基于深度强化学习的光储充电站储能系统优化运行

优化储能充放电策略有利于提升光储充电站运行经济性,但是现有模型驱动的随机优化方法无法全面考虑储能系统的复杂运行特性以及光伏发电功率、电动汽车充电负荷的不确定性.因此,提出一种基于深度强化学习的光储充电站储能系统全寿命周期优化运行方法.首先对储能运行效率模型和容量衰减模型进行精细化建模.然后考虑电动汽车充电需求、光伏出力和电价的不确定性,在满足电动汽车充电需求和光伏消纳的条件下,以光储充电站收益最大化为目标,建立了基于强化学习的储能优化运行问题.考虑到储能充放电决策动作的连续性,采用双延迟深度确定性策略梯度算法进行求解.采用实际历史数据对模型进行训练,根据当前时段状态对储能充放电策略进行实时优化.最后,对所提方法及模型进行测试,并将所提出的方法与传统模型驱动方法进行对比,结果验证了所提方法及模型的有效性.     

基于萤火虫算法的电动汽车充电站优化布局

随着国家对节能环保设备的大力扶持,电动汽车市场规模不断扩大,充电站的投资不断增加。分析了电动汽车充电站选址的一般情况,综合考虑充电站与用户成本的综合效益成本最低条件下的运行情况,构建用户-充电站运营成本最小的综合优化模型,以充电站与用户之间的对应关系为约束条件,对充电站最优规划模型进行全面、充分地分析。所构建的电动汽车充电站规划问题是非凸、非线性、组合优化问题,引入萤火虫优化算法进行求解,萤火虫优化算法案例分析结果表明了该算法可以得到最优解,而不会陷入局部最优。结合构建的充电站成本最小模型,实例结果表明,基于萤火虫优化算法的电动汽车充电站的布局规划具有简单实用、全局最优、适应性强、经济性好等优点。     

动汽车充电站建设规划问题研究

电动汽车充电站建设是未来电动类型新能源汽车发展的关键,但是现在电动汽车充电站的建设一直在模仿加油站的做法,这不利于充电站的建设和电动汽车的推广。本文通过对标准的电动汽车充电站的建设规划分析,从技术、应用等方面对这一行业进行深入探讨,对建设规划终于到的一个问题进行了一定的探讨,力求能够推动电动汽车的大力发展。     

Modeling electric vehicle’s following behavior and numerical tests

The micro modeling for electric vehicle and its solution were investigated. A new car-following model for electric vehicle was proposed based on the existing car-following models. The impacts of the electric vehicle＇s charging electricity were studied from the numerical perspective. The numerical results show that the electric vehicle＇s charging electricity will destroy the stability of uniform flow and produce some prominent queues and these traffic phenomena are directly related to the initial headway, the distance between two adjacent charging stations and the number of charging stations. The above results can help traffic engineer to choose the position of charging station and the electric vehicle＇s driver to adjust his/her driving behavior in the traffic system with charging station.     

小型太阳能手机充电站的设计与实现

本课题根据新能源研究热点问题,针对其应用领域并结合手机充电本身的需求特点,设计出简便、节能、适用性高的小型太阳能手机充电站,根据太阳能电池的特点,分析小型太阳能手机充电站的实用价值与运用前景。     

新闻

短讯●近日,西门子公司荣获由中国中央电视台在瑞士达沃斯世界经济论坛期间颁发的中国人眼中的十大跨国企业奖,西门子是40余万家在华外商投资企业中唯一获此殊荣的全球性基础设施企业。●2010年1月25日,施耐德电气签署了收购Cimac的协议,     

数码新知

Rinspeed iChange电力跑车日内瓦国际车展上,Rinspeed iChange电力概念跑车令人耳目一新。它拥有输出功率为204hp的电动机,极速可达220km/h,从静止加速到1 00km/h只需4s,不逊于燃油跑车。电动机的电源来自锂     

基于GA-BP算法的充电站负效应评价

由于电动汽车出行需求存在随机性、充电信息不精准等问题,造成城市交通能源供应站承载力与补能需求车辆的时空错配,导致充电站产生了拥堵排队、能源消耗不合理等负效应。基于此,文中从负效应最小化的视角构建了充电站的负效应评价指标体系,综合考虑交通效率影响、站点服务影响、电网负荷影响等3个因素,采用GA-BP神经网络构建了充电站负效应评估模型。最后,以重庆市南岸区某充电站为例,验证了该方法的适用性与有效性。     

电动汽车充电站箱变电气安全物联监测系统设计与应用*

基于物联网技术架构提出了一种适用于电动汽车充电站箱变的电气安全物联监测系统设计方案。该系统由电气安全智能感知设备、通信网关、电气安全物联网监测平台等构成,可支持充电站箱变充电桩出线回路电流、电缆温度、剩余电流、故障电弧、短路电流等数据采集监测,并通过4G网络上送数据到电气安全物联网在线监测平台。根据此设计方案开发了电气安全智能感知设备、通信网关和系统软件。工程实践情况表明,系统可有效识别电动汽车充电站箱变低压线路电气火灾安全隐患,能为运维部门快速检修提供决策依据,避免火灾事故发生。     

考虑动力电池梯次利用的充电站容量优化配置

为提高电动汽车充电站储能系统稳定性、安全性和经济性,提出一种考虑动力电池梯次利用的充电站光储容量优化配置方法。首先,针对退役动力电池考虑了电池充放电深度和循环次数对使用寿命的影响,建立了退役动力电池容量衰减和寿命损耗模型,基于容量衰减和寿命损耗模型建立退役动力电池荷电状态(state of charge, SOC)与健康状态(state of health, SOH)耦合关系评价模型;其次,在SOC与SOH耦合关系评价模型的基础上,以充电站年净收益最优为目标函数建立充电站容量优化配置模型;最后,在满足一定能量交换策略的前提下,以某地区光伏储能电站为例对模型进行求解。通过算例分析得出：基于退役电池SOC与SOH耦合关系评价模型进行梯次利用的储能容量优化配置能使整个储能系统的功率峰值降低,且相较于无评价模型系统的功率更加平滑,有利于延长储能系统的寿命周期,提高了系统的稳定性和经济性。