基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法

准确的电动汽车充电负荷时空分布预测模型是解决电动汽车并网造成的影响和研究充电设施规划的重要基础.为解决现有充电设施数量有限、布局不合理等因素造成的历史充电数据不能正确体现电动汽车实际充电需求的问题,提出一种基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法.首先对预测区域进行网格划分,再结合电力系统负荷预测方法,以网格为空间预测单元,利用含充电设施网格的预测指标和充电负荷的历史数据,通过贝叶斯正则化BP神经网络算法建立电动汽车充电负荷和影响因素之间的关系,以最终预测不含充电设施网格的充电需求.最后以北京市海淀区为例对提出的预测方法进行验证分析.仿真结果表明,该预测方法能够较准确地对电动汽车充电负荷进行时空分布预测.     

电动汽车充电负荷预测系统研究

根据规划的电动汽车在未来规模化的应用将对电网产生重要影响,电动汽车充电负荷预测是分析电动汽车接人电网的基础,目前还没有比较成熟的方法。综述电动汽车接人对电网的影响和电动汽车负荷预测的研究现状,分析充电负荷预测的影响因素,并基于分布函数的蒙特卡洛计算模拟,开发一套区域电动汽车充电负荷预测系统,可实现对不同电动汽车种类、不同电池容量、不同充电方式、不同充电频率等情况下的综合预测,为电动汽车接人电网的影响分析和调控策略制订提供理论和技术支持。     

基于充电桩利用率的充电负荷超短期预测方法研究

为消除空间分布不确定性对电动汽车充电负荷超短期预测准确性的影响,提出一种基于充电桩利用率的电动汽车充电负荷超短期预测方法。首先,从海量充电交易数据中提取形成区域内各充电桩充电负荷功率,编码后得到充电桩利用率的量化值;然后,将充电桩利用率以及充电负荷功率数据融合,得到长短期记忆神经网络的训练样本和测试集,形成电动汽车充电负荷超短期预测的深度学习模型,时间分辨率可达0.5 h;最后,在不同规模充电负荷的场景下验证了所提方法的有效性和准确性。结果表明,相比无优化的长短记忆神经网络负荷预测方法,所提方法得到的预测值平均绝对百分比误差提高了约5%,可为未来车网互动下的配电网调度优化运行提供重要支撑。     

基于RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测研究

为了应对电动汽车大规模并网后对地区电网负荷模式和可靠运行带来的影响,本文以某电动汽车充电站的相关数据为依据,分析研究了电动汽车充电站的负荷特性以及影响负荷变化的主要因素,构建了基于RBF-NN的电动汽车充电站短期负荷预测模型,同时通过仿真算例验证并与BP-NN预测模型进行了比较。结果表明,基于RBF-NN的短期负荷预测模型具有更好的预测精度,适用于电动汽车充电站的短期负荷预测。该研究为下一步工程实践应用提供了理论依据。     

考虑环境温度的电动汽车充电负荷预测

为了保证电动汽车充电负荷预测更加准确、合理,分析了环境温度导致电池特性、空调能耗和道路状况的变化对电动汽车充电需求的影响.考虑环境温度因素,引入能耗因子计算单位里程耗电量,利用蒙特卡洛法计算了单辆车的充电负荷需求,再累加到总的充电负荷曲线上.以2020年上海市电动汽车为例仿真计算,验证了在不同温度影响下,电动汽车充电负荷会发生明显的变化.     

考虑环境温度的电动汽车充电负荷预测

为了保证电动汽车充电负荷预测更加准确、合理,分析环境温度导致电池特性、空调能耗和道路状况的变化对电动汽车充电需求的影响。考虑环境温度因素,引入能耗因子计算单位里程耗电量,利用蒙特卡洛法计算单辆车的充电负荷需求,再累加到总的充电负荷曲线上。以2020年上海市电动汽车为例仿真计算,验证了在不同温度影响下,电动汽车充电负荷会发生明显的变化。     

计及电动汽车自由充电的负荷需求

电动汽车规模化应用后,其充电功率需求将会对原有的电网负荷产生很大的影响.对不同类型的电动汽车不同的充电功率,采用蒙特卡洛法抽取起始充电时间和日行驶里程来计算电动汽车的充电负荷,给出了多台汽车的充电负荷曲线.以某市夏季日负荷曲线为例,计算出不同规模电动汽车对原负荷曲线的影响.结果表明,电动汽车的自由充电特性使电网的峰荷产生了一定的增长.     

基于子域重构的扫掠体六面体网格划分方法

针对扫掠体连接其他实体造成扫掠面结构网格划分困难,导致扫掠法无法在扫掠体内生成六面体网格的问题,提出针对扫掠体的六面体网格划分方法.该方法对扫掠面进行拓扑分解,依据结构网格节点的排列要求和分解域的连接关系综合计算棱边单元划分数.结合超限映射法在分解域内填充结构网格,依据扫掠法的基本步骤生成六面体网格;对不能采用结构网格填充的扫掠面子域进行重构以隔离非结构网格,对扫掠面子域边界外、内的网格区域先后进行扫掠生成最终六面体网格.实例表明,该方法稳定、可靠,可以处理复杂的2.5维实体六面体网格生成问题.     

