基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测

电动汽车充电负荷预测是研究电动汽车与电网互动的重要前提。针对交通路网信息对电动汽车行驶规律的影响,考虑电动汽车的交通工具特性和移动负荷特性,提出了一种基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。该方法首先针对城市路网多交叉口特征,提出建立考虑路段阻抗和节点阻抗的动态路网模型。并根据路网规模确定了相应的交通网-配电网的交互模型。其次引入OD矩阵分析方法和实时Dijkstra动态路径搜索算法为电动汽车分配起止节点和规划行驶路径,模拟其动态行驶过程和充电行为。最后设计了电动汽车路径规划实验和典型区域实际路网充电负荷预测实验。结果表明,电动汽车充电负荷在不同功能区域分布存在差异且时间分布上不均匀,验证所提方法的有效性和可行性。     

基于实时交通信息的电动汽车路径规划和充电导航策略

电动汽车兼具交通工具和移动负荷的特性,其充电行为和行驶特性会给交通系统和电网系统产生交互影响,为此提出一种实时交通信息的电动汽车路径规划和充电导航策略。该方法首先通过对动态路网模型的对比分析,确定了分时段动态交通路网模型的优势,并针对城市道路特点,提出考虑道路阻抗和交叉口节点阻抗的"时间–流量"路阻模型。其次,在交通路网模型、配电网模型以及单体电动汽车模型确立的基础上,建立融合道路通行时间、充电站负荷以及进站车辆数的多目标优化函数,通过改进的自适应Dijkstra动态搜索算法对该问题求解推荐最优行驶和充电路径。最后,以南京市某区域实际路网为例,根据交通流量状况以及居民出行规律分区域引入电动汽车规模,通过交通起止点方法模拟电动汽车出行行为,分析电动汽车充电和行驶对交通网和配电网的影响,结果表明所提方法有效可行。     

“车-路-网”耦合下电动汽车恶劣充电场景及其对城市配电网电压稳定性影响

为评估电动汽车无序充电行为引起的充电负荷时空变化对城市配电网电压稳定性的影响,在构建恶劣充电场景的基础上提出了一种计及电动汽车行为特性驱动负荷增长的连续潮流模型。基于复杂网络理论构建“车-路-网”耦合系统模拟电动汽车行驶路径特性,在考虑城市交通网的约束条件下,设计电动汽车充电位置和行驶路径表征充电负荷的时空变化性,并以此构建恶劣充电场景,利用改进的连续潮流模型搜索电网崩溃状态,分析临界状态下的电压分布特性和电网薄弱区域。所提方法可量化恶劣充电场景下城市电网接纳电动汽车的数量,评估电网薄弱区域并对接入充电设施的该区域配电网进行改造和规划。     

基于数据驱动方式的电动汽车充电需求预测模型

电动汽车充电需求预测是研究电动汽车与电网和交通网互动的重要前提,由于现有工作大都没有采用真实的交通数据来分析电动汽车充电需求。为此,该文提出一种基于数据驱动方式的电动汽车充电需求预测模型。首先利用"滴滴"网约车出行原始轨迹数据进行数据挖掘与融合建模,数据分析过程包括区域范围选定、空间网格建模、轨迹数据映射、POI检索数据识别、城市功能区聚类以及交通路网建模。通过建模处理得到了功能区域划分、出行规律分布以及实际行驶路径等再生特征数据。其次考虑电动汽车的移动负荷特性,建立包含行驶特征参数和充电特征参数的单体电动汽车模型。然后将建模分析得到的再生数据以及单体电动汽车模型作为充电需求预测架构的数据来源和模型支撑。最后以南京市某区域为例,设计路径规划实验和不同场景充电需求负荷实验。结果表明所提模型可以有效预测不同日期类型和不同功能区域充电需求负荷的时空分布特性,也为后续电动汽车充电控制和充电引导的研究奠定理论基础。     

基于动态交通信息的电动汽车充电需求预测模型及其对配网的影响分析

针对电动汽车兼具交通工具和移动负荷的特性,考虑交通系统对电动汽车行驶行为和充电行为的影响,提出一种基于动态交通信息的电动汽车充电需求预测模型,并评估规模化充电对配网的冲击。该方法首先针对城市交通路网多交叉口特征,建立了融合动态交通信息以及考虑路段阻抗和节点阻抗的“时间-流量”实时动态路网模型,并根据城市路网规模确定了相应的交通网-配电网的交互模型。其次在分析电动汽车行驶特性和充电特性基础上构建了单体电动汽车移动模型。采用OD矩阵分析方法模拟EV随机移动行为和动态Dijkstra算法为车主推荐行驶和充电路线。最后,设计了电动汽车路径规划实验和不同场景下的充电负荷预测算例,验证所提模型的可行性和有效性。     

