基于GPS轨迹挖掘的电动出租车充电站规划

针对现有充电站的规划布局不能充分考虑电动汽车动态充电需求分布和用户充电排队问题的不足,提出了一种基于全球定位系统(GPS)轨迹挖掘的电动出租车充电站规划方法。通过对出租车的GPS轨迹数据和城市交通态势数据进行数据处理,挖掘城市居民打车需求的起屹点(OD)分布特征;设计电动出租车的充电仿真算法,模拟实际场景中电动出租车的接单行为、行驶行为及充电行为,建立电动出租车的充电需求时空分布预测模型;在此基础上,综合考虑充电站建设运行成本、电动出租车到站时间成本及充电等待时间成本,建立充电站规划模型。通过实际算例验证了所提规划模型的有效性,并进一步分析了充电站的建设成本系数、电动出租车的时间成本折算系数、权重系数大小等参数对规划结果的灵敏度。结果表明：居民打车需求的OD分布决定了电动出租车的充电需求时空分布情况;在进行充电站规划时,充电机数量受充电站数量的变化影响较大,且电动出租车时间成本的变化对总成本的影响相对较明显。     

基于路网动态模型下EV路径模拟的快速充电站容量配置

随着快速充电技术的发展,快速充电方式获得越来越多电动出租车司机的青睐,因此需要科学规划快速充电站以满足日益增长的快速充电需求。为此,提出了一种基于交通路网动态模型下电动汽车(EV)路径模拟结果的快速充电站容量配置模型。针对交通路网的拥堵状况随时间变化的特性,建立了交通路网动态拥堵模型;提出了基于交通路网动态拥堵模型的EV路径模拟方法,在Dijkstra算法的基础上进行改进,以耗时最短为目标模拟EV的行驶路径;考虑电动出租车充电需求与乘客乘车需求之间的关系,提出了电动出租车充电需求判断方法,并将其与以耗时最短为目标的路径选择方法相结合,为电动出租车选择快速充电站;在满足配电网运行约束的前提下,以包括快速充电站收益和EV用户收益的综合效益最大为目标函数,建立快速充电站的容量配置模型,并采用粒子群优化算法进行求解。以某市路网为算例,模拟EV的行驶和充电行为,验证所提模型和方法的正确性与有效性。     

电动出租车功率需求影响因素随机过程分析与建模

电动出租车的充电功率需求将对电网产生一定影响。首先利用泊松过程得到充电开始时间的随机分布序列;其次利用初始SOC计算估算充电服务时间。然后利用充电开始时间、充电服务时间以及实测的充电功率曲线建立电动出租车功率需求模型。最后利用某重点示范电动出租车充电站的运行数据及充电开始时间和充电服务时间计算模型,得到电动出租车充电站一天内的充电功率曲线。建模的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。     

电动汽车充电负荷时空分布预测

采用最小二乘法与灰色关系度理论建立了电动汽车保有量预测模型,将车辆状态转移矩阵引入传统停车需求模型,预测了电动汽车随时刻变化的实际泊车分布特性;基于蒙特卡洛方法,针对电动私家车、电动公交车、电动出租车、电动公务车各自对应的充电需求,分别模拟了其充电行为,推测出了不同用地类型区域的电动汽车充电负荷曲线。文中结合徐州市公共汽车运营现状,给出了大型充电站的规划布局建议,为充电站规划建设提供理论支撑。     

考虑电动出租车随机概率行为特性的充电站规划

电动出租车的规模化运营需要以充电设施为支撑,考虑到时间价值对以盈利为目的的电动出租车驾驶员的重要性,以及出租车在选择充电站时兼顾时间损耗大小和寻找乘客便捷性的特点,基于效用函数建立了出租车对充电站的概率选择函数,进而构建全社会年总成本目标函数,以配电网容量和站址间距离为约束建立模型。基于排队理论的M/G/c模型,采用带约束条件的整数规划模型对充电站容量进行优化配置,通过改进的量子遗传算法实现电动出租车充电站的选址定容规划。最后,以49节点的路网和32节点的配电网为例说明了模型和方法的有效性和实用性。     

