基于马尔可夫链的电动汽车充电需求计算

充分考虑用户出行习惯的复杂性、多样性,提出了采用马尔可夫链描述电动汽车用户一天出行过程中动力电池荷电状态的变化情况。模拟实时充电行为,然后根据电动汽车的出行时间对应各出行目的地的概率,确定电动汽车一天各时段的区域分布情况,同时考虑交通耗时系数对电动汽车行驶过程的影响,从而预测不同类型日各区域电动汽车的负荷需求情况。采用蒙特卡洛模拟方法对不同渗透率、不同类型日和不同充电阈值等情景下的电动汽车充电负荷进行计算。结果表明,该方法可以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;同时反映出交通状况、电池充电阈值对电动汽车充电需求存在一定的影响。     

基于居民出行模拟的电动汽车负荷时空分布预测

针对电动汽车充电负荷时空分布预测中的随机性、不确定性问题,本文在已有出行链理论研究的基础上,提出了一种融合出行链理论与实际地理信息的电动汽车负荷预测方法。论文分析了基于出行链理论的EV时空分布模型,对影响电动汽车充电需求的因素进行了建模分析,用以模拟用户的出行行为特性。同时,通过对目标区域的路网进行建模,按功能区进行划分,将出行链理论的用户行为特性与目标地理信息相结合,通过Floyd算法对电动汽车用户的出行路径进行了规划设计,以预测电动汽车充电需求负荷。算例结果表明,所提出的模型能能够基于实际地理信息,预测电动汽车充电负荷的时空分布,分析不同功能区域、不同类型城市下的电动汽车充电需求负荷特性。     

考虑交通路况的电动汽车充电负荷预测

对电动汽车充电负荷进行预测,是研究电动汽车负荷接入对配电网的影响、充电站选址定容等问题的前提。提出一种考虑交通路况的电动汽车充电负荷预测模型。建立考虑道路拓扑结构、速度-流量模型的道路交通模型,模拟在实际路网约束下车辆的行驶状态;考虑温度和车速的影响得到单位里程耗电量,并结合其他主要参数建立单体电动汽车充电模型;通过出行链理论和OD矩阵法分别获得私家车和出租车出行的起讫点,利用基于出行时间指数的Dijistra算法规划行驶路径;采用蒙特卡罗法进行模拟,得到充电负荷的时空分布。以西安市主城区实际路网为例,验证了该方法的有效性。     

计及车-路-站-网融合的电动汽车充电负荷时空分布预测

针对目前对车-路-站-网相互影响考虑不足,导致电动汽车充电负荷时空分布预测不准确的问题,提出了基于万有引力模型的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。首先,计及路网交通流和环境温度,分析外部环境与电动汽车能耗之间的关系。其次,考虑了温度、湿度、辐射等外部环境因素对用户出行的影响,建立基于出行意愿修正的出行链模型。最后,计及多方信息融合,建立基于万有引力模型的电动汽车充电站选择模型。算例结果表明,所提出的模型能够计及电动汽车、路网、充电站和电网的相互影响,并准确计算电动汽车充电负荷的时空分布,分析多场景、多区域下的电动汽车充电需求负荷特性。     

考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测

文章提出了一种考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测方法。首先,通过出行链理论和起止点(origin-destination,OD)矩阵法分别获得私家车和出租车出行的起讫点,利用Dijistra算法规划行驶路径;然后,构建基于路网实时车流量统计的速度-流量实用模型,计算路网各路段实时车速。构建考虑环境温度和车速的电动汽车单位里程耗电量模型,计算耗电量;接着考虑充电电价、时间、沿途耗电量等因素,提出基于后悔理论的电动汽车用户充电站选择模型;随后基于交通路网、车辆、公共快充站以及配电网等多源信息,建立多源信息实时交互的电动汽车充电负荷预测框架。最后采用蒙特卡洛法模拟了私家车和出租车的出行和充电过程,得到了区域内充电负荷时空分布。以某区域交通路网和典型配电网为例进行仿真,验证了所提充电负荷预测方法的有效性。仿真结果表明多源信息的及时交互以及考虑用户的后悔心理,会对充电负荷的时空分布产生影响。     

