基于换电规则优化与车辆–电池组匹配的电动公交车充换电站充电优化策略

考虑电动公交车换电模式下的换电规则具有灵活性、车辆与电池组的分离,以及公交车运行中规律性与不确定性并存的特点,提出一种基于换电规则优化、电池组与车辆匹配的充换电站日前优化–实时滚动修正两阶段充电优化策略。首先,建立换电规则模型与基于换电规则的车辆换电需求和电池组充电需求模型;建立匹配指标,提出基于熵权法的车辆换电需求与电池组充电需求匹配策略。在此基础上,日前优化策略以充电费用、充电负荷波动最小为目标,对换电规则与充电功率进行联合优化;实时滚动修正策略进行日前充电功率方案修正与异常情况处理。最后,对所提出的策略进行仿真验证,结果表明:所提出的优化策略能够有效降低充换电站的充电费用,平抑充电负荷波动,应对电动公交车实际运行不确定性与异常情况,为电动公交车充换电站的安全经济运行提供有力支撑。     

电动公交换电站运营功率估算模型研究

在分析公交车的运行特点和换电站电池实际使用数据基础上,建立了电动公交车动力电池回站SOC模型、锂离子动力电池充电时间模型、充电功率模型等数学模型,通过以上模型以及锂离子电池开路电压变化曲线进行换电站功率估算并给出充电机功率的求解方法。同时考虑电池容量衰退等因素对电动公交换电站基本配置的影响,提出电动公交换电站充电功率的冗余估算方法。以北京北土城换电站的实际数据作为仿真算例,验证了提出的充电功率估算方法的准确性,同时还为电动公交换电站的建站及冗余设计提供了理论依据。     

基于模糊聚类-马尔可夫链的换电站负荷预测模型

换电站减少了电动汽车的补能时间,具有可观的调控潜力,准确的负荷预测模型是其参与电网辅助服务的关键。针对用户换电需求的随机性,建立基于模糊聚类-马尔可夫链的换电站负荷预测模型。首先,利用泊松分布预测各时刻电动汽车换电需求数量,并建立换电需求约束;其次,利用自适应模糊C均值聚类算法依据荷电状态对换电站中电池集群进行自适应分区,避免人为分区的主观性;最后,采用马尔可夫链建立充电、放电、等待多状态下换电站电池集群模型。对需求预测方法与负荷预测模型进行了仿真验证,并与蒙特卡洛模拟法进行对比,结果表明,泊松分布准确预测了电动汽车需求数量,提出的负荷预测模型获取了充放电状态下换电站的功率,同时减小了负荷预测的波动性。     

“车-电-路-站”互联下电动出租车换电需求预测及换电站充电优化策略

换电模式作为快速电能补充的主要方式之一,具有换电速度快、电池可控性强等优点,可以为亟需电能补充的电动汽车提供服务。从电池规格统一的角度来看,电动出租车与换电模式的兼容性较强,因此研究换电模式下电动出租车需求预测及换电站充电优化策略具有重要的意义。首先,建立了基于换电模式的“车-电-路-站”互联系统,在此基础上根据电动出租车的出行行为及站内换电行为对换电需求进行预测;然后,分析了换电站的“用户链-电池链”交互运行模式,提出了高峰储能利用率的概念,分析了换电模式下快速电能补充车辆作为储能资源的可行性;最后,提出了一种考虑平抑负荷波动和提高储能利用率的两阶段日前优化策略,对典型换电模式下电动出租车电池进行充电计划安排,并对储能利用效果进行量化分析。仿真结果表明,换电需求具有波浪形变化趋势,所提方法能够有效发挥换电站内电池的可控、储能特点,起到平抑负荷波动、削峰填谷的作用。     