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。     

基于自适应变异粒子群算法的电动出租车充电引导

通过调研分析深圳市电动出租车的实际运营数据,提出充电站充电设备时间利用率的计算方法。针对区域内充电站之间设备时间利用率分布不均衡的问题,提出了基于充电站信息和车辆信息的电动出租车充电引导系统,建立了充电引导模型,并采用改进的自适应变异粒子群算法引导电动出租车的充电行为。根据深圳充电站的实际数据进行算例仿真,仿真结果表明,经过充电引导后的电动出租车能根据充电站内充电桩的规模均匀分布到相应的充电站,实现区域内充电站之间充电设备利用率的均衡分布,从而提高充电设备时间利用率。仿真结果验证了所提充电引导方法的可行性。     

基于竞争图谱的电动物流汽车充电站需求响应策略

针对当前中国部分城市电动物流汽车充电站难以开展需求响应的情况,提出一种基于竞争图谱的电动物流汽车充电站需求响应策略.首先,构建电动物流汽车分类分级方法,按照电动物流汽车的充电时空特征、充电价格曲线等分析电动物流汽车用户的特性.在此基础上,基于竞争图谱构建电动物流汽车用户充电贵宾体系,形成电动物流汽车用户参与需求响应的激励机制.其次,计及电动物流汽车充电站内的储能、电价等因素,构建电动物流汽车充电站需求响应策略,从而减少电动物流汽车无序充电对充电站参与需求响应造成的影响.最后,通过实例分析比较了所提策略与蒙特卡洛需求响应策略的经济性,其结果验证了所提需求响应策略的有效性和实用性.     

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。     

考虑聚类理论的电动出租车充电站规划方法

电动出租车充电站规划布局对推广专用电动汽车至关重要。考虑到电动出租车运行情况复杂,本文首先基于聚类分析方法,将出租车需求聚类成若干个需求中心,基于P-median方法确定P个电动出租车充电站站址;然后,采用logit模型描述电动出租车选择充电站的行为,基于M/G/C排队论模型配置充电站的充电桩个数;最后,针对典型城市区域确定充电站规划方案,验证了本文方法的有效性和实用性。     

青岛首个电动出租车充电站正式开建

<正>青岛首个电动出租车充电站——通达出租车充电场站正式开建。该充电场站位于崂山区松岭路,共有8个快充充电终端,电动出租车在1个小时内即能充满电。今年青岛将有1500辆电动出租车上路运营,青岛特锐德汽车充电有限公司(以下简称特锐德)负责青岛第一批纯电动出租车的充电设施建设与服务工作。近日,特锐德与青岛通达出租汽车有限公司举行了签约仪式,特锐德免     

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。     

电动出租车充电桩优化配置

电池和充电技术的发展促进了电动汽车的规模化应用,纯电动出租车成为示范运营阶段的主力,充电桩作为基础设施最关键的部分,配置数量会直接影响充电站的运行和建设成本。基于深圳电动出租车的实际运营数据,对电动出租车的行为特性进行分析,划分了两个不同的时段,利用排队论原理分别建立了两种电动出租车充电站服务系统的数学模型。以整个电动出租车充电站服务系统的总费用最低为目标函数,建立了电动出租车充电桩的优化配置模型。深圳市南山地税充电站的实际算例仿真结果验证了模型的有效性,给出的充电桩的最优配置数量比当前更优,通过充电桩的优化配置,在尽量不影响电动出租车充电的情况下,可降低充电站服务系统的成本,从而实现双赢。     

