基于多目标粒子群的电动汽车优化充电策略

居民区家用电动汽车充电具有较强的集中性,大规模电动汽车充电负荷会对配电网系统造成负荷峰谷差过大等问题。文中提出一种基于多目标粒子群(Multi-Objctive Particle Swarm Optimization, MPSO)算法的用户充电选择控制策略,通过分析预测电动汽车充电负荷建立以系统总负荷方差和调度成本最小为目标函数的多目标优化模型,同时考虑了电动汽车电池及系统功率等约束条件,采用多目标粒子群优化算法求解电动汽车最优起始充电时刻。仿真结果表明,相比居民区内电动汽车无序充电,文中所提电动汽车充电策略能有效降低负荷峰值和调度成本。     

基于改进萤火虫算法的电动汽车有序充电研究

电动汽车的推广取得了明显效果,但其无序充电给电网带来了负面影响。文中建立了考虑时空分布的电动汽车充电模型,提出了电动汽车充电优化调度策略,并改进标准萤火虫算法,通过算例仿真研究了渗透率的影响,减小了负荷的峰谷差,并使求解效果更优。     

分时电价下高速公路快充站优化调度策略研究

环境污染与能源安全问题正在引发更多关注。电动汽车因有利于解决这两类问题而受到青睐。然而其充电经济性、与电网协调性有待加强。文中建立了高速公路电动汽车快充站充电模型,考虑峰谷分时电价提出了相应的充电优化调度策略,使充电成本更低、负荷曲线更平滑,并通过算例仿真验证了策略可行性。     

基于分时电价和用户侧储能的配电网调度优化策略

针对分布式电源接入及负荷波动引起配电网线路损耗增加的问题,文中提出将分时电价机制协同用户侧储能参与配电网的优化运行模型。基于分时电价建立用户负荷响应模型,构建以用户日用电成本、配电网网损最小为目标函数的配电网运行优化模型。采用评价函数法将多目标转化成单目标,并在传统遗传算法中引入模拟退火Metropolis准则对用户侧储能充放电策略寻优。仿真结果证明了文中所提策略能有效降低配电网网损及用户用电成本,所提算法寻优速度较快,收敛性能较好。     

基于弹性优化机制的社区负荷EV分群优化策略

针对EV无序充电对电网造成的负荷波动,文中提出了基于弹性优化机制的社区负荷EV分群优化策略。该策略以社区EV返程时刻为标准划分社区负荷序列和EV车辆序列,根据策略响应度将EV车辆序列划分策略响应车群和普通车群。电网侧与策略响应车群签订具有弹性限度的合约A与合约B,并制定各车群的充放电计划。合约A侧重考虑用户效益,通过控制策略响应车群各EV序列充放电,分别优化各车辆序列对应的社区负荷序列,尽力获取放电收益。合约B侧重考虑用户用车需求,通过调整EV的充放电计划,在平衡合约执行度和EV可用度的同时最大化降低社区序列负荷波动。文中以某社区居民家庭负荷为算例,以最小化负荷峰谷差和用户支出费用为目标函数,通过MATLAB、Yalmip平台和Gurobi求解器联合建模求解各合约场景。结果表明,策略实施后,各合约场景下的社区负荷峰谷差分别降低了3.74%、2.87%和5.04%,EV序列费用支出分别减少了10.80%、5.23%和10.55%。     

基于TLBO优化算法的电动汽车充电站选址

随着电动汽车使用规模的不断增加,建设电动汽车充电站已成为当务之急。文中将每个区域中心作为电动汽车充电负荷中心,以分区内电动汽车充电桩数量作为充电站选址的权重系数,建立了充电站位置和定容的优化模型。采用TLBO优化算法计算出电动汽车充电站的数量、建设地点、每个充电站的覆盖范围以及充电站的充电桩数量。仿真结果表明,TLBO优化算法在电动汽车充电站的选址和定容方面,计算准确、收敛速度快,并且具有良好的全局优化性能。     

车联网环境下电动汽车群有序充电优化策略

针对当前无序充电所引起的电能供需失衡、路线过载、电网安全受到威胁等问题,提出一种车联网环境下综合多方面因素的电动汽车群有序充电控制策略.该策略综合考虑电网、充电站、用户三者诉求构建多目标优化函数:电网侧以电网多时段负荷、总损耗和电压的变化值最小为目标,充电站侧以配电变压器容量值最大为目标,用户侧以用户充电成本最小为目标...     

基于PSO多目标搜索算法的充电控制策略研究

针对无序充电对电网造成的"峰上加峰"、网损和电能质量问题,根据纯电动公交充换电站特殊的运营模式,以充电站充电时段的各时刻充电功率为控制对象,建立多目标控制策略模型,并采用PSO多目标搜索算法对模型进行优化求解。以某区域电网日负荷曲线为案例进行仿真分析,对比多目标优化与单目标优化条件下的负荷峰谷差变化、网损变化、谐波含量变化。仿真结果表明:该多目标优化策略在降低电网峰谷差、网损方面效果更好,且降低了中午用电高峰时段的谐波含量。     

基于多代理的电动汽车充电站能量管理系统

针对电动汽车用户对充电、调节电网负荷以及最大化充电站运营收益的要求问题,采用UML统一建模语言对电动汽车充电站能量管理系统进行建模,从能量调度角度对电动汽车充电过程进行整体功能分析与策略整合,同时电动汽车充电站能量管理系统基于多代理技术,将充电过程中的各方作为具有适应性的代理,各代理通过交互通讯优化自身决策,简化复杂系统的控制问题,再通过UML面向对象的开发流程建立了一个具有拓展性和综合性的模型框架,为下一步实现系统的软件工程、硬件配置奠定了基础。     