“车-电-路-站”互联下电动出租车换电需求预测及换电站充电优化策略

换电模式作为快速电能补充的主要方式之一,具有换电速度快、电池可控性强等优点,可以为亟需电能补充的电动汽车提供服务。从电池规格统一的角度来看,电动出租车与换电模式的兼容性较强,因此研究换电模式下电动出租车需求预测及换电站充电优化策略具有重要的意义。首先,建立了基于换电模式的“车-电-路-站”互联系统,在此基础上根据电动出租车的出行行为及站内换电行为对换电需求进行预测;然后,分析了换电站的“用户链-电池链”交互运行模式,提出了高峰储能利用率的概念,分析了换电模式下快速电能补充车辆作为储能资源的可行性;最后,提出了一种考虑平抑负荷波动和提高储能利用率的两阶段日前优化策略,对典型换电模式下电动出租车电池进行充电计划安排,并对储能利用效果进行量化分析。仿真结果表明,换电需求具有波浪形变化趋势,所提方法能够有效发挥换电站内电池的可控、储能特点,起到平抑负荷波动、削峰填谷的作用。     

基于有序充电的换电站电池冗余度研究

电动汽车大规模接入电网后,有序充电优化控制具有便于集中管理、抑制负荷波动、降低峰谷差和充电费用等优势,但同时也带来换电站电池冗余度增大的问题。文中针对换电模式,以抑制电网总体负荷波动为有序充电主要目标,采用自适应遗传算法,建立有序充电模式下换电站电池冗余度模型,并使用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户的用车需求。对比分析无序充电和有序充电模式下换电站电池冗余度仿真结果,表明该有序充电策略能够有效削减负荷波动,减小峰谷差,但也相应提升了换电站电池冗余度。     

基于强化学习的电动汽车换电站实时调度策略优化

随着电动汽车的应用推广,换电站的调度优化逐渐成为研究热点。传统的基于换电需求预测值的调度策略在实际应用中面临着难以适应动态干扰因素、预测误差累积等问题。为了解决这些问题,提出了一种基于带基线的蒙特卡罗策略梯度法的换电站实时调度策略,用于优化换电站的充放电策略以及响应电池数量。提出了带基线的蒙特卡罗策略梯度强化学习,并为换电站实时调度问题选取合适的状态空间和动作空间;设计了奖励函数对智能体进行离线训练,从电池状态数据、分时电价和排队电动汽车数量中学习得到最优策略网络;在离线训练好的模型基础上进行实时调度策略测试。基于换电站的服务可用率和经济效益验证了所提调度策略的有效性和经济性,算例结果表明所提策略能对电网负荷起到一定的削峰填谷作用。     

考虑库存电池的光储换电站优化充电策略

库存电池数量对电动汽车换电站的运行有重要的影响,但已有针对换电模式的研究忽略了这一因素,导致优化结果的可行性难以得到保证。为此,提出了将库存电池纳入光储换电站模型的优化充电策略,对库存电池数量进行规划并研究基于库存电池的优化运行问题。首先,建立光储换电站的数学模型;然后,将库存电池按照调度周期初始状态分为库存耗尽电池(DB)、满容量电池(FB),结合二者与换电行为之间的时间耦合性,提出基于库存电池充换电约束的充电模型;最后,在总成本中计入充电成本和库存电池购置成本,建立优化充电策略的混合整数线性规划模型。算例结果表明：库存DB数量的递增会减少充电策略对换电时间的依赖性并降低所需库存FB数量的最小值,但追求充电成本最小化会导致库存电池的成本过高;基于模型所得最优库存电池数量在充分利用分时电价的基础上控制了电池数量,同时实现了储能的最大化利用。     

电动公交车换电站—电池充电站优化规划

充电设施的规划与建设是解决电动汽车发展瓶颈的重要问题。电动汽车在公共交通领域发展迅速,并广泛采用换电模式。文中充分考虑了电动公交汽车换电电量需求和充换电行为,提出了一种换电站—电池充电站建设模式,并给出了相应的优化规划方法。该方法首先使用近邻传播聚类算法对换电需求点进行空间聚类,以确定电池充电站的站址和规模,并利用化石燃料与电能的热值关系,将当前柴油公交车日消耗能量折算成电能以确定换电电量需求。然后,利用排队论方法对电池充电站内的工作情形进行建模,提出以拒绝服务率为主要约束,以综合建设成本最小为目标的优化模型。最后,以某城市实际统计数据为例给出了该市公交汽车换电站、电池充电站以及其充电设备、换电设备、电池的规划方案,为电动公交车充、换电站的实际规划提供参考。     

