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。     

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。     

“车–路–网”模式下电动汽车充电负荷时空预测及其对配电网潮流的影响

该文提出一种"车–路–网"模式下电动汽车充电负荷时空预测模型。首先通过建立单体电动汽车充电模型和计及交通网络拓扑特性、速度–流量实用关系模型及区域属性特征的道路交通模型,来模拟城市区域路网约束下电动汽车的交通行驶特性;进而运用交通起止点分析法来精确模拟电动汽车行驶路径,采用蒙特卡洛方法对各类电动汽车的充电负荷进行时空预测;最后将城市路网及充电负荷归算至对应配电网节点,通过序列化潮流算法来评估大规模电动汽车接入后对配电网的影响。以某市主城区部分实际道路情况为例,预测充电负荷时空分布,分析城市区域电动汽车充电负荷整体分布特性及其对33节点配电网潮流的影响,结果表明该文所提方法现实有效。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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MDP随机路径模拟的电动汽车充电负荷时空分布预测

针对电动汽车时空转移随机性的问题,计及实时交通与温度,提出了一种基于马尔可夫决策过程随机路径模拟的城市电动汽车充电负荷时空分布预测方法。首先,根据各类车型充电方式与出行特点对各类电动汽车进行分类;其次,根据蒙特卡洛方法建立各类电动汽车的时空转移模型,采用马尔可夫决策理论对出行路径进行实时动态随机模拟;根据电动汽车实测数据建立温度、交通能耗模型,计算得到实时单位里程耗电量。最后,以某典型城区为例,对不同温度、不同交通状况下电动汽车区域充电负荷进行计算。仿真结果表明,区域内快充负荷较大的节点充电波动性较大,环境温度升高或交通拥堵状况恶化会导致充电负荷高峰的持续时间增高。     

基于电动汽车时空特性的充电负荷预测

电动汽车充电负荷预测是进行充电设施、电网规划建设以及运行调度控制的基础。电动汽车充电负荷的时空分布具有很强的随机性,在对预测区域空间进行划分的基础上,考虑电动汽车的动态转移特性,对不同功能用地的泊车规律进行分析,预测不同类型电动汽车的空间分布,进而对不同电动汽车充电时间特性的影响因素进行分析,并建立了预测模型。利用蒙特卡洛仿真方法对某市一区域在不同情景下的充电负荷进行计算。结果表明,不同功能区的充电负荷分布特性差异明显,并且采用快速充电方式的比例越高,峰谷差越大,因此可根据预测结果对电动汽车充电时间、充电地点和充电方式进行合理引导,使在满足充电需求的同时,减少充电负荷对电网的影响。     

计及耦合因素的电动汽车充电负荷时空分布预测

实现电动汽车与电网互利共赢的基础问题之一是如何有效预测电动汽车的充电负荷,而电动汽车时空转移的随机性和转移过程中各因素的耦合性增加了充电负荷预测的难度,本文提出一种计及动态转移规划和耦合因素的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。首先,基于出行链技术建立含多类型电动汽车的单体出行数学模型;在此基础上,考虑交通流量、行驶路况和温度,构建电动汽车的单位里程能耗数学模型。其次,基于马尔可夫决策过程理论,考虑剩余行程和路网拥堵信息,动态更新路网信息和随机规划电动汽车时空转移路径。最后,基于算例,对比分析电动汽车及其充电负荷在不同策略、职能区域和出行日情况下的时空分布。结果表明：本文所提方法能够全面反映电动汽车车主的出行决策,且预测结果能真实反应电动汽车类型和职能区域导致的其充电负荷幅值和分布上的差异。     

“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。     

电动汽车接入方式对配电网静态电压稳定裕度的影响分析

电动汽车负荷具有随机性、间歇性和源荷两重性,当其大规模无序接入配电网时,对电网的安全稳定和经济运行将产生严重影响。本文分析了不同类型电动汽车用户的行为特性,建立了电动汽车功率需求模型,采用蒙特卡洛法预测了未来配电网中各类电动汽车负荷的时空分布规律,在此基础上提出了配电网对电动汽车适应能力的测评方法。以IEEE33节点配电网应用为例,分析了电动汽车充电负荷在不同接入方式下对电网静态电压稳定裕度的影响。     

考虑用户行为特性的电动乘用车充电负荷建模

考虑电动汽车用户充电行为的不确定性,选取充电起始时间和充电持续时间作为影响充电负荷时间分布的关键因素,建立电动汽车充电负荷的时间分布模型。在空间分布上,对充电负荷区域进行划分,并与时间分布模型结合,建立电动汽车充电负荷的时空分布综合模型。通过算例分析,研究电动汽车充电负荷对电网日负荷预测的影响及其对局部配电网稳定运行的影响,并提出了两点关于电动汽车充电设施规划布局的建议。     

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。     

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...     

基于自适应遗传算法的规模化电动汽车智能充电策略研究

电动汽车充电负荷在时空上具有不确定性,大规模电动汽车无序充电会导致配电网峰值负荷超过设备允许极限,给电网运行带来严重影响。以平滑配电网日负荷曲线为优化目标,建立了考虑各电动汽车用户充电需求约束的规模化电动汽车智能充电控制策略求解模型,并采用自适应遗传算法求解。以IEEE33节点配电网系统为例,基于蒙特卡洛随机模拟规模化电动汽车并网场景,对比研究了无序充电和智能充电两种控制模式下电动汽车负荷对配电网的影响,验证了利用所提方法对实现平滑负荷的有效性。     

基于实时出行需求和交通路况的电动汽车充电负荷预测

现有的电动汽车充电负荷预测研究中缺乏对用户出行行为和交通路况的精确描述,为此构建了时空图谱注意力网络,对基于城市兴趣点的出行需求和道路交通流量的时空分布进行学习和预测,并计及了日期类型、天气温度和交通事件的影响。通过基于出行时间指数（travel time index,TTI）的Dijkstra算法得到耗时最短的行驶路径,并建立了计及交通路况和气温影响的电动汽车能耗模型以及考虑距离远近和综合充电费用的充电站选择决策模型。基于西安市二环区域的实际出行需求和交通数据,对私家车、出租车和网约车3种用途电动汽车的充电需求进行了预测,并分析了出行需求变化对城市各网格空间内充电站快、慢充负荷的影响,为充电设施的规划提供了参考和依据。