基于Q-Learning算法用户最优充电站运营研究

充电站运营系统是为电动汽车提供充电服务,并与电网、充电站与电力网、交通网数据中心相连接,通过数据库的信息共享、互动和数据挖掘,达到充电站高效运营管理。本文就智能充电站的运营系统的整体结构与数据分析进行探讨。运用Q-Learning算法从用户实现总成本的最优(小),作出最佳的充电服务选择角度分析用户充电决策,可在运营数据挖掘中预测用户的充电行为规律,进而预测运营的充电站设备利用状况,能够对不同充电设施规划方案下的充电负荷进行更加真实准确的计算,从而获得更加准确的充电站运行成本,最终为充电站制定的充电服务运营策略提供依据帮助,进而帮助充电站提高设备利用,提升充电站运营效益。也为日后扩建、新建充电站设备数量、类型、地点等信息提供决策依据。     

基于空间语义和个体活动的电动汽车充电站选址方法

针对电动汽车充电站（EVCS）的选址问题，提出一种基于空间语义和个体活动模式的城市充电站选址方法。首先，根据城市规划，采用无监督学习对非服务半径内兴趣点（POI）进行聚类，以确定新建充电站个数；然后，采用受约束的双存档进化算法（CTAEA）求解目标函数，在站间距最大化以及新充电站覆盖POI最多的约束条件下优化电动汽车选址方案。以成都市二环路内出租车的轨迹数据和POI为实验样本，并规划了15个充电站的选址方案。实验结果表明，相较于NSGA2(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm 2）和SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2),CTAEA的POI覆盖率指标提高了22.9和20.6个百分点，司机平均选择距离缩短了18.9%和25.5%，验证了所提方法在电动汽车选址方面的便利性与合理性。     

基于DeviceNet的电动汽车充电站控制系统的设计

对基于DeviceNet的电动汽车充电站控制系统进行了研究,在系统中设置中央控制计算机,通过DeviceNet总线控制由单片机系统组成的充电单元,并且充电单元配置温度传感器、数码管显示、按键等环节,从而实现对充电系统的实时监控,这就为将来电动汽车充电站建设的发展提供技术支持和依据。     

基于主动配电网的规模化电动汽车充电站建设探讨

该研究介绍了电动汽车充电站建设采用主动配电网的必要性、主动配电网的组成和构建方式,提出了规模化充电站的运维方式。规模化充电站的正常运行不仅需要主动配电网支持,还需要充电管理平台的支撑,在负荷预测和负荷实时监测功能的支持下确保充电站的负荷曲线平稳和配变的经济运行。     

含电动汽车充电站的多端直流微电网研究

为未来大规模能源互联网的形成以及多种新能源的接入提供技术支撑,设计直流微电网的拓扑结构,提出了一种四端口环网的直流电网拓扑结构,实现交流电网、储能单元、直流负荷、风力发电和光伏发电与直流电网的互联。首先研究了交流电网与直流电网的接口方式和相关技术参数,提出了光伏发电、风力发电和储能单元等接口的技术配置。其次,研究了整个直流微电网的启停时序,设计了直流电网的接线方式、电压等级和容量,最后基于MATLAB Simulink平台搭建了直流园区系统仿真模型,然后对典型工况进行了仿真分析：（1）储能单元由放电到能量为零;（2）储能单元由充电到能量充满;（3）VSC1变换器功率反转;（4）负荷跳变;（5）储能单元由放电到充电。这些工况基本包涵了直流微电网可能出现的运行状态,对直流微电网的运行管理有较高的参考价值。     

电动汽车充电站的无功补偿控制策略研究

为改善电动汽车充电站接入电网后引起的电压波动、无功不足等电能质量问题,提出了一种对电网进行无功补偿的控制策略。利用晶闸管投切电容器（TSC）无功补偿装置与模糊控制相结合,采用专家经验的方法,通过模糊控制器的双输入量来控制输出量,从而控制TSC的投切。仿真结果表明,通过该控制策略补偿后的电压维持在正常允许范围内,电网中所需的无功功率明显减少,且仿真速度加快。说明电动汽车充电站接入电网后TSC无功补偿的模糊控制控制策略有效、可行。     

资金约束下单向共享电动汽车系统的充电站选址

针对单向共享电动汽车系统提出了一种充电站位置优化的方法,充电站的容量和服务范围内的需求量相适应;该方法基于混合整数规划模型,其目标考虑了满足服务的收入,车辆折旧成本和充电站的充电桩运行成本,目标函数为最大化共享电动汽车服务商的利润.最后进行了模拟仿真来测试方法的松弛度和性能,模型能够在合理的时间内解决较大规模的问题.     