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。     

电动汽车充换电站换电池的有序充电优化

大规模的电动汽车充电负荷具有大功率、波动性和不确定性的特点,将给电网带来峰值增高、电压波动等不利影响。为了降低电动汽车充电负荷对电网的不利影响,建立了电动汽车充换电站换电池的充电优化模型。通过对换电池在充电过程中充电时间、充电功率和电池电量的实测数据进行拟合,得到了电动汽车换电池的充电特性。以此为基础,建立了电动汽车充换电站的换电池有序充电模型,该模型在满足充电机数量、电动汽车对换电池的需求、充换电站容量和变电站容量约束的前提下,最小化所属变电站负荷曲线的离差平方和,并应用遗传算法实现了有序充电模型的快速求解。以山东省某电动汽车充换电站为算例,证明了该模型的快速性、正确性和有效性。     

快换式电动公交充电站经济运行优化策略

备用电池数量、充电时长是影响换电站换电能力的主要因素。基于车辆进站流量分析,提出了描述换电需求和电池充电产量的函数,进一步分析了两者之间的关系,提出了针对电价峰段的充电控制方法。以北京奥运电动公交充电站为例阐述了经济运行优化策略的应用步骤,并编写了计算机仿真程序进行验证。结果表明:所提经济运行优化策略在满足任意时刻换电需求的条件下可显著降低电价峰段用电量,较大幅度地减少换电站的电费支出。同时,该策略所包含的算法及边界条件非常清晰,容易嵌入充电管理系统实现换电站的经济运行优化控制。     

电力现货市场环境下电动汽车充换电站的优化调控策略

在构建新型电力系统的战略目标下,电力现货市场不断对电动汽车充换电站等需求侧资源提出新的需求与要求。基于南方电力现货市场系列试点规则,考虑现货电能量、调频辅助服务、多阶段需求响应等交易品种,建立了电动汽车充换电站的调控模型,设计了日前-日内-实时多阶段优化调控策略。日前阶段针对换电需求、调频调用电量和各交易品种价格的不确定性构建鲁棒优化问题,并采用二阶锥规划算法进行求解;日内阶段构建基于模型预测控制的滚动优化环节,实现对需求响应日内邀约的有效响应,同时改善日前调控计划的保守性;实时阶段以调控成本最低为目标,考虑需求响应实时邀约和电价波动,求解电池功率分配策略。仿真算例表明,所提策略可充分发挥充换电站的调节潜力,提升其经济效益。     

改进Elman神经网络的综合气象短期负荷预测

大规模电动汽车无序充电行为会对电网经济运行造成影响,迫切要求实现有序充电技术。根据电动汽车换电站特点,提出了以换电站充电功率为控制对象的有序充电调度策略,建立不同目标函数的调度策略数学模型,并采用粒子群算法求解,得到次日优化充电计划。基于某地区负荷曲线进行算例仿真,验证了算法的有效性,比较了不同优化目标的调度策略对负荷曲线的影响,分析了优化目标函数值随换电站容量的变化趋势。结果表明,提出的换电站有序充电调度策略能够有效地减小电网峰谷差,提高负荷率,起到平稳负荷波动的作用。     

