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...     

考虑充电站需求特性的电动汽车充电站与配电网联合规划方法

提出一种考虑充电站需求特性的电动汽车充电站和配电网联合规划方法。考虑环境温度、用户行为、交通网拓扑结构等因素,建立电动汽车充电站需求模型。进一步提出考虑充电站需求特性的电动汽车充电站与配电网联合规划模型,该模型综合考虑交通网和配电网耦合关系,以充电站与配电网的投资成本、运行成本、用户充电时间损耗成本最小为优化目标,满足交通网与配电网运行安全约束,求解该模型得到电动汽车充电站位置和容量的最优配置及配电网线路改建方案。选取重庆某主城区交通网与配电网为算例,验证了所提方法的有效性。仿真结果表明联合规划策略在满足电动汽车用户充电需求的同时降低了综合成本。     

高速路网上电动汽车充电站布点优化

电动汽车的发展需要合理规划的充电站与之匹配,高速路网上的充电站是电动汽车在城市间远距离行驶的保证。研究了电动汽车在高速路网中的充电需求分布,采用两阶段法确定充电站规划方案。考虑充电站距高速公路出入口的距离和续航里程确定候选站址;考虑充电需求,最小化建站成本、接电网成本和运维成本,确定最优建站位置和容量。在包含6个出入口、4个交叉路口的算例系统中选出90个候选站址,规划得到24座充电站。采用的方法可以满足目标,并随初始电池荷电状态期望、站间影响因数和建站数量约束变化而得到不同的规划方案。     

考虑用户便捷性和配网接纳能力的EV充电站选址定容

充分考虑规模化电动汽车(EV)使用过程中受限于交通便利性、接入过程中不宜超过配电网接纳能力的问题,提出一种区域范围内EV充电站选址定容优化规划方法。首先,应用蒙特卡罗方法分析有序、无序充电2种不同场景下EV接入配电网的负荷需求特点;其次,构建考虑交通便利性和配电网接纳能力的EV充电站选址定容优化模型,并应用粒子群和Voronoi相结合的方法对其进行求解,先后实现区域范围内EV充电站选址确定、充电站内充电桩个数优化;最后,通过典型的北方城区实际案例,验证所提优化规划模型的合理性,以期为我国EV充电站的规划建设提供借鉴。     

计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化策略

大规模电动汽车无序接入充电站不仅会引起配电网负荷“峰上加峰”,还会造成充电拥堵,延长电动汽车排队等待时间。建立了计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化模型。在上层模型中,以配电网负荷方差和上下层调度计划偏差综合最小为目标实现系统负荷“削峰填谷”,使负荷曲线更平坦。在下层模型中,建立基于多队列多服务台的充电站排队系统,减少电动汽车出行时间和充电费用。采用遗传算法和蚁群算法分层迭代求解模型,以含有4个充电站的IEEE 33节点配网系统为例进行仿真,结果通过与无序充电、Active Scheduling(AS)模型对比表明:所提模型在优化配电网系统负荷、减少电动汽车出行时间和充电费用等方面具有一定的有效性。     

考虑电动汽车入网辅助服务的配电网日前调度策略

为避免大量电动汽车(EV)无序充电对电网安全、经济运行的影响,提出了基于电动汽车入网(V2G)辅助服务的配电网日前调度方法。首先,基于智能电网和物联网的历史及实时信息建立EV充放电模型,并进行EV辅助服务参与者的筛选和分类。其次,建立了考虑V2G辅助服务的2层配电网最优经济调度模型。上层模型以网损成本、EV用户成本和系统总负荷均方差最小为目标,优化充电站的充放电功率和电压调节设备的工作状态;下层模型以EV的充放电状态转换次数最少和充电站功率与上层优化结果偏差最小为目标,计算每辆参与辅助服务EV的充放电功率。最后,算例系统仿真验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于用户出行模拟的电动汽车快充站负荷预测及其优化调度

