基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度研究

为促进电动汽车与电网协调发展,提出了一种基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度模型。在日前调度中,负荷聚合商根据电力公司公布的次日需要削减负荷时段。通过对电动汽车用户行为特性的预测,以最大化电动汽车放电量为目标对可控容量进行预测,并参与需求侧放电竞价。电力公司根据负荷聚合商在各时段的出力和报价,以最小化负荷调度成本为目标优化调度计划。在实时调度中,负荷聚合商以最大化其利益为目标对电动汽车进行充放电调度,使得在满足电动汽车用户充电需求的同时,降低充电成本和调度偏差。算例分析表明,电动汽车通过负荷聚合商参与需求侧放电竞价可以起到削峰填谷的作用,对预测精度的分析可以为负荷聚合商的投标决策提供指导。     

电动汽车充放电站在电网调峰中的应用

介绍电动汽车充放电站的充放电特性,预测充放电站的充电容量和可调度放电容量,提出一种充放电站参与电网调峰平衡的方法。基于某地区2015年典型日负荷曲线,研究不同规模电动汽车对电网峰谷差的影响,结果表明充放电站有良好的"削峰填谷"效果,可极大缓解电网的调峰压力。     

面向电动汽车集群实时充放电优化的分群调度机制

大规模电动汽车无序充电会加剧电网的峰谷差,并影响电能质量和变压器寿命。文章从群体的角度考虑分布式控制框架下电动汽车实时充放电优化的互动调度策略,根据接入电动汽车不同的充电需求,提出以充电结束时刻为分群特征的实时调度方法,并采用双层优化模型求解集群整体和单辆电动汽车的最优充放电功率问题。上层以日负荷波动和调度惩罚最小化为目标,建立考虑电动汽车充放电的大规模集群实时互动调度模型。下层考虑电动汽车车主的充放电成本,求解单辆电动汽车充放电功率的最优跟踪问题。以典型的区域配电网负荷数据为例,通过仿真验证了分布式控制下的实时充电优化策略可以保证电网的可靠运行,同时兼顾各方利益。     

典型居民温控负荷建模及聚合特性研究

智能电网的发展为温控负荷参与电网调度提供硬件支撑。为研究温控负荷为电网提供负荷调度的容量特性,首先根据居民典型温控负荷的工作特性,建立可准确描述单个温控负荷工作原理的物理模型,并在此基础上通过核平滑技术建立了小区温控负荷的聚合模型,进而求得聚合负荷功率需求与相关参数的变化特性。最后对小区温控负荷的可调度容量做了相关特性分析,算例结果验证了所述方法的有效性。     

利用电动汽车可调度容量辅助电网调频研究

电动汽车既可作为可控性负荷,也可作为分布式电源,能够为电网提供可调度容量,参与调频等辅助服务。但该可调度容量受用户出行需求及电池损耗等因素的制约,不能无限制地调度。基于此,对电动汽车采取"分散接入,集中控制"的管理模式,首先基于用户出行需求及电池使用寿命等约束,对电动汽车可调度容量进行评估。进而建立了计及可调度容量的电动汽车集中管理器充放电静态频率特性模型,以单区域系统为例模拟了电动汽车参与负荷调频的作用效果。仿真结果表明,利用电动汽车可调度容量辅助电网调频,不仅可以快速有效地减小系统频率偏差,提高电能质量,还能减小传统调频机组的备用容量,进而提高电网经济性。研究电动汽车参与调频的作用效果时,用户需求及电池损耗是不容忽视的影响。     

基于随机森林算法的电动汽车充放电容量预测

文中提出一种电动汽车充放电容量的组合预测方法.首先,基于电动汽车历史充电数据和用户参与电动汽车与电网互动(V2G)意愿的调查数据,分析车辆荷电状态(SOC)特性、出行时间特性以及用户对价格的敏感度,建立随机森林分类模型,判断车辆是否参与V2G调度,并对影响用户决策的特征因素进行重要性评估.其次,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车出行和充放电情况,并分别预测充放电容量.最后,以办公区为例进行仿真,对比分析多种充放电模式下的电动汽车充放电行为与负荷分布.所构建的随机森林分类模型的准确率为0.917,能够有效区分V2G计划时段内电动汽车的充放电行为,仿真结果验证了所提预测框架的有效性.     