电动汽车换电站有序充电调度策略研究

大规模电动汽车无序充电行为会对电网经济运行造成影响,迫切要求实现有序充电技术。根据电动汽车换电站特点,提出了以换电站充电功率为控制对象的有序充电调度策略,建立不同目标函数的调度策略数学模型,并采用粒子群算法求解,得到次日优化充电计划。基于某地区负荷曲线进行算例仿真,验证了算法的有效性,比较了不同优化目标的调度策略对负荷曲线的影响,分析了优化目标函数值随换电站容量的变化趋势。结果表明,提出的换电站有序充电调度策略能够有效地减小电网峰谷差,提高负荷率,起到平稳负荷波动的作用。     

计及电动公交车-电池联合调度的公交换电站有序充电策略

伴随电动公交的规模化发展,换电模式下公交车更换下的电池充电计划的有序调控,可以作为用户侧的需求响应资源,减少大规模电动公交充电负荷接入对配电网供电能力的压力。建立公交车状态转换时序分析模型,以日为仿真周期,模拟分析电动公交线路每辆车在行驶状态、等待发车状态及换电状态间的多场景转换流程,生成全天换电需求产生的次数和对应的时间分布;以满足电动公交车的调度计划为约束,以减小系统峰谷差为控制目标,建立电动公交有序充电优化调控模型,并采用蒙特卡洛模拟法求解模型。最后以某公交线路电气化为例,仿真分析采用有序充电模型下公交线路充电负荷的优化调控效果,并分析发车间隔时间和电池配置规模对公交线路充电负荷有序调控潜力的影响。     

基于模型预测控制含充换储一体站的配电网优化运行

提出一种综合考虑电动汽车充换储一体站与主动配电网的优化调度模型。基于快充用户行驶行为特点、城市道路速度-流量实用模型分别建立快充站和换电站模型,并结合梯级储能集成为一体站模型。在含有风机、光伏、微型燃气轮机和一体站接入的主动配电网中建立优化调度模型,并将模型转化为混合整数二阶锥模型求解。使用基于模型预测控制的多时间尺度优化调度策略实现对配电网日前调度、日内滚动调度和实时反馈校正,减少了分布式电源和负荷的预测误差对配电网运行的影响。以某市公交线路实际道路情况为例,验证了所提出的优化调度策略具有能够满足电动汽车充电负荷需求、抑制功率波动并降低配电网运行维护费用的优势。     

电动汽车与分布式电源协同有序控制研究

本文提出一种基于分层控制的有序充电控制架构,能够与传统电网控制架构融合的基础上,实现配电网范围内电动汽车和分布式可再生电源的协同有序控制。协同控制系统分为两层:配电网控制系统和站级控制系统。配电网控制系统以配电变压器处负荷方差最小为目标,以电动汽车总充电能量需求,充电功率为约束进行有序调度,并把调度计划上传给电网调度中心,以安排发电机出力;站级系统以实际充电曲线与调度指令误差最小为目标,以单台电动汽车和换电电池的充电电量需求为约束,进行实时有序充电控制。以北京市某地区实际数据为例,验证了协同控制系统的合理性和准确性。     

基于自适应变异粒子群算法的电动汽车换电池站充电调度多目标优化

大规模电动汽车用户的无序充电行为会对电网造成“峰上加峰”等影响,因此电动汽车规模化应用迫切要求实现对充电行为的引导和调度.电动汽车换电站具有受可调度时间约束影响小等特点,与个体电动汽车相比较易实现充电调度.根据换电站的特点以换电站各时刻的充电功率为控制对象,建立多目标的调度策略数学模型,并采用自适应变异的粒子群算法求解...     

电动公交充换电站的优化运行研究

公交车充换电站的优化运行涉及公交运营、电池更换和电池充电等多个方面。考虑公交车的运行规律和耗电特性等因素,定量分析了车辆的日换电需求,并基于均衡使用电池和有利于电池充电的原则,推导了电池优化更换的顺序。以充电成本最小为首要目标,综合考虑平滑充电负荷曲线,分别建立了两阶段和双目标优化充电模型。对优化充电的起始时间、备用电池数量等因素对优化结果的影响进行了分析。算例仿真结果表明,该方法可有效降低充电成本和充电负荷对电网的影响。