基于激励补偿机制的电动汽车充电站规模优化

针对电动汽车用户行为的随机性和特殊性,基于排队理论建立了考虑误工补偿、环境价值补偿的用户充电费用最小和充电站充电设施费用最小的多目标数学模型;研究不同充电站规模、补偿情况下用户和充电代理商的收益变化,为合理选取充电站建设规模提供参考方案。与此同时,文章采用了日前申报机制引导电动汽车用户的充电行为。研究结果表明,通过合理的配置充电设施,可以使电动汽车用户和充电站均获得理想收益,从而验证了所建模型的实用性和有效性。     

基于亨利气体溶解度优化算法的电动汽车二阶段优化调度方法

针对如何有效管理电动汽车充电负荷,优化电动汽车充电调度以减少充电时间和能量消耗的问题,提出了一种基于亨利气体溶解度优化算法的电动汽车二阶段优化调度方法。第1阶段通过整数线性规划以各电动汽车能量消耗最少到达有充电空位的充电站为目标,将最适宜的充电站分配给电动汽车;第2阶段以充电站运营商日充电总费用最小为目标,考虑电动汽车充电率、能量需求和荷电状态等约束,基于亨利气体溶解度优化算法最大限度地降低充电站运营商的日充电总费用。最后,通过仿真实验将所提方法与粒子群优化算法、遗传算法等进行对比,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

考虑电动汽车行驶特性的工业园区电动汽车充电设施规划

[目的]为响应国家节能环保的号召,促进新能源汽车推广与应用,各地市政府不断加大政策支持力度,有力推动了电动汽车充电基础设施发展,随着国内大型工业园区日益增多,提前合理布局电动汽车充电基础设施对推动园区电动汽车快速发展具有重要意义。[方法]分析了电动汽车充电特性和行驶特性,然后建立了充电站建设成本和充电成本的综合最优模型,考虑地理信息系统根据充电设施网格化规划布局方法,采用Pareto求解算法提高了充电设施寻优布局效率;其次,针对不同充电时间和充电成本,对电动汽车充电设施投资回收期进行对比分析。[结果]研究表明:获得了地区充电设施布局规划建设的最优方案,达到提升充电设施设备利用效率,提高投资效益的作用。[结论]通过对珠三角某工业园区充电站规划的实例进行对比分析,表明了本次规划方案的可行性和有效性。     

考虑需求差异化和配电网运行风险的充电站规划

针对电动汽车充电站规划与用户需求及配电网运行的适配性问题,在采用EV空间转移概率模型来模拟用户出行不确定性时考虑充电站规划对用户充电行为的影响;综合建设成本、用户充电体验和配电网运行风险等需求建立充电站规划目标;建立空间权重来反映不同功能区域对充电站需求的差异,提出计及空间权重的两级加权Voronoi图进行充电站服务范围分区;分别基于粒子群优化算法和循环支路替换法提出充电站选址定容和充电负荷接入节点优化方法。以一个规划区为例,通过不同充电站数下规划方案对比选出最优方案,结果表明,考虑空间权重的TWVD分区方法比加权Voronoi图具有更好的分区效果。     

嘉定地区电动汽车充电站用户画像技术

电动汽车用户充电行为分析,是电动汽车用户画像技术的基础,可用于跟踪用户行为轨迹、评估用户价值。在分析嘉定地区电动汽车充电站用户实际充电数据的基础上,对数据进行了清洗和标准化,并对数据进行了聚类,以辨识典型充电行为特征。数据分析结果对于引导用户充电行为,有序发展电动汽车充电设施,提升电力精准营销及优质服务水平等具有一定的指导意义。     

基于分时电价的电动汽车充电控制双层模型

为了获得合理的分时电价来引导电动汽车进行有序充电,提出了一个基于负荷需求响应的电动汽车充电控制双层优化模型,在上层模型中系统调度旨在通过利用分时电价引导电动车用户将其充电负荷从负荷峰时段转移到谷时段以平滑系统总负荷;在下层模型中电动汽车代理商目标是在考虑电动汽车个体使用需求和停车区间等约束情况下制定出与上层充电命令偏差最小的实际充电计划;进一步提出了一种基于AMPL/IPOPT求解器的迭代求解算法;最后,采用改进的30节点系统来验证所提出方法的有效性。     

基于改进随机森林算法的电动汽车充电预测

为了应对电动汽车充电需求规模越来越大的现状,提出了一种基于针对单一充电站负荷的随机森林电动汽车充电负荷预测方法,通过对Cart回归算法完成对于具体充电站的短期充电负荷预测,从时间及空间角度对区域内各充电站充电负荷的数据分析,将该算法付诸实践,确定了当前电动汽车充电负荷数据在算法中的应用形式,并验证了预测算法的准确性,能可靠投入实用,通过充电负荷的预测为供电商和用户提供参考。     