基于电动汽车充电负荷需求预测的电网调度优化*

现有的电网调度方法对电动汽车充电负荷需求的预测效果较差,预测的负荷变化趋势与实际情况相差较大,因此基于电动汽车充电负荷需求预测提出电网调度优化方法。根据电动汽车到达充电站的起始和终止时间,计算得到充电时长,电网调度再根据此时间段执行充放电活动。对历史负荷数据标记季节和假期属性,得到属性相似的初步样本,使用充电负荷数据的最值和平均值作为负荷属性,经过AP算法聚类后,利用CNN模型对样本负荷进行预测,其通道值分别为负荷值、温度和车流量,输出充电负荷需求值。根据充电负荷预测信息和剩余容量确定电网调度优化目标和调度约束条件,改变电动汽车的充电时刻,实现电网负荷优化。测试结果表明,该设计方法使用有序的充电策略保证了良好的优化调度效果,满足充电负荷需求。     

价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度

为充分调动电动汽车充放电潜力,降低电动汽车接入对电网的影响,提出了一种价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度策略。首先,制定了结合价格型与激励型需求响应的联合需求响应措施,以这两类需求响应对电动汽车进行分群,并针对不同电动汽车群分别进行长时间尺度优化。其次,将需求响应措施作为电动汽车聚合商与电动汽车间的调度通道,以电动汽车聚合商净收益最大及负荷波动最小为目标,建立电动汽车聚合商调度模型;以电动汽车调度成本最小及心理效应最小为目标,建立电动汽车长时间尺度调度模型。最后,以100辆电动汽车为例的仿真结果表明,所提调度策略能在长时间宏观尺度上有效提高电动汽车聚合商净收益,同时减小负荷波动及降低电动汽车调度成本。     

考虑负荷平抑的电动汽车集群模型研究

未来电动汽车的大规模接入,将会给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响。在考虑电动汽车作为储能单元的基础上,建立了电动汽车参与负荷平抑的集群模型。文中,首先分析了与电动汽车功率需求的各种因素,然后基于调研结果,给出了不同类型电动汽车不同充放电行为对应的充放电方式。采用蒙特卡洛模拟抽取起始荷电状态、起始充放电时间等参数对电动汽车集群充放电负荷进行了计算。最后,以某市日负荷曲线为例,计算得出不同规模电动汽车对原负荷曲线的影响。结果表明,电动汽车的自然充放电特性,对电网的负荷起到了一定的削峰填谷作用,即起到了平抑负荷的作用。     

电动汽车实时可调度容量评估方法研究

作为智能电网的重要组成部分,电动汽车通过调控充放电功率可为电网提供备用容量,参与调峰调频等辅助服务,但该容量会受到用户出行需求、电池损耗等因素的影响。基于此,首先分析了电动汽车参与电网调度的控制模式,综合考虑用户出行需求、电池寿命、电池电量等约束,提出了一种规模化电动汽车实时可调度容量的评估算法。最后,模拟了一种以平抑总负荷波动为目标的充放电场景,根据可调度容量所需持续时间,基于所提方法评估出了分别用于电网一次、二次以及三次调频的电动汽车实时可调度容量,验证了该方法的有效性。     

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。     

计及电动汽车不确定性的有序充电调度策略

大量电动汽车的接入,对智能电网调度提出了新要求。采用合理的充电调度策略可以充分发挥电动汽车在智能电网中削峰填谷等作用。在此背景下,首先分析影响电动汽车充电负荷的因素,根据电动汽车充电特性建立电动汽车充电负荷模型。然后,综合分析电动汽车用户的使用需求,在此基础上建立考虑电动汽车充电不确定性的电网调度随机最优潮流模型。最后,以一标准33节点配网测试系统为例,比较自由模式下和有序充电调度模型下电网负荷曲线,证明了所提出电动汽车充电调度模型在平滑电网等效负荷波动方面的有效性和可行性。     

电动汽车V2G接入电网对电网负荷的影响分析

随着电动汽车的大规模普及以及智能电网的应用,未来将会有大量电动汽车通过V2G （vehi-cle-to-grid）接入电网,电动汽车充电将会给电网负荷带来巨大的挑战。分析了电动汽车V2G接入电网的影响因素,建立了基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷计算方法。通过分别建立随机充电和V2G充电2个模型,对比在不同的电动汽车渗透率下的电网充电负荷,得出V2G可控充电对于平衡电网高峰负荷以及利用低谷电力有着积极作用的结论。     

计及电动汽车用户需求的直流微电网经济调度策略

随着电动汽车的快速发展,电动汽车参与微电网调度受到越来越多的关注,研究考虑电动汽车用户需求的能量管理问题有助于微电网的稳定经济运行.基于此,文章提出一种计及电动汽车用户需求的直流微电网经济调度策略.针对电动汽车用户对于充电时间和充电速度需求方面的问题,建立分级充电价格下的电动汽车分类模型,包括即时型、弹性型、补偿型和夜...     