计及多方利益的“车-路-网”三层充电优化方法

随着电动汽车（EVs）保有量逐年增加,充电需求日益增大,短时间内大规模EVs集中充电不仅会给电网稳定运行带来风险和负担,还会造成路网交通拥堵。为了缓解上述问题,提出一种兼顾配电网、路网和车主三方利益的“车-路-网”三层充电优化方法。通过三层优化模型的相互传递与配合,对配电网的等效负荷方差和有功网损、路网的通畅情况、车主的充电总成本进行协调优化。以杭州市某区域路网为例,结合IEEE-33节点配电网系统进行仿真。通过三层充电优化,系统等效负荷方差降低72.82%,有功网损降低83.41%,车主充电总成本减少8.89%。仿真结果表明,所提优化方法能够合理安排EVs充电,可以在平抑负荷波动和降低有功网损的同时,缓解路网拥堵和降低车主充电总成本。     

电动汽车有序充放电控制研究与应用综述

随着政府对电动汽车的重视,电动汽车规模日益增大,电动汽车的充放电有序控制不仅减小对电网的负面影响,还能将其应用于系统的调峰,调频,事故备用等方面。本文介绍了电动汽车充电对电网影响的研究方向,从时间维度和空间维度两方面总结了目前采用的研究方法和存在的问题,并总结了常用的优化方法、目标函数和重要的约束条件。指出完善电价激励机制,实现智能充电导航,开发便捷友好的控制终端是有序充电控制未来的研究方向。     

基于约束优化提升并联充电器效率的研究

随着电动汽车成为汽车领域重点发展的方向,电动汽车领域获得了长足的发展,其中也包括并联充电技术的进步。文中针对实际问题设计实验,搭建了实验平台模拟电网输入电能对车载电源的充电过程,并对实验数据进行了分析。文中针对数据特征对单个并联充电器的特性进行测试,并在此基础上提取出模型。根据实际需求设计相应的优化算法,然后将模型扩展至多个并联充电器的组合,依据实际情况增加算法模型的约束条件,整合不同优化算法的优点,运用增广拉格朗日算法、序列二次规划以及混合算法对实验数据进行分析验证。验证结果表明,结合了拉格朗日和序列二次规划的混合算法可以有效地在最高效的基础上对电流进行初次分配。最后用复杂度对所用的约束算法进行评估,综合评价最优算法。     

基于QGA-Elman模型的新能源汽车充电站负荷预测

现代社会新能源汽车的利用率越来越高,很多城市都开始推广新能源汽车,政府也开始重视新能源汽车的发展。对于整个配电网来说,对短期新能源汽车充电站的负荷的预测是很有必要的。文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与量子遗传算法(QGA)-Elman组合的模型对相似日新能源汽车充电站进行负荷预测。利用新能源汽车充电站所给的相似日的历史数据作为输入参数训练所建立的模型来预测次日的发电量。该组合模型在减小预测误差方面有所改进,研究的问题有一定应用价值。     

Dynamic traffic congestion pricing and electric vehicle charging management system for the internet of vehicles in smart cities

The integration of the Internet of Vehicles (IoV) in future smart cities could help solve many traffic-related challenges, such as reducing traffic congestion and traffic accidents. Various congestion pricing and electric vehicle charging policies have been introduced in recent years. Nonetheless, the majority of these schemes emphasize penalizing the vehicles that opt to take the congested roads or charge in the crowded charging station and do not reward the vehicles that cooperate with the traffic management system. In this paper, we propose a novel dynamic traffic congestion pricing and electric vehicle charging management system for the internet of vehicles in an urban smart city environment. The proposed system rewards the drivers that opt to take alternative congested-free ways and congested-free charging stations. We propose a token management system that serves as a virtual currency, where the vehicles earn these tokens if they take alternative non-congested ways and charging stations and use the tokens to pay for the charging fees. The proposed system is designed for Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) in the context of a smart city environment without the need to set up any expensive toll collection stations. Through large-scale traffic simulation in different smart city scenarios, it is proved that the system can reduce the traffic congestion and the total charging time at the charging stations.     

二维全向无线充电信息物理融合系统建模与优化方法

本文解决两相交流电源供电下二维全向无线充电信息物理融合系统的能量传输效率优化问题,发现了系统的频率分叉现象及其能量传输机理,利用混成自动机理论建立了系统的形式化模型.制定了一种面向不同负载区间的多供电模式的最优输电控制策略和能量传输频率优化算法.论文对共振条件下的频率分叉现象进行仿真实验,验证了两相交流电源供电下能量的最优传输理论模型,可用于电动汽车、智能手机等移动装置的充电系统.     

一种基于超级电容快速充电的循迹小车设计

文章利用MSP430F149单片机、TPS63020芯片、TCRT5000红外传感器、无线充电模块、计时控制电路、自启动电路、DC DC模块和直流电机等模块设计并制作了一个可循迹的电动小车动态无线充电系统,可通过灯光显示是否处于充电状态,小车检测到发射线圈停止工作时可自行启动,并在行驶期间实现动态充电,设计了电容"快充慢放"电路,能够完成预期功能,在电能输出效率最优情况下沿引导线稳定行驶。     

基于耦合变压器补偿技术的电动汽车无线充电系统优化设计

本文研究中针对基于耦合变压器补偿技术的电动汽车无线充电系统优化设计进行分析,使系统的设计更加科学合理,以更好进行电动汽车充电.