电动汽车作为一种新型交通工具,其充放电优化问题得到越来越广泛的关注。论文提出一种基于用户出行模拟的电动汽车光储充一体式直流快充站优化调度方案。首先结合用户出行链概念,基于城市道路网络和改进的路阻函数模型,运用实时路径搜索算法和基于模糊理论的用户充电方式选择方法对一天内城市电动汽车充电负荷的时空分布进行预测;然后以预测结果为基础,以用户“充电贴合度”指标最大的原则将区域充电负荷落实到建设在特定节点处的充电站,接着以站内综合运行成本最小为目标,在满足设备功率、用户出行需求和储能电池状态等约束的条件下,构建优化调度模型。最后将优化方案与仅需满足设备功率平衡且电动汽车用户以额定功率随到随充的常规调度方案进行比较,结果显示,论文所提优化调度方案能够较大限度地降低充电站的运行成本,具有推广应用价值。     

计及电价优化和放电节制的电动汽车充电站有序充放电调度

针对充电站无区别对待电动汽车的充放电、未考虑电池损耗的问题,提出了基于节制放电策略和计及充、放电电价与充、放电功率优化的充电站调度模型。模型以配电网与充电站交互功率和充电站运营收益两方面为目标,考虑电动汽车放电时的电池损耗问题,根据配电网原始负荷的波动,提出限制充电站放电行为只针对负荷高峰时段的策略。同时控制电池的单次放电深度,以减小电池的损耗与放电成本。最后通过粒子群算法对模型进行求解,算例的对比与分析验证了所提方法的有效性与合理性。     

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。     

考虑电动汽车和5G基站的电力-信息-交通耦合网络需求响应策略

电动汽车(EV)是具有移动负荷和通信用户双重属性的主体,为充分挖掘其参与需求响应产生的可调度潜力并降低电网负荷波动,提出了电力-信息-交通网络耦合背景下EV和5G基站需求响应策略。首先,分析了EV和5G基站参与下的多网络耦合关系。其次,建立了EV集群和5G基站集群的灵活性模型。基于此模型,提出了两阶段需求响应优化调度策略：第1阶段以通信成本最小为目标,为EV提供充电导航和路径规划并优化基站用能模式;第2阶段以配电网负荷波动最小为目标,制定EV的充放电策略。最后,通过某城市交通模型的测试,分析了调度策略对基站运行、配电网负荷、潮流和用户的影响,验证了模型和方法的有效性。     

满足电动汽车快充需求的含储能复合型充电站充电优化策略

电动汽车(EV)快速充电站的功能正逐步向集成风光储等综合能源的复合型充电站方向发展,选择一种能够提高快速充电系统各方效益的充电优化策略有助于推广EV及新能源产业。在此背景下,通过电价激励手段,制定了提高EV与复合型充电站综合效益的充电优化策略。首先,基于EV充电时间成本与充电经济成本建立了EV综合最优路径规划模型;然后,根据EV决策结果所得不同的快充负荷及车流量,各复合型充电站通过调度站内储能,构建了复合型充电站的效益优化模型,以EV综合成本最优及复合型充电站综合效益最优为双重优化目标。以某区域18 km×18 km路网为算例对所提优化策略进行仿真,结果表明所提优化策略可有效降低EV充电综合成本,并大幅提高复合型充电站的综合效益。     

考虑路网与配电网可靠性的电动汽车充电站多目标规划

提出一种考虑城市路网和配电网交互的电动汽车充电站规划方法。首先,构建了综合考虑城市路网和配电网可靠性的电动汽车充电站规划问题的数学模型;然后,通过博弈论思想进行博弈仿真,利用所得电动汽车行驶特性开展城市路网可靠性评估,并利用电动汽车的充放电特性度量其对配电网供电可靠性的支撑作用;在此基础上,提出以路网节点为待选站址的优化方法;最后,结合实际城市路网和配电网构造典型算例,通过算例分析验证所提方法的有效性和实用性。     

含电动汽车充电站的风光互补系统容量优化配置

电动汽车与新能源的综合利用是当前研究的热点问题。在微电网模式下,如何确定电动汽车充电基础设施与风光互补系统的容量配比,是值得探讨的问题。在考虑电动汽车用电需求的前提下,同时发挥电动汽车换电模式所具备的储能能力,以系统投资成本、运行成本和电量不足损失成本综合最低为目标,并考虑风光系统、充放电机和动力电池的约束条件,构造了一种含电动汽车充电站的风光互补系统容量优化配置模型。采用微分进化算法求解,可获得含风机、光伏电池、动力电池和充放电机的最优容量配置结果。最后,针对某地区的系统规划算例进行了求解与分析,结果验证了模型的合理性。     

