电动汽车有序充电多目标优化方法

电动汽车大规模无序充电会导致电网负荷波动过大、电压偏移量大，因此，需要对电动汽车充电行为进行多目标优化。通过对电动汽车驾驶人员驾驶行为与充电习惯的分析，建立电动汽车充电负荷模型；在粒子群优化算法的基础上，引入二进制编码对优化函数展开求解，实现有序充电策略的优化。测试表明，利用所提方法对车辆充电行为展开有序优化后，充电桩的负荷在2000～2500 kW区间波动，波动情况趋于平缓，电压偏移量在3.00%以内，网损率在2%左右，有效降低了电网的损耗率，为电力系统的平稳运行提供保障。     

共享充电桩下负荷时间分布均衡的小区电动汽车充电方案优化

针对电动汽车充电负荷增加、电网安全性降低,以及停车困难小区只能使用共享充电桩等问题,提出了一种充电桩选择与电动汽车充电优化的组合模型。该模型以共享充电桩之间充电时间标准差和全天充电负荷标准差之和最小为目标。考虑到电动汽车充电桩分配方案以及电动汽车充电方案两者的重要程度并不相同,提出了一种随着迭代次数的增加,变化概率不断改变的动态概率遗传算法。将改进后的遗传算法求解该模型,通过求解一个算例,进一步阐述所提算法的原理和过程,验证了该算法的可行性和有效性。     

充电站内引导电动汽车有序充电控制方法仿真

传统的电动汽车充电控制通常采用基于多代理、基于T-S模糊控制器、基于交替方向乘子的有序充电控制方法,但这几种方法的电网负荷波动率较高,为此提出一种充电站内引导电动汽车有序充电控制方法。应用滚动优化法对集中充电站进行充电时段划分;结合灰色理论对电动汽车用户短期的用电负荷状况进行预测,通过预测未来一段时间的电动汽车用户用电负荷值,对各个时段电动汽车用户的充电计划进行优化求解,最终实现电动汽车有序充电控制。为了验证上述方法的有效性,与三种传统控制方法进行对比,得出上述方法的充电负荷波动率为49.2%,通过比较可知,所提方法的充电负荷波动率最低,证明了上述方法的有效性。     

一种电动汽车有序充电的优化方法研究

针对当前电动汽车充电过程中电网侧以及用户侧的客观需要，设计了优化电动汽车有序充电的一种方法。以最小化电网侧负荷波动和用户侧最大限度地提高电动汽车的充电电量为目标函数，建立了电动汽车的时间维度调度模型。提出了基于改进的多目标粒子群优化算法，通过个体选择、正态分布自适应突变、模糊满意度决策等策略加快搜索效率以及跳出局部极值。实验结果表明，与MOGA和MOAFSA相比，IACO具有更高的搜索效率。     

基于实时路况的电动汽车充电调度算法

随着电动汽车行业在我国蓬勃发展, 电动汽车的"充电难"问题逐渐显现, 已经逐步成为限制电动汽车行业发展的瓶颈. 电动汽车充电时间长, 城市充电桩数目不足且时空分布不均等问题是导致"充电难"的直接原因. 本文提出一种基于路况的电动汽车充电调度算法, 通过综合考虑路网内的实际情况, 对充电车辆进行统一调度. 文章建立了车辆调度模型并进行了仿真模拟, 结果表明: 该算法能够有效降低电动汽车的充电时间、平衡区域内充电站的负载、提升全局的充电效率.     

基于混合整数线性规划的充电桩群优化调度

针对充电站内电动汽车充电成本过高的问题，提出了一种基于混合整数线性规划（MLP）的充电桩群优化调度的方法。在满足电I动汽车充电需求的前提下该调度方法以充电站内总充电成本最低为优化目标，并采用模型预测控制器（MPC）模拟电动汽车行程，利用MLP求解器求解充电站各个时间段I内的充电功率，并按照充电时间顺序将每个时段内充电功率分配给对应时段内在充电站内停车场充电的电动汽车。实验结果表明，基于MLP的充放电调度方法有效降低了充电站内的总充电成本，达到了优化电动汽车充放电调度的目的。     

电动汽车充电负荷预测研究

电动汽车的快速发展会逐渐增大电网的运行压力,而预测电动汽车的充电负荷有利于电网的运行和合理调度.论文分析了电动汽车充电负荷的影响因素,得到不同充电方式中充电功率的变化,分析了三种类型电动汽车的充电频率、日行驶里程和起始充电时间,并建立了相应的概率密度函数模型.最后采用蒙特卡洛算法模拟计算出日充电负荷,为电动汽车有序充电研究提供了基础.     