考虑电动汽车碳配额的电力系统调度分析

定义了电动汽车碳配额和碳收益的计算方法,以电动汽车减排量作为其获得的碳配额,可以出售获得利益。以火电利益最大和电动汽车充电成本最低为目标,建立了考虑电动汽车参与碳交易市场的调度模型,并使用多目标粒子群算法对模型进行求解。结果验证了当电动汽车拥有碳配额参与调度,在降低用户成本的同时,电动汽车的碳减排性能能够得到充分的发挥。最后,分析了碳配额价格、风电装机容量以及可调度的电动汽车数量对电动汽车参与调度的影响,发现清洁能源和电动汽车需要同步发展,是电动汽车绿色特性体现的重要基础。     

A new smart charging method for EVs for frequency control of smart grid

Nowadays, due to the shortage of fossil fuels on the one hand and their high prices on the other hand, using electric vehicles (EVs) has been increased. Charging of EVs has imposed new loads on power systems. These new and major loads have faced the frequency control and stability of power systems with new challenges. One way to deal with this new challenge is smart charging of EVs. In this method, grid condition is a key parameter that affects the charging of EV. In other words, in smart charging method, charging is performed with respect to power system parameters such as frequency. In this paper, a smart charging method based on fuzzy controller is proposed, in which charging process is performed with respect to the frequency deviation of grid and state of charge (SOC) of EV battery. To evaluate the performance of the proposed controller in control of grid frequency, IEEE 39-bus system in the presence of renewable energy sources is considered as test system. In order to the frequency analysis, this system is converted into a three-area system and, for each area, several EV categories with different numbers of EVs, battery capacity, start time of charging, and initial SOC are supposed. Moreover performance of proposed method is compared with an optimized PI controller in terms of frequency control. To investigate performance of proposed method in charging of EVs, a two area system is assumed and charging of EVs is verified by applying step loads to both areas. Simulations are carried out in MATLAB/SIMULINK environment. Results of the simulations reveal the good performance of the proposed controller in terms of frequency control of grid and charging of EVs.     

计及用户电池损耗的电动汽车分布式两阶段调度策略

规模化电动汽车(Electric Vehicle,EV)的无序充电行为给电网造成了压力,因此研究EV有序调度策略对保证电网的安全运行具有重要意义.为此,文中提出一种计及用户电池损耗的分布式两阶段调度策略.在调度前定性分析调度意愿和调度能力以筛选可调度车辆,并在第一阶段提出了平均充电率指标,结合最小充电成本完善用户侧优化...     

考虑分段充电的实用型电动汽车概率负荷模型

随着电动汽车发展的规模不断扩大,车辆的充电负荷将成为电网负荷的重要组成.由于自身充电行为的随机性,电动汽车充电负荷难以用传统的负荷模型进行描述.文章针对停车场内的电动汽车充电负荷,提出了一种考虑分段充电特性的实用型充电负荷概率模型.研究了单台电动汽车电流型分段充电负荷模型,在此基础上利用蒙特卡洛抽样模拟多台电动汽车的随机充电过程;通过最小二乘法对模拟的电动汽车充电负荷特性进行辨识,得到等值充电负荷模型参数集;考虑电动汽车进站时刻、充电时长占比等因素,结合分段模型参数辨识值得出各参数的概率分布特性,将停车场的充电负荷等效为一个变系数的负荷模型.利用实测出行规律的统计数据,在Matlab/Simulink中对该模型进行仿真验证负荷模型参数的有效性.仿真结果表明,文章建立的负荷模型简洁清晰地描述了充电行为随机的电动汽车充电负荷特性,可应用于规模化电动汽车充电负荷的实际工程计算中.     

电动汽车智能充电策略研究

大量电动汽车无序充电会给电网的稳定运行带来一定的负面影响,需要智能充电策略尽可能减小电动汽车充电对于系统运行的不利影响,同时使得电动汽车用户的充电成本尽可能低。根据电动汽车负荷模型,提出了一种新的目标函数优化数学模型,用Matlab对电动汽车智能充电策略进行编程计算,制定智能充电策略。通过分层分区管理中的中央自主管理层对电动汽车充电行为进行管理,解决电网侧和电动汽车用户之间可能出现的问题。算例表明,智能充电能减少电动汽车无序充电给电网带来的影响。