基于出行链的电动汽车充电负荷预测模型

提出了一种基于电动汽车行驶出行链的考虑充电频率的电动汽车充电负荷预测方法。由居民出行调研统计数据将家用车辆出行目的分为五大类,构建简单和复杂出行链,分别采用三参数威布尔函数和对数正态概率分布函数拟合每段行程的结束时间和行驶距离,建立车辆一天行驶的时空分布模型;考虑温度、交通路况等因素对电动汽车耗电量的影响,采用模糊算法计算得到每公里实时耗电量结果。用蒙特卡洛仿真方法对不同渗透率、夏冬季、工作日和周末等不同情景电动汽车充电负荷进行计算,结果表明,电动汽车充电负荷具有季节性、假日性,电动汽车无序充电将使电网最大负荷发生一定增长,并随其渗透率逐步加大。     

考虑出行路径决策的电动汽车充电负荷时空预测方法

为了构建准确的电动汽车充电负荷模型,本文提出一种考虑出行路径决策的充电负荷时空预测方法。首先,采用拉丁超立方采样抽取用户的起始出行时刻和起始荷电状态。其次,考虑用户的不确定性充电需求,利用模糊综合评价法以剩余荷电状态、停驶时长以及充电时长3种评价指标构建用户的充电行为模型。最后,考虑道路交通状况对用户出行路径的影响,根据Logit模型构建路阻函数模型,利用动态Floyd算法获取用户的出行路径,通过蒙特卡罗模拟得到电动汽车充电需求的时空分布。通过算例分析以及路径规划实验,表明本文方法能够更好地模拟用户的实际出行轨迹,在路径规划、载客量的影响以及模型精度上均具有优势。     

基于出行模拟的电动汽车充电负荷预测模型及V2G评估

提出一种交通路网约束下用户出行模拟的电动汽车充电负荷时空预测模型。首先,建立计及交通道路网络拓扑,道路—阻抗函数关系和区域功能特性的交通道路模型。其次,构建不同复杂程度的出行链模型模拟用户出行特性,运用Dijkstra算法选择耗时最短的行驶路径,进而采用蒙特卡洛方法模拟区域交通路网和出行链双重约束下,家用电动汽车充电负荷工作日1 d内的时空分布特性;然后,基于电动汽车负荷时空分布结果、综合荷电状态、停驻时间和电价3种特征因素,利用模糊算法计算电动汽车入网(V2G)可响应的功率和容量,并分析荷电状态对响应结果的影响。最后,以某区域为例,仿真获取电动汽车充电需求时空分布,进行V2G响应评估,结果验证了所提模型和方法的有效性。     

电动汽车充电负荷时空分布预测研究综述

随着碳达峰、碳中和目标的提出，电动汽车以其绿色、低碳、节能环保优势逐渐普及。电动汽车兼具负荷与储能双重特性，其充放电行为具有时间和空间的随机性和波动性，精准的电动汽车充电负荷时空分布预测是研究电动汽车入网影响、电网规划运行、与电网互动的基础。首先，分析影响电动汽车充电负荷时空分布的主要因素；然后，对充电负荷建模、时空分布预测方法进行系统阐述；随后，考虑电动汽车可以作为移动储能装置参与电网互动，评估其放电潜力并综述电动汽车入网(vehicle to grid, V2G)技术研究现状；最后，总结现有研究方法面临的挑战并进行展望。     

考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测方法

提出了一种基于电动汽车驾驶、停放特性的考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测方法。采用停车生成率模型预测停车需求,结合不同类型汽车、不同停放目的地的停车特性,建立电动汽车停车需求时空分布模型。从电动汽车日行驶里程、日停放需求时空分布特性入手,分析充电需求。采用蒙特卡洛模拟方法,仿真大规模电动汽车不同时间、不同空间的停放、驾驶以及充电行为,预测电动汽车充电负荷的时空分布特性。以深圳市为例,预测结果表明:电动汽车用户充电行为选择以及公共停车场充电设施配建比例不同,充电负荷也将有不同的分布;居民区、工作单位配建充电设施可满足大部分电动汽车的充电需求;同一城市不同区域建设用地类型不同,充电负荷具有明显差异。     

