总功率、电动汽车充电功率,以充电站年总成本最小为目标,建立充电站的选址定容模型,并采用免疫克隆选择-变邻域搜索混合算法求解模型。MATLAB仿真结果表明所提选址定容方法能合理地划分服务范围,提高充电站规划的经济性。     

考虑电量分布及行驶里程的高速公路充电站规划

针对高速公路的车流情况和充电需求特点,构建了高速公路充电站的规划模型.该模型考虑了电动汽车的电量分布和行驶里程的影响,以高速公路中到充电站充电的电动汽车的数量期望值最大化为目标来进行充电站的站址选择,以充电站的服务成本和顾客的等待费用之和最小为目标来优化配置充电站的充电机台数,并利用排队论原理分析了充电站的服务水平和运行效率.最后通过算例验证了该规划模型的可行性和有效性.     

考虑电池组配送的集中型充电站容量规划研究

为在满足换电需求的前提下,结合电池的物流配送尽可能降低充电站的投资、运行成本,优化配置集中型充电站动力电池和充电机容量,首先给出基于一定假设条件的电池组配送流程,建立了电池组配送模型。然后,结合换电需求和物流配送建立了集中充电站运行状态仿真模型,用于目标函数的计算;构建了以集中充电站的年费用最小为目标函数,以日换电需求和充电站规模为约束的数学模型;采用细菌群体趋药性(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法求解该模型。最后分析了不同配送次数下,直接充电、错峰充电和电池入网(battery to grid,B2G)充电3种充电方式下集中充电站的容量配置方案;并与等间隔配送方式下所得结果进行对比。算例分析表明:合理的配送计划可以提高充电站运营的经济性;充电方式也是影响容量规划的关键因素。     

电动公交车充电站代理商的月度交易模型与日运行优化策略

以电力大用户参与电力市场交易为背景,研究电动公交车光储充电站通过代理商参与月度电力交易的优化问题。基于实际电动公交车充电站的充电历史数据,提出了电动公交车代理商参与月度市场双边交易的优化模型,该模型考虑了充电站内光伏发电和充电负荷的随机性;提出了最小化偏差电量惩罚的充电站日运行优化策略与实施方法,通过控制充电站内储能系统充放电策略减小月度合同的偏差损失。算例结果表明,所提出的模型和策略可给出代理商月度交易的优化方案,并可显著减少合同偏差电量、降低惩罚费用。     

基于用户出行需求的电动汽车充电站规划

结合出行链的概念,对电动汽车(EV)一周的出行活动及充电过程进行动态仿真。在此基础上,提出一种基于用户出行需求的EV充电站优化规划模型。该模型考虑充电站布局对EV充电需求空间分布的影响,以EV群体空驶成本最小化为目标进行充电站选址,以充电站的周最大充电负荷确定建设容量,并选取建设成本最小和充电桩利用率最大的规划方案,兼顾运营商和EV用户的利益。以一个典型的城区为例,验证了该规划模型的可行性和有效性。     

基于双层优化的电动公交车有序充电策略

随着城市公交车电动化率越来越高,对电网安全稳定运行造成的影响也越来越大,因此对电动公交车的运营规律进行分析并制定合理的充电计划具有十分重要的意义。通过对电动公交车快速充电站运营规律的研究,提出了一种双层优化有序充电控制策略模型,并采用离散二进制粒子群算法进行优化求解。上层模型基于分时电价,从运营商的角度出发,以电动公交车的充电成本最低为目标;下层模型考虑到仅依赖分时电价可能会造成新的负荷高峰,因此从配电网的角度出发,基于上层模型的优化结果并以充电负荷方差最小为目标。最后,通过算例验证了所提模型能够有效减少电动公交车的充电成本,降低车辆充电对配电网所造成的影响。     

考虑电动汽车空间分配的多目标配电网重构优化

电动汽车充电过程在空间呈现的无序性会对配电网重构带来影响。在电动汽车用户倾向于选择距离最近、充电时间最少的充电站进行充电这一基础上,提出一种考虑电动汽车空间分配的配电网重构优化模型。以网络损耗和电压偏移水平为指标建立多目标优化函数,引入电动汽车效用度这一约束条件,对网络开关状态和电动汽车充电负荷空间分配方案同时优化。通过模糊C均值聚类对系统中电动汽车按照空间分布指标进行聚类,将空间分布位置相似的电动汽车聚为一类以降低问题模型维度。然后采用改进遗传算法对模型进行求解以获得综合优化方案。仿真结果表明,聚类能够显著降低计算难度,提高算法收敛速度;在优化模型的引导下,电网在保证自身运行经济性和可靠性的基础上,降低了电动汽车的充电时间和路程,证明了模型和方法的有效性。     

城市EV时空充电负荷预测及充电站规划研究

针对目前城市电动汽车（electric vehicle, EV）充电站存在盲目建设、规划不合理导致的部分充电站利用率低、用户充电满意度低等问题,同时为适应“双碳”目标下发展大规模EV的充电站规划需求,提出一种基于蒙特卡洛模拟和回声状态网络（echo state network, ESN）拟合的城市EV时空充电负荷预测方法,进一步开展EV充电站规划研究。首先考虑城市交通路网结构和区域主要功能,将待规划区域进行网格划分并作为待建充电站备选位置;利用蒙特卡洛方法对各类EV进行多种模式的出行链模拟,获取各网格区域内的EV充电负荷数据集;为拟合各网格内EV充电负荷的多样化分布特征,建立基于回声状态网络ESN学习算法的EV时空充电负荷预测模型,实现一定EV保有量下待规划区内EV时空充电负荷的预测。进一步考虑待规划网格区域内的最大充电预测负荷等约束条件﹑以充电站的建设和运维成本、EV用户充电出行成本以及配网损耗的综合成本最小为目标,建立EV充电站的规划模型,利用粒子群算法进行模型求解得到待规划区的充电站建设位置、数量及容量;最后以某城区EV充电负荷预测及充电站规划为例进行计算,验证了所提方法及模型的...