计及预测误差的电动汽车充电分层控制策略研究

电动汽车的大规模接入充电会对配电网的运行带来很大的影响，为减小电动汽车充电对负荷峰谷差的影响和提高电动汽车充电的经济性，提出了一种计及预测误差的电动汽车充电分层优化控制策略。根据日负荷预测曲线和电动汽车充电预测需求的预测误差大小来对充电策略进行动态优化调整，调整的目标为减小系统负荷峰谷差和运行成本，优化模型的求解方法则采用改进的遗传粒子群算法。通过不同控制策略下电动汽车充电实例的计算对比分析，结果证明了电动汽车充电优化控制策略及求解算法的有效性和优越性。     

电动汽车典型快充站优化运行配置方法

为了降低大功率快充桩对电网冲击波动, 并考虑典型快充站分布式电源和储能优势, 提出一种电动汽车典型快充站优化运行配置方法. 通过分析站内分布式电源出力特点以及电动汽车充电行为规律, 以充电站运行成本最小为优化目标, 建立典型快充站优化运行配置模型, 以站内功率平衡、分布式电源出力等为约束条件, 利用遗传优化算法求解模型最优解. 最后通过不同配置算例验证所提方法的可行性, 为典型快充站的优化运行提供技术支撑.     

基于约束优化的电动汽车快速充电方法研究

在低碳经济的需求推导下,电动汽车的相关技术得到了快速的发展。该文针对电动汽车充电速度慢、电池易损耗等问题,提出了一种基于约束优化的电动汽车快速充电方法。为此,首先构建了等效电路模型、电池组模型、热模型、以及电池老化模型。在此基础上,提出将直流快速充电站优化问题与电动汽车快速充电问题相结合。利用约束优化的方法,在最短的时间内找到充电的最优点,从而在提高充电效率的同时,能够使充电站的利润最大化。最后通过实验验证了所提出方法的有效性。     

基于改进GRU模型的直流充电桩故障预测

直流充电桩作为电动汽车有效的供电设备,其故障频发对电动汽车充电安全带来隐患.对充电桩的故障进行准确预测将有效地确保电动汽车充电过程的安全.本文提出了一种改进门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)直流充电桩的故障预测模型.首先,分析充电过程中直流充电桩的常见故障类型,考虑到实际采集过程中具体故障数据样本量少的情况,利用变分自编码器(variational auto-encoder, VAE)数据增强方法对样本数据进行扩充;然后,基于GRU网络模型的故障预测方法,利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法优化GRU网络参数,采用支持向量机(support vector machine, SVM)模型改善网络输出的分类函数,提出了PSO-GRU-SVM直流充电桩故障诊断模型;最后,利用算例对比改进前后的预测精度,分析对比混淆矩阵热力图,并且与常用的两种网络模型进行对比,结果表明了文中方法有效地提高了预测精度,验证了文章中方法的可行性.     

基于图卷积神经网络的充电量预测模型

针对现有的电动汽车充电量负荷预测模型准确性低、稳定性差等问题，提出了一种基于图卷积神经网络(GCN)和小生境免疫—狮子算法(NILA)改进的预测模型，实现电动汽车充电量的准确预测。同时，本研究还设计三相交流充电桩控制系统，其中包括了三相交流充电桩与控制状态检测的硬件电路。实验结果表明，本研究NILA-GCN模型在电动汽车充电量负荷预测中具有较好的准确性，预测误差范围控制在[0.23%,2.86%]。     

考虑风电消纳的居民小区电动汽车有序充电控制方法

随着电动汽车的保有量不断提升,其充电过程对电网的影响也不断加大。为降低电动汽车无序充电对电网的冲击,提升清洁风电的消纳,提出一种居民小区电动汽车有序充电控制方法。方法使用居民小区的电力预测信息与当地风电产生预测信息,计算获取理想风电消纳的小区电动汽车充电负荷参考曲线。在参考曲线的基础上,使用差分进化算法优化可以得到电动汽车充电功率预分配曲线。在实际应用的实时分配问题上,给出了合适的功率分配策略。最后通过算例仿真实验,验证了算法的有效性。仿真实验表明,提出的电动汽车有序充电控制方法具有较好的有效性和实用性。     

基于二次聚类的大规模电动汽车有序充电调度策略优化

针对大量电动汽车无序充电造成的充电站利用率不均衡问题,提出一种大规模电动汽车有序充电调度策略。首先,以电动汽车充电需求的位置为聚类指标,借助归一化相似度进行层次聚类和基于K-means算法的二次划分,以实现属性相似的电动汽车的汇聚。进一步地,通过Dijkstra算法获取电动汽车到达各个充电站的最优路径,以充电站内电动汽车的均匀分配和电动汽车充电路程最短作为目标函数,构建了基于电动汽车聚类的充电调度模型,通过遗传算法求取最优解。与未进行电动汽车聚类的充电调度策略进行的仿真对比实验结果表明,在车辆较多时所提方法的计算时间可减少一半以上,具有较高的实用性。     

电动汽车充电负荷时空分布的空间负荷预测

针对大规模电动汽车接入配电网对空间负荷预测的影响,论文提出一种考虑电动汽车充电负荷时空分布的城市配电网空间负荷预测方法.先根据各类车型充电方式与出行特点对电动汽车进行分类;其次,根据居民出行调研统计数据对电动汽车出行规律进行概率分布函数的拟合;然后,构建电动汽车出行链模型,通过蒙特卡洛方法计算得到不同区域和不同时间内充电负荷.最后,基于某地区实际数据,得到一天内不同功能小区的空间负荷预测值,为未来城市配电网的规划提供参考.     