电动私家车充电负荷中长期推演模型

针对现有研究中电动汽车规模预测及其充电负荷预测相互独立的现状,提出了一种电动私家车充电负荷中长期推演模型。首先,综合考虑电动私家车使用人群的创新效应、模仿效应及电动私家车的价格因素,对Bass模型进行一定的改进以实现对电动私家车中长期保有量的预测进行动态建模。其次,基于描述车辆日出行行为特征的出行链模型,对私家车车主的出行活动的起止时间、行驶里程及停留时间进行概率建模,并采用蒙特卡洛模拟仿真城市海量的车辆行为。最后,采用上海市实际地理信息及行车数据,通过车辆规模推演与车辆行为仿真的交替进行,分析了社会宣传与政策补贴、车主充电习惯以及充电引导措施等对上海未来数年电动私家车充电负荷需求时空分布的影响。     

考虑三相负荷平衡的电动汽车有序充电策略

电动汽车负荷的大规模接入可能导致配电网出现三相不平衡问题,威胁电网安全经济运行。当前提出的大部分有序充电方法均针对等效的单相系统进行建模,忽略了三相不平衡问题的处理。文中提出一种考虑三相负荷平衡的电动汽车有序充电策略。算法外层运用三相前推回代法迭代修正节点电压,内层则通过求解一个电动汽车有序充电三相模型获得优化充电功率。通过调控电动汽车的充电功率及时段,可实现降低配电网网损以及三相之间负荷平衡的控制目标。仿真结果表明,所提出的有序充电策略可以有效避免电动汽车负荷大规模接入导致的三相不平衡现象,同时降低配电网网损、平抑负荷波动,保障电网安全经济运行。     

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。     

考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略

在电力市场环境下,充电站优化投标策略能降低电力成本,甚至通过售电获取收益.文中考虑了电动汽车成为柔性储荷资源的潜力,提出了日前电力市场和实时电力市场下充电站的投标策略.首先,基于闵可夫斯基加法提出了充电站内电动汽车集群模型的压缩方法,并建立了日前可调度潜力预测模型和实时可调度潜力评估模型.同时,考虑充电站间的非合作博弈,建立了电力零售市场下充电站的策略投标模型,并基于驻点法将其转化为一个广义Nash均衡问题.然后,提出了基于日前报价和实时报量的两阶段市场交易模式,并与合作投标模式、价格接受模式和集中调度模式进行对比.最后,基于一个38节点配电系统进行了仿真.仿真结果表明所提出的可调度潜力计算方法能够将电动汽车集群封装为广义储能设备,从而降低了模型的维度.基于可调度潜力的策略投标模型能够挖掘电动汽车的储荷潜力,实现电动汽车与电网的有序互动.     

计及路-网-车交互作用的电动汽车充电实时优化调度

大量电动汽车（electric vehicle, EV）无引导地自由充电会对城市交通系统和配电系统的运行带来负面影响, 而EV充电负荷的时空分布又与城市交通系统和配电系统密切相关。因此, 需在综合考虑城市交通系统、配电系统和EV交互作用的基础上, 研究EV的充电调度与控制。在此背景下, 首先提出一种计及路-网-车交互特性的电气化交通协同系统架构。接着, 建立基于出行链追踪的微观交通配流模型, 模拟EV用户的驾驶行为、位置分布、荷电状态、充电需求等实时信息。然后, 提出一种选择充电站和导航策略, 并构建兼顾配电系统安全和用户充电等待成本的双层实时优化调度模型, 以确定各充电站内EV的具体充电方案。最后, 采用包括某地区交通系统和修改的IEEE 33节点配电系统的集成算例系统, 对所发展的模型与方法进行说明。     

Real-Time Differential Pricing Scheme for Active Consumers with Electric Vehicles

