电动汽车有序充电管理的综合效益分析

对电动汽车实施有序充电可以优化系统负荷轮廓,从而改善电力系统运行的安全性与经济性,如何制定有序充电策略和评估其潜在经济效益就成为值得研究的重要问题。在此背景下,首先建立了以平抑给定时间段内系统负荷波动为目标的电动汽车有序充电的优化模型,并采用高效商业求解器AMPL/CPLEX求解,以获取有序充电模式下的电动汽车负荷。之后,以电动汽车无序充电情形为基准,从避免发输电设备投资、降低配电系统扩容成本、降低系统网损和降低辅助服务购买成本这4个方面,对实施有序充电管理可为电力系统投资和运行这2个层面所带来的潜在经济效益进行了分析,提出了相关计算方法。在此基础上,建立了评估电动汽车有序充电管理综合效益的数学模型。最后,采用54节点算例配电系统对所提出的方法做了说明,计算结果表明,对电动汽车进行有序充电管理可带来显著经济效益。     

基于出行链随机模拟的电动汽车充电需求分析

电动汽车充电需求的分析是研究充电对电网影响,充电设施规划布局等的基础,分析电动汽车充电需求首先需要较准确地描述用户行驶规律。为此提出一种基于出行链随机模拟的充电需求分析方法,首先结合出行链的概念,对出行链中各特征量(出行时刻、行驶时间、行驶里程、出行目的)的概率分布进行分析拟合;通过蒙特卡罗模拟法抽取样本,形成完整的出行链,实现用户出行行为的模拟;进而计算各功能区域的充电需求。以美国家庭出行调查(national household travel survey,NHTS)为基础数据,进行了方法应用及案例分析。结果表明,该方法可较准确地模拟用户的出行规律,反映充电需求的时空分布特点;而且不同的充电情景将导致不同的分布形式,从而影响系统的功率总需求。     

基于博弈算法的电动汽车有序充电优化及效益分析

全球能源危机背景下,电动汽车日益普及,大规模电动汽车无序充电给电力系统带来新的用电压力。规划电动汽车有序充电、解决充电导致的峰谷差扩大问题尤为重要。文中首先以博弈论为基础,提出以方差评估调峰水平,考虑用户充电等待时间,建立售电站收益-电动汽车用户满意度博弈充电模型。然后,利用粒子群优化算法求解双方最优策略,达到博弈均衡。最后,以600户家庭的居民小区为例进行仿真分析。结果表明,所建模型和求解策略能够优化电动汽车充电行为,较大程度调节电网负荷方差,防止产生充电新高峰,同时,在保证电网峰谷调节需求的基础上,可提高售电站收益,满足用户出行需求。     

电动汽车有序充电研究

通过分析某地区配电网负荷特性以及该地区不同种类电动汽车运行规律,提出一种电动汽车有序充电控制策略,该多目标优化控制策略包含平抑电网负荷波动和电动汽车用户充电成本最小。通过算例验证了该有序充电策略的可行性,即减小了电网的峰谷差,又降低了电动汽车用户充电成本。该有序充电研究可为电动汽车快速发展以及合理接入电网提供参考。     

基于时空互补的电动汽车有序充电

为减小电动汽车的充电行为对区域配电网的影响,即减少配电网负荷峰值的增加。本文综合考虑不同用户类型的电动汽车在居民小区、政府部门和商业区的行驶规律、停车规律、充电需求,以实现整个区域配电网削峰填谷为目标,提出了一种在V2G(vehicle-to-grid)模式下,通过分时电价引导的不同负荷类型电动汽车从时间和空间上双重互补进行有序充电的方法。以IEEE RBTS-5系统的第1,2条10 k V线路负荷需求为例,用蒙特卡洛方法模拟了本文所提的方法,验证了时空互补有序充电的方法对区域配电网总负荷削峰填谷的有效性。     

基于车联网框架的电动汽车有序充电策略

电动汽车作为可进行需求响应的移动负荷,其对电网的影响力随着规模的扩大日益凸显。为了发挥其作为可控负荷的潜力,促进电网与用户间的互动,提出基于车联网APP和电动汽车电池管理系统的车联网系统结构,该系统可实现电池状态数据的监测与传输;以平抑当前日负荷为优化目标,以避免在用电高峰时期充电和不形成充电高峰为约束构建二次规划模型,得到每一推送时间段推送量理论值;并根据用户响应概率分布修正该理论值,进而得到每一推送时间段实际推送值;进一步提出基于车联网框架的有序充电策略;最后通过蒙特卡洛模拟法对该方案进行验证,结果表明以用户响应行为大数据为基础的电动汽车车联网系统通过引导电动汽车有序充电,达到降低日负荷峰谷差的目的。     