三相负荷平衡的光伏逆变器与充电桩协调优化控制策略

平衡的三相四线制或五线制低压配电网能夠显著增加对分布式电源、电动汽车的接纳能力。大量光伏发电、电动汽车接入低压配电网可能导致网损大幅增加,三相不平衡加剧,配变过载,电压越限,威胁配电网的安全、经济运行。针对已有的负荷平衡方法代价高、适应性低的不足,从将重载相负荷转移至轻载相的基本原理出发,提出了在配电网中配置多副公共直流母线,设计了两种将位置相近、从不同相接入的光伏逆变器、充电桩直流侧连接至此共同直流母线的具有不同结构与造价的方案。构建了光伏逆变器、充电桩协调优化控制的线性约束混合整数二次规划的模型。模型的目标函数能够兼顾降损与平衡负荷。采用实际71节点低压配电系统仿真计算,与无序充电及经典方法进行了对比,验证了所提方法计算速度快,能夠满足在线运行的要求,具有完全平衡三相负荷,降低网损,削峰填谷,改善供电电压质量等优越性能。#$NL关键词: 光伏发电;电动汽车;配电网;协调优化控制;三相不平衡     

基于动态服务价的充电站有序充电控制方法

由于电动汽车的不断增长与不均衡发展,社会中的大多充电站存在着部分充电设施闲置与部分充电排队并存的现象。为了解决电动汽车充电困难与充电设施利用率低这一对新矛盾,本文首先调查分析了各种电动车辆的出行习惯和充电特点,然后对社会充电站归纳成城市公共充电站和公交物流车等专用充电站两类,提出了分时电价响应和动态服务价响应两种有序充电方式,并制定以风电、光伏等绿色新能源出力反向激励的动态服务价引导机制,建立了以用户充电费用最低为目标的数学模型。最后通过仿真分析,分时电价响应、动态服务价响应有序充电方式下均比无序充电方式降低负荷波动性,动态服务价响应有序充电方式能够有效提高西部地区绿色电能利用率,大幅减少弃风弃光,为环境保护、能源结构调整起到重要作用。     

电动车充电负荷建模及对配电网的影响分析

在电动车充电负荷建模优化的研究中,电动汽车大规模使用后,需要对电动汽车的充电负荷建模与准确计算,以分析对电网的影响.通过对电动汽车电池的充电特性、充电起始荷电状态及充电时间等因素分析,建立单个电动汽车充电负荷模型,根据中心极限定理进而得到大量电动汽车充电负荷的计算方法,分别在不同电价政策下考虑电动汽车常规充电和快速充电情况下,对电动汽车充电负荷进行了仿真比较分析.仿真结果表明,由于电动汽车多在夜间充电,则对原负荷曲线有一定“填谷”作用,均增加了负荷系数,缩小了峰谷差;尤其在分时电价无快充情况下,峰谷差最小,负荷系数最大.     

蒙特卡洛算法下电动汽车计及效率的随机充电对电网影响

随着我国经济快速发展,更加注重能源战略以及低碳行动的实施与发展,其中电动汽车行业发展迅速。但由于人们上班出行具有一定的时空性,大批的电动汽车连进电网后会给其带来新的冲击,因此,基于已有统计并对影响电车充电规律的几种因素进行了系统分析之后,通过构建各种随机变量的数学概率模型,利用蒙特卡洛算法建模之后充电效率的随机接入电网,得到大规模电动汽车充电的负荷模型,最后通过对某地负荷曲线叠加,并通过峰谷差率进行数据分析,说明了电车随机充电对电网造成的峰上加峰现象。     

风力发电与电动汽车充放电协同优化调度策略

大规模电动汽车无序充电以及风力发电在电网中的渗透率不断提高,给电力系统带来安全经济运行问题。在考虑电动汽车电池容量约束、充放电功率约束以及24 h的电动汽车运行行为特性基础上,建立了风力发电及电动汽车负荷平抑、降低电动汽车充放电费用和负荷峰谷差率的多目标协调优化调度模型;采用传统遗传算法和自适应非线性遗传算法对所建模型进行求解。仿真结果验证了模型的合理性以及算法的正确性。