Electric vehicles (EVs) are becoming increasingly popular because of their low operating costs. However, the anticipated increase in EV usage presents opportunities as well as challenges for utilities. This paper models EV charging behavior of active consumers who strategize their EV charging schedule to minimize the charging cost. The electric utility employs a temporal and spatially varying real-time pricing scheme that minimizes peak-to-average load ratio by influencing charging behavior of multiple active consumers. These active consumers decide their optimal charging strategy based on real-time electricity prices in order to minimize their EV charging cost. A model predictive control (MPC)-based optimal pricing scheme for electric utility and optimal charging strategy for active consumers is proposed. Effects of the proposed approach on load profile is verified using simulations.     

“车-站-网”多元需求下的电动汽车快速充电引导策略

提出一种面向电动汽车(车)、快速充电站(站)、配电网(网)多元需求的电动汽车快速充电引导策略。首先介绍了“车-站-网”协同模式下充电引导架构,并基于起讫点分析得出的快充需求分布结果,提出一种双层队列模型模拟快速充电站动态队列。然后,根据动态队列和节点电压约束下配电网快充负荷接纳能力,采用动态电价需求函数建立充电电价模型,以用户充电成本最小为目标引导用户选择快速充电站。最后,以某市部分主城区为例,对1 000辆具有快充需求的电动汽车在不同参与度下进行仿真。结果表明,所提充电引导策略能够在节约用户充电成本的同时,提高快速充电站的运营效率,保证配电网的运行安全。     

考虑用户满意度的电动汽车时空双尺度有序充电引导策略

规模化电动汽车的充电行为在时间和空间上具有随机性和不确定性,针对该特性,以多网融合的车联网平台系统为基础,构建有序充电引导模型架构。为了体现接入系统的用户充电时间选择的多样性,根据用户意愿将电动汽车在时间层分为接受系统调度集群和不接受系统调度集群,建立不同尺度下的用户满意度函数来充分调动电动汽车用户参与性,在此基础上提出有序充电引导调度策略。在时间层,通过引导车辆的充电时间调节负荷曲线;在空间层,规划各车辆的充电站选择。以包含4座充电站的IEEE-33节点配网为例,利用优化软件LINGO11对模型进行仿真。算例结果表明,所提引导策略具有好的控制效果,并且在保证用户满意度时,能改善电网负荷、充电站状况。     

基于集群响应的规模化电动汽车充电优化调度

大规模电动汽车(EV)的充电需求和充电负荷分布将呈现出规律性,从群体的角度对EV进行优化调度,可以降低问题的维度,提高优化计算的效率。基于区域EV的集群响应特性,建立了以负荷峰谷差最小化为目标的EV群体充电概率分布模型。在此基础上,根据EV群体对充电电价的灵敏度,建立EV集群响应的实时电价模型,通过电价对EV的充电行为进行有序引导,从而实现电网的"移峰填谷"策略。以典型的区域配电网负荷数据为例,验证了文中EV充电优化调度方法的有效性。最后,对EV群体响应实时电价的灵敏度,以及不同灵敏度下EV群体和代理商的节省成本进行讨论。     

物联感知环境下电动汽车充电等待时间分布的预测方法

已有的充电站等待时间研究往往忽略不同车辆充电需求的时变差异性,为全面描述充电等待时间的时变规律,文中提出了物联感知环境下电动汽车充电等待时间分布的预测方法。首先,确定充电站到达车辆数分布和充电时长分布,采用M/G/n排队模型模拟充电站排队等待系统,求解电动汽车充电等待时间分布函数。其次,建立用户选择充电站效用函数,利用Multi-logit模型对各个充电站内的充电需求进行预测。再者,根据充电需求预测值和网联充电站实时数据更新平均到达率、服务时间变异系数,提出电动汽车充电等待时间短时分布的预测算法。最后,以某城市某区域为例,验证了该分布的准确性,并通过路径选择分析了充电等待时间分布和可靠性对充电站的影响,为减少充电站排队拥堵和均衡电网负荷提供决策依据。