电动汽车换电站可用电池组数动态调度策略

电动汽车换电站由于其换电过程耗时短、便于统一管理等优点,成为了电动汽车电能补充的重要方式。但由于电动汽车用户的换电需求具有随机性,目前的预测方法不能很准确地对其进行预测,因此对换电站精确地制定充放电调度计划有较大难度。针对这一问题,建立换电站日前调度与实时调度模型,并通过粒子群算法在Matlab中完成仿真计算。在日前调度模型中通过对用户换电需求的预测制定日前调度计划,在满足各时段需求的前提下优化换电站各时段充放电功率;在实时调度模型中根据各时段需求预测的误差,来动态调整后续时段的调度计划。通过实时调度与日前调度的协调,使换电站抑制了用户实际需求波动影响,同时合理兼顾用户利益、换电站收益与电网的优化运行。     

考虑风电与用户满意度的电动汽车两层智能充放电策略

大规模的电动汽车充放电调度问题既关系到电网的安全稳定运行,又关系到运营商的经济利益和用户的使用感受。引入分层分区调度的理念,构建了基于双层规划的电动汽车两层智能充放电模型,并以IEEE16节点标准测试系统数据参数为基础,通过粒子群算法和顺序选择法在Matlab中完成了仿真验证。在上层模型中,通过优化各管辖区在各时段的总充放电功率,保证了运营商利润的最大化,并合理地规避了充放电行为对电网的影响;在下层模型中,通过优化各管辖区内电动汽车的具体充放电策略,使得下层的调度策略与上层的区域总充放电功率尽可能保持一致,并合理地兼顾用户满意度。最后,通过上下层之间的数据交互,实现运营商、电网和用户三者之间利益的有机协调。     

考虑用户满意度的电动汽车用户侧最优智能充放电策略

为使电动汽车充放电调度更具有实际应用价值,从电动汽车用户侧的视角,充分考虑电动汽车用户的行驶需求,将用户满意度定义为充放电成本与合理性的组合,结合电池使用成本,提出了以用户满意度最大为目标的电动汽车最优充放电调度策略。并在此基础上,探讨了在不同权重组合模式下,用户满意度的表现形式。通过粒子群算法,在Matlab中的仿真结果可以验证,在不同的模式下,此充放电策略均能实现用户满意度的最大化,且不会对现有城市配电网的安全性带来严重的影响。