电动汽车有序充电方法研究

未来规模化的电动汽车充电将会给电网的运行带来影响,无序的充电会给电网带来负面冲击。充电负荷具有时空双尺度的可调节性,利用此特性可在时间和空间上进行双尺度的负荷调度,使电动汽车充电负荷对电网运行产生积极的作用。基于此特性和实测的充电负荷数据,提出了一种基于负荷预测的有序充电方法,建立优化方程并求解,得到每个充电负荷的最优充电开始时间,通过改变充电开始时间调节总的负荷功率曲线。该方法能够在满足用户需求的基础上,尽可能利用低谷电为电动汽车充电,平抑负荷波动,减小负荷峰谷差,避免充电过程产生新的负荷高峰。仿真实验证明了该控制方法的有效性,并可从中看出受充电过程功率特性的限制和人类行为的影响,单纯依靠电动汽车充电进行负荷调节无法达到理想的效果。     

基于MDP随机路径模拟的电动汽车充电负荷时空分布预测

针对电动汽车时空转移随机性的问题,计及实时交通与温度,提出了一种基于马尔可夫决策过程随机路径模拟的城市电动汽车充电负荷时空分布预测方法。首先,根据各类车型充电方式与出行特点对各类电动汽车进行分类;其次,根据蒙特卡洛方法建立各类电动汽车的时空转移模型,采用马尔可夫决策理论对出行路径进行实时动态随机模拟;根据电动汽车实测数据建立温度、交通能耗模型,计算得到实时单位里程耗电量。最后,以某典型城区为例,对不同温度、不同交通状况下电动汽车区域充电负荷进行计算。仿真结果表明,区域内快充负荷较大的节点充电波动性较大,环境温度升高或交通拥堵状况恶化会导致充电负荷高峰的持续时间增高。     

基于双层优化的电动汽车有序充电策略研究

随着电动汽车的广泛普及,电动汽车不合理充电会给电网的运行带来风险和影响。首先用k-means聚类的方法对峰谷电价进行时段划分,然后提出了一种上层通过网损最小确定充电位置、下层通过网损和充电费用最小确定充电时间的有序充电模型。最后用33节点系统进行仿真验证,同时用模拟退火粒子群算法求解,证明了优化策略能减小网损、平抑负荷波动和降低用户充电费用。     

基于混合整数规划的电动汽车有序充电方法

提出了在满足电动汽车充电需求的基础上尽量降低充电站充电成本的有序充电控制策略。分析了电动汽车充电所需时间与用户给定时间的关系,结合用户所需充电量,以充电站电费成本与电动汽车充电欠缺量惩罚费用之和最小为目标函数,以充电功率以及充电电量为约束,根据运营模式不同分别建立了充电过程中可更换充电机与不可更换充电机的数学模型。通过仿真模拟充电站2天内电动汽车的充电需求,基于混合整数规划和启发式快速算法求解数学模型,得到2天中充电站的充电决策矩阵和每辆电动汽车的充电欠缺量,验证了所提有序充电控制策略的可行性。仿真结果表明:与无序充电方案相比,有序充电控制策略可以更好地利用充电站的资源为用户服务,有效地降低了充电成本,并且有助于电网负荷的削峰填谷。     

基于GRASP-PR混合算法的电动汽车有序充电优化

大规模电动汽车(Electric Vehicle,EV)并网充电会对配电网造成过负荷、网损增大、电压越界等影响,为了减小EV充电对电网的冲击,文中构建一种多目标EV充电优化模型,并提出GRASP-PR混合算法进行求解。算例仿真采用IEEE 33节点配电网系统,对比研究所提算法、传统GRASP算法和无序充电的仿真结果,证明基于该混合算法有序充电能达到最小化配电网运营成本、负荷"移峰填谷"和升高节点电压水平的目标,有利于解决EV有序充电问题。     

基于分时电价的电动汽车有序充电控制策略设计

文中以减小电网峰谷差作为主要目标,结合电网分时电价时段划分与局域配电网负荷波动情况,提出了电动汽车充电分时电价时段划分方法,并建立了以用户充电费用最小和电池起始充电时间最早为控制目标的数学模型.利用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户的充电行为,对比分析了电动汽车在无序充电和有序充电模式下的仿真结果,表明:通过电动汽车响应充电分时电价,能够有效减小峰谷差,并提高用户满意度.针对电动汽车用户对有序充电的不同响应系数,仿真计算了局域配电网的负荷曲线,结果表明:受充电分时电价影响的用户越多,对于抑制因电动汽车接入而引起的局域配电网负荷的波动越有利.     