含电动汽车的微电网模型预测负荷频率控制

对含电动汽车的孤岛微电网负荷频率控制问题进行了研究,分析了柴油发电机和电动汽车的调频特性,并基于电动汽车调频特性利用模型预测控制方法实现了对含电动汽车的微电网系统的负荷频率控制。仿真结果表明:在系统受到负荷阶跃波动时,本文提出的模型预测控制器能合理地分配各系统的输出,快速消除频率波动,在为用户提供高质量电力的同时也延长了设备使用寿命。     

Impact of EV load uncertainty on optimal planning for electric vehicle charging station

With the development of electric vehicles (EV),there is a huge demand for electric vehicle charging stations (EVCS).The utilization of renewable energy sources ...     

需求侧规模化电动汽车的充电负荷优化调控策略

针对电力需求侧电动汽车(electric vehicles, EV)用户充电行为的不确定性,分析电动汽车充电负荷调度与控制技术,构建电动汽车充电负荷调控优化模型,提出考虑分时电价与削峰填谷的分层多目标电动汽车充电策略,并对某区域内的1 000辆电动汽车的充电场景进行调控仿真试验。结果表明,本研究提出的优化充电策略能够有效降低充电费用和充电功率峰值,验证了所提出的优化调控策略的有效性。     

基于蒙特卡洛算法的社区电动汽车充电桩设置

按昼夜与直流、交流充电桩分类,通过统计数据,建立蒙特卡洛算法的排队模型,利用Python语言实现多次模拟求出模型的稳定解.研究各自情况下平均充电服务用户数和等待时间,控制尽可能少的等待时间前提下,选择设置合理的社区电动汽车充电桩数量.     

电动汽车无线充电系统金属异物检测方法

为了保证无线电能传输（WPT）系统的安全可靠性，针对金属异物掉落电动汽车充电区域影响系统电气特性和产生涡流发热的问题，提出不影响WPT系统功率传输能力且无检测盲点的异物检测线圈阵列. 设计检测线圈谐振电路和控制电路，提高检测敏感度和准确度. 搭建具有金属异物检测功能的电动汽车WPT系统实验样机，通过多种常见金属异物验证检测方法的有效性和可行性. 经实验验证可知，从检测线圈上移除易拉罐、回形针和硬币等，检测电路输出电压均有明显的变化，各种金属异物的尺寸及材质各不相同，输出电压变化率存在差异，验证了提出的金属异物检测方法的有效性.     

基于风险评估的电动汽车直流充电站运维策略

随着电动汽车保有量的迅速增长,针对当前直流充电站运维工作的粗略性和低效性,提出基于风险评估的电动汽车直流充电站运维方法.首先建立充电站运维体系,定义充电桩故障事件给用户造成的后果为最小时间损失(LOT),结合故障参数建立风险评估模型,实现系统风险量化;通过缺供电量(ENC)对充电站进行风险追踪,评估各站风险水平并确定运...     

基于改进隶属度函数的电动汽车充放电多目标优化调度模型

电动汽车充放电多目标优化调度要求兼顾电网与用户的利益,为此提出V2G模式下基于改进隶属度函数的电动汽车充放电多目标优化调度模型.以系统负荷总方差最小、车主充电费用最低为目标,同时引入分时电价引导车主对电动汽车进行有序地充放电,以减小系统负荷峰谷差并促进对风电的消纳.应用反Sigmoid函数替代传统的半降直线型函数,并作...     

电动汽车充电设施多阶段最优规划

电动汽车充电设施规划对电动汽车普及应用具有重要影响。考虑到未来电动汽车发展存在着很多不确定性,在对充电设施进行规划时就需要对这些不确定性因素进行适当模拟,以确保规划方案的鲁棒性。需要考虑的不确定因素包括电动汽车类型(纯电动汽车或混合动力汽车)、充电或换电、快充或慢充等。目前一般采用的单阶段充电设施规划模型很难全面评估多种不确定性的影响。在此背景下,对考虑不确定性的充电设施多阶段规划问题进行了研究。首先采用随机组合方法,综合生成多组未来发展场景,并采用全局优化方法获得这些场景下的多阶段规划方案。然后,运用数据包络分析方法,以前1阶段规划方案为输入,以不同场景下的后1阶段规划方案为产出,建立了计及不确定性因素的规划方案评价框架,以使得最终规划方案不但能够在前1阶段相对于其它规划方案达到较好的规划目标,而且对下阶段各种发展场景而言,均是较为适用的规划方案,这样就能够较好抵御未来发展的不确定性。最后,以一个包括配电系统和交通系统的两阶段充电设施规划问题为例说明了所提出的方法的基本特征。     

考虑配电网负荷波动和电压偏移的充电站优化规划

为了减少充电站选址定容对配电网产生的不利影响,提出考虑配电网负荷波动和电压偏移的电动汽车充电站优化规划模型.首先,综合考虑投资运营者成本和用户成本,构建充电站的投资建设成本、运营维护成本以及用户成本总和最小化的优化模型.其次,在配电网约束条件下,建立配电网的网损最小、负荷波动率最小以及电压偏移指标最小的评价模型.采用遗传算法与Voronoi图联合求解,得到充电站的站址和容量,并选择出对配电网影响最小、总成本较小等综合最优的方案.最后,将规划区域内交通网络和电网信息相结合进行仿真.仿真结果验证该模型的合理性和有效性.