EV充电站选址定容及基于蚁群算法概念的建设规划方案研究

随着各类新能源汽车的不断普及,服务于大规模电动汽车(EV)的配套充电设施也同步进行建设。提出了基于实际环境条件及用户实际需求的充电桩选址定容方案,能够应用于电动汽车充电站建设的实际规划。提出基于蚁群算法概念的充电站时序建设规划算法,通过对计划建设的充电站进行重要程度评估,为决策人员提供充电站建设顺序的建议。通过仿真验证规划方案的可行性和有效性,提供充电站规划综合方案。     

面向用户需求的电动汽车充电站最优规划模型研究

考虑到用户出行的便捷和充电站运营商的利益,提出一种电动汽车充电站最优规划模型。该模型充分考虑电动汽车用户的出行需求和选择决策行为,同时还给出基于改进的免疫遗传算法的模型求解算法。以某市城区为例,利用MATLAB仿真,验证模型及算法的有效性。研究结果表明,由该模型求得的充电站建设方案能够有效地减少用户充电过程中的绕行距离,缩短耗费的时间,保证充电站的利用率及覆盖率;同时,还能提高充电站运营商的收益。     

漕溪站内电动汽车充电站充电服务盈利模式研究

为推进环保事业,防治大气污染,电动汽车正不断蓬勃发展。电动汽车配套充电设施设立和充电服务也成为电动汽车推广应用的重要手段。以漕溪站电动汽车充电站为研究对象,从技术和商业运营角度,提出了充电设施和电动汽车的现有矛盾是分布式能源微网供给侧和用户需求侧的不匹配。为解决该问题,提出了漕溪站电动汽车充电服务方案,结合站内现有储能设施,以分布式能源作为该方案的核心技术,方案收益和国家补贴作为可行性推广研究,论证了利用分布式清洁能源的电动汽车充电站充电服务的智能微网的前瞻性,具有示范效应。     

电动汽车充电桩建设现状及规划方案

为实现对电动汽车充电桩的优化建设,对其建设现状及规划方案展开研究.当前充电桩建设存在建设区域分布不均匀、社会公共停车场充电费用较高和部分充电设施维护不及时等问题.针对建设现状,在明确用户充电场景集中、整体高峰充电时间呈三段式分布、车主平均充电时长较短且用户里程焦虑明显等用户充电行为的基础上,扩大现有停车场充电桩的建设面积,加大多种充电站建设的推动力度;优化充电桩运营管理模式,将私人充电桩纳入到市场当中,扩大充电服务范围;考虑各个区域范围充电需求,结合资金补贴政策,丰富补贴方式和服务类型;建立充电基础设施信息管理平台,统一监督管理,统一多个充电设施收费标准,方便充电设备运行维护,为促进电动汽车及配套充电设施和充电桩的发展提供参考意见.     

基于加权Voronoi 图和GA-PSO的电动汽车充电站最优规划

考虑到电动汽车的普及,对充电站的需求越来越大,合理规划充电站是保证快速发展电动汽车的一项重要举措。根据某地区现有电动汽车的保有量,考察电动汽车的集中充电所需最大负荷,结合市场充电站的固定建设成本、运维成本、用户充电途中的耗时成本以及电池配送成本,综合考虑上述几种主要成本因素,以总成本最小为目标函数,建立充电站的规划模型。将交叉操作引入到PSO算法中,加强了PSO算法后期的寻优能力,通过采用加权Voronoi图和GA-PSO算法对模型进行计算。结果表明,在结合了多种成本并考虑用户需求的情况下,能够使得规划方法达到最优。     

分布式能源接入后的电动汽车实时电价响应控制策略

随着电动汽车的规模化应用,为了缓解电网的压力,越来越多的分布式能源被接入。然而,电动汽车充电站的可再生能源供给一般小于电动汽车充电负荷,须与大电网联合运行。针对分布式能源与电网之间的协同增效利用,提出了微电网内的充电站储能系统与电网相互协调的策略。在建立电动汽车负荷模型的基础上,根据微网内可再生能源实时出力与负荷需求的求解不平衡率,使充电站储能系统和大电网根据不平衡率按一定比例协同运行。当电动汽车接入电网充电时,首次利用强化学习算法建立电价控制模型,实现两者的能源协调控制。以某地区的微网为例进行仿真分析,通过对比不同用户响应度的配电网负荷和充电站储能系统,验证该策略在微电网与大电网协同运行优化的有效性。该策略发挥了充电站储能系统和电网的联合运行优势,减小了电网负荷峰谷差,优化了电力负荷曲线,对解决如何有效地结合分布式能源和大电网对电动汽车进行充电等问题具有一定的实际意义和价值。     