基于TOPSIS方法的居民区电动汽车有序充电策略

针对中国目前超大城市电动汽车保有量的快速增长与现有配电网制约用户充电需求的矛盾,提出了一种基于理想解法的居民区电动汽车有序充电策略,以最大限度调配现有可用的电能资源。通过分析电动汽车出行规律,建立了居民区电动汽车出行、返回、等待、充电的数学模型。在综合考虑充电时间、充电费用、等待时间、充电完成率、小区总负荷变化率等决策指标基础上,建立了基于理想解法的有序充电排序方法,并通过算例仿真进一步对比了分时电价策略下峰谷电价对用户充电行为的影响。仿真结果表明,与现有网格选取法有序充电结果相比,该方法可在保证电动汽车充电完成率和稳定居民区负荷前提下,更好地兼顾电动汽车充电的连续性、便捷性和经济性,为居民区停车场电动汽车有序充电管理提供决策依据。     

充电站内电动汽车有序充电策略

以充电站运营收益最大化为目标,以配电变压器容量及最大限度满足用户充电需求为约束条件,建立了充电站内电动汽车有序充电的数学模型。根据用户充电规律,采用蒙特卡洛模拟法模拟用户充电需求,对电动汽车在有序充电和无序充电2种情形下充电站运行的经济效益及配电变压器负载情况进行了仿真计算和分析。研究结果表明,通过动态响应电网分时电价,有序充电控制方法可显著提高电动汽车充电站的经济效益,并具备很高的计算效率。同时,由于相对便宜电价的激励,夜间采用有序充电方式也可能使大量的电动汽车集中充电而导致另外一个用电高峰的出现。     

居民小区电动汽车充电负荷有序控制策略

针对当前居民小区电动汽车充电设施建设中遇到的配电变压器供电容量限制及物业管理方缺乏运营积极性等实际困难,研究了电动汽车充电负荷有序控制策略,主要目标包括预防配电变压器过载和实现充电收益最大化。首先提出了网格选取法,在保证变压器不过载运行的同时,灵活规划电动汽车的充电时段。进而基于峰谷分时电价构建了充电电费支出最小的目标函数,并基于遗传算法设计了求取最优网格选取结果的方法与步骤。最后,采用蒙特卡洛法进行算例仿真和分析验证。结果表明:网格选取法隐含了配电容量限制条件,简化了电动汽车的有序充电规划,更利于采用寻优算法进行求解。所求取的有序充电策略能有效实现负荷移峰填谷、降低电费支出,同时提高运营方的充电收益及参与积极性。     

分布式电动汽车有序充电控制系统模型

提出一种基于分布式控制的电动汽车有序充电控制系统模型。有序充电控制系统由集中充电控制中心和分布式控制单元组成,当电动汽车接入电网,分布式控制单元根据集中控制中心广播的电网负荷数据和已接入电网的电动汽车的充电计划,以最小配电网负荷方差为目标函数,计算电动汽车的最佳充电时间,并将充电计划上传给控制中心。以IEEE 33节点配电网为例,分别在正常情况、通信系统故障、配电网负荷预测有误差等条件下进行了有序充电模拟,结果表明分布式有序充电控制方法具有很好的控制效果和较强的抗干扰能力。     

基于思维进化算法的电动汽车有序充电控制策略

大量电动汽车充电会加大充电站负荷峰谷差,影响充电站安全稳定运行。因此提出了一种基于思维进化算法(MEA)的电动汽车有序充电控制策略:以用户充电费用最少和充电站负荷峰谷差最小为目标函数,采用MEA算法动态计算接入充电站电动汽车的最优充电时段,由用户自主响应,从而实现充电站内电动汽车的有序充电控制。为验证该策略的有效性,利用蒙特卡洛方法模拟用户充电需求,对算例进行仿真分析。结果表明:与无序充电相比,有序充电控制策略可在降低电动汽车用户费用的基础上实现充电负荷的削峰填谷;相比于使用遗传算法,MEA算法具有一定优势。     

基于有序充电的电动汽车充电站在线监控系统

在分析大规模电动汽车接入对电网的影响和当前各种有序充电策略的基础上,提出基于有序充电算法的电动汽车充电站在线监控系统。系统通过开发通用总线实现数据的采集和导入,分别部署数据库服务器、处理控制服务器和Web服务器,采用B/S架构,通过Web方式发布,逻辑上分为数据层、业务逻辑层和表示层。从负荷预测管理、电池信息管理、有序充电控制、负荷曲线分析、可视化监控和数据统计分析等功能上实现充电站在线监控。最后介绍了系统的应用情况,对各主要功能进行了展示,并对未来发展趋势和研究方向提出了建议。     

基于区块链的电动汽车有序充电应用方案

2018年国内新能源汽车保有量达到180万辆,电动汽车产业步入加速发展的“快车道”,但是居民区等人口密集地区仍存在充电设施安装难、充电难等问题。因此,有必要探索推广有序充电服务,结合新建小区配套供电设施与老旧小区改造增容情况,提高资源整体利用效率。通过利用先进、可靠并去中心化的区块链技术理念,研究基于区块链特征匹配与充电桩共享经济下的共享经济运营模式及业务,形成一整套有序充电智能调度平台和互动软硬件,引导电动汽车低谷充电、错峰充电、排队充电,提升电网设备和客户电力设备利用率,满足不断增长的规模化、多样化充电需求,促进清洁能源消纳。