基于SGM的用电需求自动响应方法仿真

为满足电力用户需求、减少不必要的资源浪费,基于Stackelberg博弈过程设计了一种用电需求自动响应方法.根据电网不同参与方的功能设计需求响应系统的结构,包括感知层、网络层及应用层;将供应商与电力用户作为需求响应的主要参与者,结合用户缴费、边际成本与供需不平衡成本等效用,建立供应商层博弈模型;综合电费和用电满意度构建...     

基于动态服务价的充电站有序充电控制方法

由于电动汽车的不断增长与不均衡发展,社会中的大多充电站存在着部分充电设施闲置与部分充电排队并存的现象。为了解决电动汽车充电困难与充电设施利用率低这一对新矛盾,本文首先调查分析了各种电动车辆的出行习惯和充电特点,然后对社会充电站归纳成城市公共充电站和公交物流车等专用充电站两类,提出了分时电价响应和动态服务价响应两种有序充电方式,并制定以风电、光伏等绿色新能源出力反向激励的动态服务价引导机制,建立了以用户充电费用最低为目标的数学模型。最后通过仿真分析,分时电价响应、动态服务价响应有序充电方式下均比无序充电方式降低负荷波动性,动态服务价响应有序充电方式能够有效提高西部地区绿色电能利用率,大幅减少弃风弃光,为环境保护、能源结构调整起到重要作用。     

时空需求下的电动汽车充电设施选址优化模型

针对电动汽车充电站布局位置不合理、充电利用率较低等问题，提出了一种时空需求下的充电设施选址优化模型STDM。通过对电动汽车出行数据的时空分布特征进行挖掘，结合电动汽车的出行与充电行为构建充电需求预测模型来获得区域内时空需求分布；采用基于时空统计量的方法获取需求热点区域，考虑到充电站服务覆盖问题，定义充电覆盖率作为模型评估参数；在此基础上从用户角度与运营和社会角度综合构建电动汽车到站距离成本、充电站建设运行成本和碳排放成本的优化模型。最后通过实际数据验证模型的可行性和有效性。结果表明，模型得出了区域内12个充电站的选址方案降低综合成本，同时确定充电站的布局位置与充电桩数量；此外，采用所提方法得到的模型选址结果相比于其他文献方法能够有效缩短电动汽车到站距离，并提高到站覆盖率。     

基于组件的电动汽车充电站监控系统通信软件

通信软件是电动汽车充电站监控系统的关键组成部分。采用组件化开发方法,通过分析通信软件的功能,使用UML和面向对象技术设计通信软件。按照功能将软件分成管理组件、数据库访问组件、实时库组件、通道组件和规约组件,给出各组件间的关系。采用继承及动态加载方法实现软件的不同功能要求,并采用具有优先级的队列以及实时数据库进行数据交互,通过XPCOM、Qt开发框架及C++语言实现软件。现场运行表明,所设计的通信软件具有高可靠性、稳定性以及支持多通信方式、多种协议的可扩展性,完全达到设计要求。     

基于多能互补的储能系统需求响应策略研究

随着双碳目标在电力系统中的不断落实与应用,储能和分布式电源得到了广泛应用,传统受电端正由被动供电向主动需求响应的趋势进行转变。然而,电价政策与分布式电源的随机性等因素会对微电网经济与稳定供电产生较大影响。因此,提出基于多能互补的储能系统需求响应策略研究。首先对电网中多能互补方式与需求响应策略进行建模与优化,其次构建了考虑分时电价政策的微电网储能需求响应管理系统,以最优配置各类用电方式并实现用电成本最优。通过Simulink仿真场景进行案例分析,结果表明所得优化策略可有效降低用电成本。     

基于Stackelberg博弈定价的电力需求响应激励方法

结合多租户数据中心的特点,通过考虑多租户数据中心的电力定价问题提出一种基于非线性规划的高效激励定价方法。建立需求-响应模型,及其相关的成本和收益函数;为反映需求方与响应方的定价交互,采用Stackelberg博弈进行建模,证明了该模型下纳什均衡点的存在性;基于非线性规划方法求解最优得到纳什均衡点,即满足需求方成本最低和响应方利益最大化的目的。将设计的方法与其它经典的最优化方法进行比较,实验结果表明,提出方法能获得最佳的电力定价,达到需求响应方共赢的目的,时间复杂度低。     

