换电站与电网协调的多目标双层实时充放电调度方法

大规模电动汽车无序充电会对电网安全经济运行及换电站经济运营产生严重的负面影响。计及未入网电动汽车充换电预测,考虑电力网络运行、大规模电动汽车用户充换电需求等约束,建立了换电站与电网协调的多目标双层实时充放电调度模型,其中上层模型以电网负荷波动最小和上下层调度偏差最小为目标,由上层调度机构安排各换电站实时充放电计划;下层以各充放电装置响应上层计划为目标,同时满足用户充换电需求,将大规模混合整数非线性规划问题转化为非线性多目标规划问题和大规模混合整数线性规划问题。采用基于Zaslavskii混沌映射的改进NSGA-Ⅱ和YALMIP/CPLEX求解方式对上下层问题分别进行迭代求解滚动优化。以IEEE 30节点系统为例,验证了所构建模型的正确性和有效性。     

基于加权Voronoi图和自适应PSO算法的电动汽车充换电站联合规划

充、换电站是为电动汽车提供电能补给的基础设施,合理规划充、换电站对推动电动汽车普及具有重要意义。首先,预测规划区域电动汽车保有量,根据保有量及各类型电动汽车行驶特性数据,得到电动汽车总换电需求和各路网节点换电需求;其次,以充、换电站建设运维成本、用户损耗成本和电池配送成本之和最小为目标,建立了充、换电站联合规划模型;最后,采用加权Voronoi图与自适应粒子群算法对模型进行求解。算例结果表明,在综合考虑电动汽车用户和充、换电站运营商的利益下,所提方法既能满足用户电能补给需求,又能使充、换电站年均综合成本达到最优。     

多优化目标下无线充电电动汽车与风电协同调度研究

无线充电技术具有安全环保、全自动、免维护等一系列优点,是未来电动汽车充电技术的发展趋势之一。目前,针对电动汽车的优化调度问题,国内外已取得了许多研究成果,但这些研究工作都是在基于电动汽车有线充电的方式下进行的,并未考虑电动汽车无线充电方式的特性。文章建立了基于无线充电方式下电动汽车与风电的多目标优化调度模型。该模型以风电功率波动最小、用户充电成本最小以及用户用电满意度最高为目标,优化控制各时段电动汽车的充电功率,并采用NSGA-2算法进行求解。最后,以IEEE33节点配电系统为例分析了无线和有线充电方式对协同调度效果的影响。     

电动汽车充换电站换电池的有序充电优化

大规模的电动汽车充电负荷具有大功率、波动性和不确定性的特点,将给电网带来峰值增高、电压波动等不利影响。为了降低电动汽车充电负荷对电网的不利影响,建立了电动汽车充换电站换电池的充电优化模型。通过对换电池在充电过程中充电时间、充电功率和电池电量的实测数据进行拟合,得到了电动汽车换电池的充电特性。以此为基础,建立了电动汽车充换电站的换电池有序充电模型,该模型在满足充电机数量、电动汽车对换电池的需求、充换电站容量和变电站容量约束的前提下,最小化所属变电站负荷曲线的离差平方和,并应用遗传算法实现了有序充电模型的快速求解。以山东省某电动汽车充换电站为算例,证明了该模型的快速性、正确性和有效性。     

充换电站模式下电动汽车参与物流配送的电能补给方式规划

摘 要：考虑充换电站（battery charging and swapping station, BCSS）同时提供充、换电2种电能补给方式的运营模式,相比仅在充电站或换电站模式下,电动汽车（electric vehicle, EV）参与物流配送的电能补给方式规划可能获得更低的物流配送成本。在满足EV配送途中的行驶约束和回到配送中心的慢速充放电约束的前提下,以EV配送路径、充换电模式选择以及慢速充放电策略为决策变量,以EV参与物流配送的快速充电成本、换电成本、车辆损耗成本和慢速充放电成本之和最小为优化目标,构建了确定EV在BCSS模式下的电能补给方式的最优规划模型。最后,以33节点的物流配送系统为例进行数值仿真,分析了电动汽车在配送途中的电能补给方式对运输成本和慢速充放电成本的影响,以及电动汽车回到配送中心的慢速充放电策略对物流配送总成本的影响。     

基于最大熵理论的多类型电动汽车充换电站规划

基于最大熵理论,提出一种多类型电动汽车充电站规划方法。本文在分析不同类型电动汽车充换电方式的特点后,定义电动汽车分布熵描述电动汽车充电站容量分布与充电负荷的重合程度,采用多目标方式建立多类型电动汽车充换电规划模型;定义不同目标的满意度函数,使用遗传算法对模型进行求解。最后,通过一个25节点的路网图,与仅考虑投资收益目标而不考虑均衡度的最小投资收益差法进行对比,说明了本文方法的有效性。     

基于不同购电模式相结合的电动汽车充换电站运营模式研究

电动汽车达到一定规模后可能带来大量充电负荷,为使收益最大,提出充换电站应采用充电与换电相结合的工作方式,充電模式采用直接从电厂购电,而换电模式通过电网购电。以充换电站的运营收益最大为目标,结合了合同电价与市场电价之间的联动模型对该工作模式下的充换电站运营进行了经济效益分析,确定了最佳充换电比例。最后针对某地区充换电站运营进行了算例分析,证明了此方法的可行性。     

一种基于单元数量控制的电动汽车充换电站电池充放电策略

电动汽车充换电站兼顾电力系统电源与负荷的双重属性,因而,充分挖掘其柔性、灵活的供需电特性,对其做出合理的充换电决策,具有十分重要的现实意义。传统的充放电控制策略以连续的充电电量为决策变量,然而,受电池荷电状态与数量限制,此类模型的最优解往往难以与现实对应。由此,基于日前分时电价,本文提出双向能量交换下以电池充放台数为决策变量的充换电站充放电二阶段优化控制方法,方法第一阶段以充换电站运行的最小支出费用为目标,在其基础上,第二阶段以站内满充电池数量最大为目标寻求最优充换电策略。以实际山东焦庄充换电站为例,比较了无序充电与本文有序充放电的充电负荷及费用支出,分析了本文提出的以电池充放台数为决策变量和传统方法以连续充电电量为决策变量的优化结果的区别,验证了本文提出方法的有效性。     

基于蒙特卡洛法的EV充电负荷多目标随机规划

分析了现有电动汽车(electric vehicle,EV)充电负荷优化方式和算法的不足,结合配电系统最优运行的要求,考虑了多个随机因素的影响,以电动汽车蓄电池满充、蓄电池充电功率不越限及配网潮流约束等作为约束条件,以配电网网损、电源节点负荷峰值、负荷波动情况优化为子目标,建立了新的基于EV充电负荷的配电网多目标随机优化模型。利用改进的非支配排序遗传算法-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-2,NSGA-2)求解,采用IEEE-33节点配电系统的实际优化状况为例进行了蒙特卡洛仿真。仿真证明所提出的EV充电负荷多目标优化策略在更贴近实际的随机模型下仍可以有效减弱电动汽车大规模接入对电网的冲击,充分利用其可控性实现配网各项指标的经济运行。     

基于NSGA-Ⅱ的电动汽车充电站多目标优化规划

电动汽车充电站既是公共服务设施又是配电网络中的大型用电负荷,构建了同时考虑充电服务能力最大与配电网络损耗最小的电动汽车充电网络优化规划模型。该模型为典型的多目标优化模型,采用改进非支配排序遗传算法对其进行了求解,获得了Pareto最优解集。基于25节点交通网络和IEEE33节点配电系统的仿真结果验证了本文所提模型及其算法的有效性。