电动汽车充电站最优规划的两阶段方法

计及道路网络对电动汽车充电需求的影响,提出了充电站最优规划的两阶段方法。该方法的第一阶段基于电动汽车行驶特性,综合考虑电动汽车日剩余电量以及电动汽车动态运行状态和位置,采用随机模拟技术和最短路径法,获得道路网络上电动汽车充电需求在时间和空间上的分布;第二阶段以第一阶段获得的电动汽车充电需求为基础,以充电需求不可达率、不满足率和投资限额等为约束,充电站运行成本和投资成本综合最小为目标,建立充电站最优选址定容数学模型。针对该模型的复杂性,采用遗传算法求解混合整数非线性规划问题。通过对某区域的电动汽车充电站规划的模拟分析,表明了所提方法的有效性。     

基于已有充电站调整的电动汽车充电站选址研究

针对充电站选址决策中未考虑已有充电站调整对新建充电站选址的影响这一问题,提出一种基于已有充电站调整的电动汽车充电站选址模型。首先,引入中间变量构造分段非线性函数来描述已有充电站和新建充电站之间的关系;然后,以最小化充电站投资总成本和用户充电距离的综合偏离函数作为目标函数,构建基于已有充电站调整的电动汽车充电站选址模型;最后,通过仿真实验验证了本文所构建模型的有效性和合理性。仿真结果表明:在电动汽车充电站选址过程中考虑已有充电站的调整,可以有效降低规划成本和网损成本;已有充电站调整类型和新建充电站选择方案与规划者对充电距离和成本的偏好程度有关。     

基于LSTM神经网络的电动汽车充电站需求响应特性封装及配电网优化运行

随着电动汽车的快速增长,大规模电动汽车充电具有随机性、时空耦合性的特点,对配电网运行电压造成越限风险。通过基于价格的需求响应,引导电动汽车在大时空范围有序合理地充电成为重要的技术手段。文章研究基于数据驱动的电动汽车充电站需求响应特性及其参与配电网运行优化调度问题,首先提出单体电动汽车充电模型和计及交通网络拓扑结构的电动汽车行驶特性,建立了区域电动汽车充电站负荷需求响应计算方法;在此基础上,提出了基于LSTM深度神经网络的电动汽车充电站需求响应模型封装方法,得到电动汽车充电站充电成本和充电功率响应之间的映射模型;接着,构建了考虑电动汽车充电站需求响应的区域配电网电压运行优化模型,并采用粒子群算法进行求解;最后,通过对包含3个充电站的33 节点系统的算例对比分析,验证了所述电动汽车充电站需求响应及其参与配电网优化运行方法的有效性,为数据驱动方法解决电动汽车充电和需求响应问题提供借鉴。     

基于自适应量子遗传算法的电动出租车充电站规划

电动出租车充电基础设施的科学布局与建设对于电动出租车的推广具有重要的意义。考虑到对于以收益最大为目的的电动出租车驾驶员而言,时间价值具有重要的意义,以充电站建设及运行维护年费用、出租车前往充电站耗时年成本、充电等待时间年成本及配电网网络损耗年费用构建全社会年总成本目标函数,以配电网安全运行为充电站布局规划的约束条件建立模型。在量子遗传算法中引入自适应调整策略,并与Voronoi图法相结合对模型进行求解,基于Voronoi图划分的充电站服务范围,采用排队论的M/G/c对充电站容量进行优化配置,从而实现电动出租车充电站的选址定容。最后,以36节点的路网和33节点的配电网络为例说明了模型和方法的有效性和实用性。     

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。     

电动公交车充电站规划和充电策略研究

针对电动公交车的运营特点对公交车专用充电站进行了规划.基于“集中充电,统一配送”的充电模式搭建集中充电站规划的两阶段模型,采用 AffinityPropagation聚类 (简称 AP聚类)确定站址和服务区域,考虑电池和电能购置费用,制定充电策略以实现集中充电站容量的优化配置,最后以综合成本最小为目标选取建设规模及具体方案,利用 Lingo软件求解.采用算例对所提模型进行说明,验证其有效性和可行性.     

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。