基于出行模拟的电动汽车充电负荷预测模型及V2G评估

提出一种交通路网约束下用户出行模拟的电动汽车充电负荷时空预测模型。首先,建立计及交通道路网络拓扑,道路—阻抗函数关系和区域功能特性的交通道路模型。其次,构建不同复杂程度的出行链模型模拟用户出行特性,运用Dijkstra算法选择耗时最短的行驶路径,进而采用蒙特卡洛方法模拟区域交通路网和出行链双重约束下,家用电动汽车充电负荷工作日1 d内的时空分布特性;然后,基于电动汽车负荷时空分布结果、综合荷电状态、停驻时间和电价3种特征因素,利用模糊算法计算电动汽车入网(V2G)可响应的功率和容量,并分析荷电状态对响应结果的影响。最后,以某区域为例,仿真获取电动汽车充电需求时空分布,进行V2G响应评估,结果验证了所提模型和方法的有效性。     

基于动态车流的电动汽车充电负荷时空分布概率建模

文中提出一种基于动态车流的电动汽车充电负荷时空分布概率建模方法,所建立的模型由交通路网模型、车辆时空转移模型和居民出行概率模型3个部分组成。交通路网模型考虑了车辆过红绿灯的影响,将道路分为3段计算车流密度。车辆时空转移模型反映了交通路况对行驶速度和耗电量的影响,行驶车辆可根据交通路况动态调整速度和行驶路径。居民出行概率模型基于NHTS2017数据集,得到出行目的地和出发时间的联合概率分布模型,进而抽样模拟出行链。以某市路网模型为例,采用蒙特卡洛法仿真预测电动汽车充电负荷的时空分布特性,并与现有方法的仿真结果及实际充电负荷曲线进行对比分析,验证了所提概率模型的正确性和有效性。     

考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测

文章提出了一种考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测方法。首先,通过出行链理论和起止点(origin-destination,OD)矩阵法分别获得私家车和出租车出行的起讫点,利用Dijistra算法规划行驶路径;然后,构建基于路网实时车流量统计的速度-流量实用模型,计算路网各路段实时车速。构建考虑环境温度和车速的电动汽车单位里程耗电量模型,计算耗电量;接着考虑充电电价、时间、沿途耗电量等因素,提出基于后悔理论的电动汽车用户充电站选择模型;随后基于交通路网、车辆、公共快充站以及配电网等多源信息,建立多源信息实时交互的电动汽车充电负荷预测框架。最后采用蒙特卡洛法模拟了私家车和出租车的出行和充电过程,得到了区域内充电负荷时空分布。以某区域交通路网和典型配电网为例进行仿真,验证了所提充电负荷预测方法的有效性。仿真结果表明多源信息的及时交互以及考虑用户的后悔心理,会对充电负荷的时空分布产生影响。     

考虑交通路况的电动汽车充电负荷预测

对电动汽车充电负荷进行预测,是研究电动汽车负荷接入对配电网的影响、充电站选址定容等问题的前提。提出一种考虑交通路况的电动汽车充电负荷预测模型。建立考虑道路拓扑结构、速度-流量模型的道路交通模型,模拟在实际路网约束下车辆的行驶状态;考虑温度和车速的影响得到单位里程耗电量,并结合其他主要参数建立单体电动汽车充电模型;通过出行链理论和OD矩阵法分别获得私家车和出租车出行的起讫点,利用基于出行时间指数的Dijistra算法规划行驶路径;采用蒙特卡罗法进行模拟,得到充电负荷的时空分布。以西安市主城区实际路网为例,验证了该方法的有效性。     