基于时间窗的电动汽车快速充电路径规划方法

电动汽车电池容量有限,出行过程中需要通过快速充电来完成原定行程,由于充电站内配置不同功率类型充电桩,使得充电持续时间不等。通过分析配备正常、快速、超快速三种模式充电桩的快充站来模拟具有时间窗的电动汽车快速充电路径规划问题,提出一种自适应大邻域搜索算法,并结合CPLEX工具有效探索充电路径,实现运行最少数量电动汽车的同时最大限度地降低总的充电成本目的。通过与已有文献测试算法算例对比分析,验证EVRPTW模型具备更好的性能,且快充站可以减少充电成本的和车队规模。     

基于需求侧响应的空气源热泵供暖系统的研究

本文以某建筑为例,利用TRNSYS平台搭建直接空气源热泵供暖系统模型和基于需求侧响应的空气源热泵供暖系统模型,并研究分析两组系统的耗能情况、经济性以及对电网的影响。     

基于电网需求响应约束的多播路由

针对智能电网多播路由通信中,通常存在只考虑多播通信的时延约束而没有考虑电网需求侧带负载的情况,所构建的多播树会出现控制信息传输到大功率负载设备的通信时延较大的问题,提出一种考虑负载功率和通信时延的多播树构造方法,称为基于需求响应（DR）能力约束的多播路由算法。首先,根据电网拓扑信息生成满足约束条件的完全图;然后,采用Prim算法构造较低费用的多播树;最后,将多播树还原到原网络。仿真结果表明该算法能够有效地减小大功率负载设备的需求响应时延,与基于时延约束的多播路由算法相比,能够使电网频率波动大幅度减小。该算法能够有效地提高智能电网中需求响应的实时性,稳定电网频率。     

计及激励型需求响应的微电网可靠性分析

鉴于激励型需求响应能够引导用户调整用电行为、主动参与负荷削减,而微电网中的分布式电源及储能能为实施激励型需求响应提供响应时间,文中对计及激励型需求响应的微电网可靠性进行了重点研究。首先分析了激励型需求响应的机理及其对供电可靠性的影响,接着对用户进行分级、建立了需求响应的调度模型,然后以用户收益最大为目标建立用户侧的响应模型,并提出了计及激励型需求响应的微电网负荷削减策略,最后基于蒙特卡洛模拟方法对改进的RBTS Bus6测试系统进行可靠性评估和经济性分析。算例结果验证了所建模型的有效性,证明了激励型需求响应能有效提高微电网的可靠性和经济性。采用随机优化理论,研究具有提前通知选择时供电公司对于可中断负荷的最优决策模型,并给出模型的解析解。     

计及需求响应的电网安全优化调度模型

针对传统的发电日前调度方案,提出一种计及需求响应的电力系统安全优化调度模型.以峰谷分时电价为基础,建立激励补偿机制,鼓励用户积极参与需求侧资源调度,从而使得“削峰填谷”的效果更加明显.同时,为了合理配置电网运行的备用容量,在所提出的模型中融入期望停电损失,保证电网运行的安全性.基于IEEE24节点的算例分析表明,所提出的考虑需求响应和期望停电损失的电力优化调度模型可以在保证一定可靠性水平的前提下,降低电网的运营成本,实现市场环境下电力系统的经济和安全运行.     

考虑需求响应激励机制的园区综合能源系统博弈优化调度

建设源荷协调、灵活互动的综合能源系统是构建新型电力系统的有效路径.在综合能源系统下,通过价格、补贴等激励手段合理调节用户侧需求响应机制可以促进综合能源系统的经济高效运行.为制定合理的需求响应激励机制,首先充分考虑源侧可再生能源出力和负荷侧多类能源需求的不确定性,提出随机场景生成策略;然后提出计及用户需求响应的综合能源系统博弈优化框架,分别以园区综合能源系统运营商和综合能源用户效益最大化为目标,建立双主体博弈优化调度模型,并提出快速高效的求解算法;最后,基于某实际园区综合能源系统开展多场景算例仿真分析,制定合理有效的需求响应价格激励方案.调度结果表明,所提出方案可以有效提升综合能源系统运行商和用户的效益.