考虑DG时序特性及EV时空特性的配电网规划

分布式电源(DG)出力以及电动汽车(EV)充电的不确定性给配电网规划带来巨大挑战。首先,利用季节场景与时段划分法构建DG和常规负荷时序特性模型;其次,利用蒙特卡洛模拟法和交通起讫点分析法构建EV充电负荷时空分布模型;最后,基于2个模型得到的配电网各节点各时刻的DG出力、不同类型常规负荷及EV充电负荷,以配电网运营商年收益最大为目标函数,充分考虑网架新建、网架替换和DG选址定容等因素,构建考虑时序特性含DG和EV的配电网机会约束规划模型,并采用蒙特卡洛模拟嵌入双种群协同进化遗传算法的方法对模型进行求解。以某配电网为算例,验证了所提模型和算法的合理性和有效性。     

基于交通-电力均衡耦合的电动汽车快充站与配电网联合规划

针对现有充电站规划大多忽略配电网容量上限,且交通网、快充网以及配电网耦合关系考虑单一导致电动汽车大量接入产生配网负载不均的问题,提出一种基于交通-电力均衡耦合的电动汽车快充站与配电网双层联合规划模型。首先,基于海量网约车订单数据进行数据挖掘和出行特征融合,得到快充负荷时空分布。然后,基于交通网-快充网-配电网之间的信息交互与能量流动关系提出均衡分区耦合模型,并在此基础上建立电动汽车快充站与配电网双层联合规划模型,采用遗传算法与混合整数线性规划相结合的方法求解。最后,基于成都市主城区路网,以54节点配电网为例开展仿真分析,结果表明,提出的双层联合规划模型对于电动汽车快充站规划具有一定的可行性,且均衡耦合模型可以优化配网分区结果,在一定程度上提高了配电网的安全性和稳定性。     

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。     

基于一致性K均值聚类的电动汽车充电负荷建模方法

准确预测电动汽车充电负荷是供电规划优化设计的基础,提出一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法。将牵制一致性控制引入充电负荷数据聚类分析中,提出基于一致性理论的k均值聚类方法,利用当前时段与相邻时段充电负荷数据的不相似性度量,迭代更新聚类状态,准确计算聚类中心,完成电动汽车充电概率与充电起始时间概率分布函数的快速求取;根据识别出的电动汽车充电行为特性参数,通过求解非线性规划函数,准确预测充电高峰时期聚集负荷模型。结合典型场景下杭州电动汽车充电实际案例,验证了所提方法具有计算简单、聚类快速、建模准确的特点。     

动态分时电价机制下的电动汽车充放电调度策略研究

峰谷分时电价下会在基础负荷低时形成新的负荷峰。建立了一个以电动汽车充放电费用最小,电动汽车接入所引起的电网损失最小以及对电压稳定性的影响最小为优化目标的电动汽车充、放电调度数学模型,并通过凸优化算法解决了多变量、多目标和高维优化问题。考虑反复潮流计算的繁琐性,利用网络损耗灵敏度和L-P灵敏度来提升调度效率,并将电压稳定作为约束来保证调度过程中不会出现电压失稳的情况。最后在改进的IEEE33节点配电网系统中进行算例验证,表明本文所提方法可以降低充放电费用,满足用户对经济性的考虑,另外可以降低电动汽车充电负荷对系统的网络损耗和电压稳定的影响。     

基于混合用户均衡理论和充放电管理的快/慢充电站规划

随着绿色出行理念的不断深入,电动汽车保有量逐年增长,而大规模的电动汽车充电负荷将对配电网产生不利影响。基于该背景,文章提出了一种计及充放电管理的充电站规划模型。首先,基于Wardrop用户均衡理论建立交通网混合用户均衡模型;其次,提出了一种基于负荷转移矩阵的充放电管理策略及其建模方法;然后,提出了基于流量均衡原理和充放电管理的快/慢充电站规划模型,利用分段线性化方法、大M法、二阶锥松弛技术对原问题进行处理;最后,采用IEEE 33节点配电网与12节点典型交通网验证了所提规划方法的有效性。