基于居民出行模拟的电动汽车负荷时空分布预测

针对电动汽车充电负荷时空分布预测中的随机性、不确定性问题,本文在已有出行链理论研究的基础上,提出了一种融合出行链理论与实际地理信息的电动汽车负荷预测方法。论文分析了基于出行链理论的EV时空分布模型,对影响电动汽车充电需求的因素进行了建模分析,用以模拟用户的出行行为特性。同时,通过对目标区域的路网进行建模,按功能区进行划分,将出行链理论的用户行为特性与目标地理信息相结合,通过Floyd算法对电动汽车用户的出行路径进行了规划设计,以预测电动汽车充电需求负荷。算例结果表明,所提出的模型能能够基于实际地理信息,预测电动汽车充电负荷的时空分布,分析不同功能区域、不同类型城市下的电动汽车充电需求负荷特性。     

融合多源信息的电动汽车充电负荷预测及其对配电网的影响

电动汽车充电负荷具有时间和空间不确定性、随机性,提出一种融合路网、交通、电网、天气、车辆、充电设施等多源信息的考虑用户出行行为和充电需求的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。由图论方法构建城市路网和电网信息模型及两者的耦合关系;引入出行链,以概率函数拟合车辆首次出行时间和行程目的地的驻留时间,采用Dijkstra算法规划车辆的出行路径以获得各段行程距离,由道路等级和各时段交通信息获得车辆的行驶速度,以计算行程行驶时间和荷电状态,再根据各行程目的地的充电需求判断条件,计算充电时长和充电负荷;采用蒙特卡洛方法对各功能区电动汽车出行的时间和空间充电负荷分布进行整体仿真;并根据耦合关系将充电负荷归算至对应电网节点,再通过时间序列潮流计算评估电动汽车接入电网后无序充电对电网负荷、电压和网损的影响。算例通过设置不同的场景预测了不同功能区和电网节点的充电负荷曲线,分析了不同因素对充电负荷分布及电网的影响,验证了所提模型的有效性。     

考虑需求响应和电动汽车负荷路-电耦合特性的配电网可靠性评估

随着电动汽车的普及,大量的无序充电行为给配电网可靠性带来负面影响.文章建立了考虑需求响应和路电耦合特性的配电网可靠性评估模型,准确预测电动汽车时空分布负荷并对其进行调度,改善可靠性指标.提出了路电耦合模式结构及时空负荷预测框架;建立了路网模型、用户模型、考虑需求响应的充电负荷补充模型,得到电动汽车负荷时空分布;基于双向...     

交通–配电网耦合下电动汽车集群可调控裕度及优化运行策略

规模化电动汽车接入电网在各时段均存在一定可调控潜力,可通过充放电优化运行的方式调控电动汽车集群参与电网需求响应,提升配电网充裕水平。提出了一种交通–配电网耦合模式下的电动汽车集群可调控裕度及优化运行策略,利用挖掘出的灵活性对配电网可靠性进行提升。首先建立交通–配电网耦合系统,模拟用户状态参数变化得到日内电动汽车用户初始充电负荷时空分布。以电量–时间响应裕度指标为依据将各节点入网电动汽车聚类为充电集群,可延迟充电集群和放电能力集群。之后根据交通–配电网耦合关系分析得到各配电网节点的动态可调控裕度,进而实现对各节点电动汽车集群参与响应的协同优化调控。仿真结果表明,基于交通–配电网耦合下电动汽车集群可调控裕度所提的优化运行策略可在兼顾用户出行的同时提升电网可靠性。     

计及车-路-站-网融合的电动汽车充电负荷时空分布预测

针对目前对车-路-站-网相互影响考虑不足,导致电动汽车充电负荷时空分布预测不准确的问题,提出了基于万有引力模型的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。首先,计及路网交通流和环境温度,分析外部环境与电动汽车能耗之间的关系。其次,考虑了温度、湿度、辐射等外部环境因素对用户出行的影响,建立基于出行意愿修正的出行链模型。最后,计及多方信息融合,建立基于万有引力模型的电动汽车充电站选择模型。算例结果表明,所提出的模型能够计及电动汽车、路网、充电站和电网的相互影响,并准确计算电动汽车充电负荷的时空分布,分析多场景、多区域下的电动汽车充电需求负荷特性。     

“车-路-网”模式下电动汽车充放电时空灵活性优化调度策略

电动汽车（EV）是具有交通和移动负荷双重属性的跨域主体。EV大规模集中充电会给电网带来冲击,并加剧交通拥堵。为此,提出基于“车-路-网”交互的EV充电负荷时空优化调度策略,对EV的充电行为进行合理调控。首先,建立动态路网模型并结合改进的Floyd算法精确模拟EV行驶路径,预测EV充电负荷时空分布特性。其次,以预测结果为基础,结合电价响应度模型提出基于主从博弈的优化调度策略,对电网、路网和EV用户的收益进行多目标优化。最后,以中国北京市某区域路网及IEEE 33节点配电系统对所提模型的有效性进行仿真验证,结果显示,所提策略可以实现充电站间的负荷时空分布均衡,改善充电站周围路网的交通流量状况,并降低EV用户充电成本。     