考虑交通流量的电动汽车充电站优化规划方法

城市电动汽车保有量快速增长使充电站优化规划问题日益受到配电网规划领域的广泛关注。综合考虑城市交通流量空间分布特征与配电网络运行约束,提出了一种基于交通流量空间分布的公共充电站优化规划方法。首先建立城市交通流量分布单元模型,构建城市交通流量样本空间,用局部流量密度分析充电站服务范围内交通流量,用分布间距分析总体布局均衡性。然后以每个充电站周围具有较大交通流量密度、充电站站点分布均衡同时最优构建目标函数,结合城市交通流量分布和电动汽车保有量分析充电容量约束,基于充电容量分析电网运行潮流和电压偏移约束,采用聚类算法搜索发现局部流量密度和分布间距峰值,进行优化迭代,实现考虑交通流量的电动汽车充电站优化规划。最后以某规划区域为例,证明了该方法可为电动汽车充电站的优化规划提供依据。     

基于负荷跟踪和客户低感知的电动汽车群调个控充电管理方法

针对电动汽车充电站对电网负荷调控指令跟踪精度低、充电客户对站内负荷分配不满意的问题,文章提出了基于负荷跟踪和客户低感知的电动汽车群调个控充电管理方法。首先,基于改进的条件生成对抗网络建立电动汽车单体可调度潜力的预测模型,可根据客户车辆电池管理系统历史上报的充电数据,生成车辆调度潜力时序曲线。然后,根据电动汽车充电集群的调度潜力总曲线和来自电网的负荷调控信号,提出计及能量损失和客户低感知的负荷分解优化模型,使用改进的多目标麻雀搜索算法进行求解,并在四川成都的电动汽车充电站验证了所提模型的合理性,证实其能有效地降低对客户车辆的控制功率损失,提高对调度负荷控制信号的跟踪精度,同时提高单个充电客户的感知满意度。     

基于动态规划的电动汽车用户侧充电优化方法

实现电动汽车有序充电是将电动汽车纳入智能电网的重要内容之一。从电动汽车用户需求角度出发,提出了以用户为充电过程决策主体的有序充电方法。以充电费用最低为目标建立了用户侧优化模型,并应用动态规划建立了求解方法。按照给定算例,对电动汽车的充（放）电过程进行了决策。计算结果表明,在满足功率约束和用户充电目标的前提下,通过用户优化控制策略可有效减少电动汽车充电过程产生的费用。该文提供了电动汽车有序充电的用户层方案。     

基于分布鲁棒联合机会约束的光储充电站滚动优化调控模型

随着电动汽车的普及和清洁能源装机容量的日益增加,光储充电站展现出广阔的应用前景。针对电动汽车随机接入影响下光储充电站功率难以精准调控的问题,提出基于分布鲁棒联合机会约束（DRJCC）的光储充电站滚动优化调控模型。将基于混合整数规划（MIP）的精确DRJCC模型、基于CVaR-Slim凸松弛的DRJCC模型、基于Bonferroni不等式的DRJCC模型进行对比,通过算例分析验证了所提优化调控模型的有效性。算例分析表明,所提基于CVaR-Slim凸松弛的DRJCC模型能够同时满足更多电动汽车的充电需求。     

基于CPLEX与MATLAB的电动汽车充电站优化调度仿真系统

以实现电动汽车充电站收益最大化为目标,针对电动汽车充电站对电动汽车如何选择充电时段的优化调度问题,建立了基于CPLEX和MATLAB的电动汽车充电站优化调度仿真系统。分别采用无序充电、集中式控制充电、分散式控制充电3种方式运行,同时对比了它们对当地日负荷曲线的影响。利用MATLAB中图形用户界面设计功能（GUI）建立了仿真系统界面,进而通过设置各个控件的属性功能及编制M文件来实现优化控制的功能。最后经过编译形成可操作文件。该仿真系统具有可视性、多功能性及可控性等优点,有助于完成电动汽车充电站对电动汽车的优化调度仿真实验。     

源、网、荷三方利益最优的电动汽车充放电双层优化调度

电动汽车的无序充电会造成电网过负荷,影响电网的安全运行。文章基于分时电价机制和电动汽车的入网特性,考虑源、网、荷三方利益。在时间调度上,以负荷波动最小、用户花费最低为优化目标;在空间调度上,以负荷接入后发电厂燃料费用最低、配电网网损最小为优化目标。采用自适应变异率遗传算法及非线性规划寻优得到,电动汽车充放电时空双层调度计划,仿真验证了模型有效性。     

基于用户需求的居民小区电动汽车充放电优化控制策略

文章提出了一种考虑用户需求和利益的居民小区电动汽车有序充放电策略。该策略基于分时电价机制,对现有负荷模型进行优化,并建立新的用户需求和利益模型;采用莫楞贝突变遗传算法求解每辆电动汽车的最优充放电时间;采用蒙特卡洛模拟法做出相应负荷曲线;以某个小区为例进行算例计算和分析验证。研究结果表明,该方法可防止变压器过载,其峰谷差率比无序充电降低了24.95%,用户平均充电成本降低了50%。