考虑电动汽车充电需求的城市配电网负荷预测

提出了一种考虑电动汽车充电需求特性的城市配电网负荷预测方法,实现对城市配电网中长期负荷增长规律进行预测。首先,建立城市电动汽车时空分布的充电需求率模型,再根据城市电动汽车的发展趋势,对电动汽车充电负荷的增长规律进行预测。根据城市发展规划,采用灰色预测模型对常规负荷进行预测,最后将电动汽车负荷增长规律与常规负荷增长规律结合,得到城市配电网的中长期负荷增长规律。     

考虑路网-电网交互和用户心理的电动汽车充电负荷预测

文中提出了一种考虑路网-电网信息交互和用户心理的电动汽车充电负荷预测框架。首先,利用出行链和原点-终点(OD)矩阵得到电动汽车出行目的地;然后,考虑行驶、排队时间和充电电价,提出基于后悔理论的充电站选择模型;接着,基于跟驰模型对车辆在路网中的行驶过程进行微观交通分析,建立基于电价驱动的路网-电网交互式负荷预测框架;最后,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车的出行和充电情况,以预测电动汽车充电负荷时空分布。通过在中国北京市三环路网和相应电网上的仿真,验证了所提电动汽车充电负荷预测框架的有效性。仿真结果也表明路网和电网通过电价相互作用,使得电动私家车和出租车的充电负荷在时间与空间上分布差异明显。     

基于路–电耦合网络的电动汽车需求响应技术

随着电动汽车(electric vehicle,EV)保有量的增长,大量无序充电负荷的接入可能给电网带来节点电压偏低、线路阻塞等影响。该文提出基于路-电耦合网络的EV需求响应技术,精确预测充电负荷时空分布特性并对其进行合理调度,以缓解或解决大规模EV无序充电引发的电网问题。首先分析路网交通信息与电网运行状态的交互影响,提出路网-电网耦合原则;在综合考虑路-电耦合对EV行为规律影响的基础上构建充电负荷预测模型,以获得聚合充电负荷的时空分布特性;进而提出考虑快充与慢充调控差异性的需求响应策略,其中快充调控可降低短时间内节点负荷,慢充调控可转移大量EV充电时间段;最后仿真结果表明,考虑路-电耦合能够更准确预测EV充电负荷并有效缓解电网电压偏低及输电线路阻塞问题。     

考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测方法

提出了一种基于电动汽车驾驶、停放特性的考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测方法。采用停车生成率模型预测停车需求,结合不同类型汽车、不同停放目的地的停车特性,建立电动汽车停车需求时空分布模型。从电动汽车日行驶里程、日停放需求时空分布特性入手,分析充电需求。采用蒙特卡洛模拟方法,仿真大规模电动汽车不同时间、不同空间的停放、驾驶以及充电行为,预测电动汽车充电负荷的时空分布特性。以深圳市为例,预测结果表明:电动汽车用户充电行为选择以及公共停车场充电设施配建比例不同,充电负荷也将有不同的分布;居民区、工作单位配建充电设施可满足大部分电动汽车的充电需求;同一城市不同区域建设用地类型不同,充电负荷具有明显差异。     

电动汽车充电需求时空分布动态演化模型

预测电动汽车充电需求的动态时空分布对于电网应对大规模电动汽车的接入具有重要意义。已有的研究缺乏能够同时精确描述电动汽车行驶过程中地理位置与荷电状态(state of charge,SOC)变化的数学模型。为了模拟电动汽车交通需求和充电需求的动态时空变化过程,从电网调度的实际需求出发,改进了交通流领域中的微观交通仿真模型,结合Cruise软件计算的不同场景下的电动汽车每公里耗电量,提出了基于Agent-元胞自动机的电动汽车充电需求动态时空分布动态演化模型。最后,以54节点配电系统和25节点交通网络的耦合系统为例,说明所提方法可以预测快充站的电动汽车充电负荷,为电动汽车的充电负荷引导提供重要依据。