基于蒙特卡洛算法的大规模电动汽车充电负荷预测

电动汽车充电负荷的有效预测对配电网的安全稳定运行有重大意义。以某地区不同类型电动汽车的保有量预测结果为基础,将用户出行习惯、电动汽车的充电功率、充电时长等因素作为模型参数,利用蒙特卡洛模拟算法建立了考虑电动汽车类型的充电负荷预测模型,对该地区电动汽车的充电负荷进行预测。结果表明,未来电动汽车充电负荷增长较快,2025年较2022年充电负荷增长近70%,且不同类型充电负荷有不同的特征。该方法能提升电网负荷预测精确度,为配电网的调度与规划提供技术支撑。     

居民区配电网接纳电动汽车充电能力的统计评估方法

随着电动汽车大规模发展,电动汽车充电负荷将会对配电网的安全与经济运行产生不容忽视的影响。以居民区配电网为研究对象,基于现有居民区负荷的计算方法,考虑单个居民区住户数量分布,结合不同类型居民区用电特性,负荷增长特性,电动汽车驾驶以及充电行为差异,建立了居民区电动汽车数量分布及单个居民区内电动汽车充电功率需求的数学统计模型,提出了居民区接纳电动汽车充电能力的评估方法。算例评估结果表明,随着电动汽车渗透率的增加,居民区配电变压器接纳电动汽车充电能力存在明显差异。所提方法可有效评估各类居民区配电网接纳电动汽车充电的能力,评估结果具有实际指导意义。     

电动汽车保有量预测研究现状

电动汽车以其能耗和减排等方面的优势,预计未来将会有大量电动汽车通过专用充电站、住宅区充电桩和家用充电器接入电网,这将显著地改变电力系统居民和商业负荷的特性,势必会对为传统负荷设计的配电系统造成冲击。评估配电系统对电动汽车接入的支持能力,必须对电动汽车的充电负荷进行研究,而充电负荷与电动汽车接入的数量直接相关,因此对电动汽车保有量进行预测非常重要。本文总结并比较了已有的电动汽车保有量预测方法,即时间序列法、弹性系数法、Bass模型等,并阐述了这些方法的不足。     

电动汽车接入方式对配电网静态电压稳定裕度的影响分析

电动汽车负荷具有随机性、间歇性和源荷两重性,当其大规模无序接入配电网时,对电网的安全稳定和经济运行将产生严重影响。本文分析了不同类型电动汽车用户的行为特性,建立了电动汽车功率需求模型,采用蒙特卡洛法预测了未来配电网中各类电动汽车负荷的时空分布规律,在此基础上提出了配电网对电动汽车适应能力的测评方法。以IEEE33节点配电网应用为例,分析了电动汽车充电负荷在不同接入方式下对电网静态电压稳定裕度的影响。     

基于综合预测模型和蒙特卡洛的电动汽车保有量及负荷预测方法研究

电动汽车的规模化发展及其充电设施的持续性建设严重威胁电力系统的稳定性,但是目前尚缺简便有效的电动车保有量和负荷预测方法。因此,建立基于综合预测的电动汽车保有量预测模型,应用灰色预测、反向传播(BP)神经网络以及长短时记忆(LSTM)网络3种预测模型对电动汽车保有量进行预测,获得单预测模型的预测结果,并利用熵权法对单预测模型预测结果分配权重,计算得到综合预测结果。建立基于蒙特卡洛算法的电动汽车负荷预测模型,在保有量预测的基础上,模拟电动汽车电池特征参数和用户出行习惯,对电动汽车无序充电行为进行预测,形成电动汽车日负荷曲线。最后,以某市电动汽车保有量及充电负荷数据验证所提模型的有效性。算例分析表明,所提综合预测模型比单预测模型具有更高的预测精度,负荷预测结果表明规模化电动汽车并网将给电力系统带来新的挑战。     

一种基于SOC的电动汽车充电过程等效电阻模型

电动汽车大规模接入配电网将对电力系统的运行产生显著影响,电动汽车不同充电阶段的充电负荷不同,建立电动汽车充电过程的准确等值模型将为分析其充电带来的影响提供理论依据。文章研究电动汽车充电,分析充电机基于充电功率的充电过程等效非线性电阻模型,进而建立基于电池荷电状态(state of charge,SOC)的等效数学模型,最后将电动汽车充电负荷接入典型低压配电网中,仿真分析了重载方式下电动汽车充电负荷与配电网感应电机负荷对配电网供电的影响,对比分析了充电过程的功率模型和SOC模型的准确性,验证其建模方法具有计算量小、原始参数易获取的特点。     

安徽省2020年电动汽车保有量及充电负荷预测探讨

年来电动汽车发展迅速,将成为电力负荷预测中不可忽视的重要组成部分。准确的电动汽车负荷数据是电力系统规划和运行的重要数据基础,因此对电动汽车负荷的预测具有重要意义。探索提出了利用政府规划目标推算法、千人保有量法和电动汽车产业调研等方法开展安徽省 2020年电动汽车保有量预测。并基于实用化方法预测了安徽省 2020年电动汽车保有量;提出不同情景条件下预测安徽省 2020年电动汽车充电负荷最大规模,并采用标准车折算法对电动汽车充电负荷预测结果进行了合理校核,相关算法应用可为电动汽车负荷预测工作的方法和流程提供参考。     

考虑电动汽车充电需求的城市配电网负荷预测

提出了一种考虑电动汽车充电需求特性的城市配电网负荷预测方法,实现对城市配电网中长期负荷增长规律进行预测。首先,建立城市电动汽车时空分布的充电需求率模型,再根据城市电动汽车的发展趋势,对电动汽车充电负荷的增长规律进行预测。根据城市发展规划,采用灰色预测模型对常规负荷进行预测,最后将电动汽车负荷增长规律与常规负荷增长规律结合,得到城市配电网的中长期负荷增长规律。     

“车–路–网”模式下电动汽车充电负荷时空预测及其对配电网潮流的影响

该文提出一种"车–路–网"模式下电动汽车充电负荷时空预测模型。首先通过建立单体电动汽车充电模型和计及交通网络拓扑特性、速度–流量实用关系模型及区域属性特征的道路交通模型,来模拟城市区域路网约束下电动汽车的交通行驶特性;进而运用交通起止点分析法来精确模拟电动汽车行驶路径,采用蒙特卡洛方法对各类电动汽车的充电负荷进行时空预测;最后将城市路网及充电负荷归算至对应配电网节点,通过序列化潮流算法来评估大规模电动汽车接入后对配电网的影响。以某市主城区部分实际道路情况为例,预测充电负荷时空分布,分析城市区域电动汽车充电负荷整体分布特性及其对33节点配电网潮流的影响,结果表明该文所提方法现实有效。     

含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法

针对大规模电动汽车接入配电网无序充电带来的负荷峰值增加等问题,提出一种含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法。首先基于蒙特卡洛抽样方法分析了大规模电动汽车的充电负荷需求;然后,以含大规模电动汽车接入的主动配电网运行成本最小化和负荷曲线方差最小化为优化目标,综合考虑电动汽车的充电需求和配电网的运行约束,构建含规模化电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对多目标优化模型进行求解,针对多目标优化得到的帕累托(Pareto)最优解集规模大,蕴含信息丰富,导致运行人员难以决策的问题,提出一种基于模糊聚类的方法对多目标Pareto最优解集进行筛选。通过改进的IEEE 34节点算例的多场景对比分析,结果表明:所提出的模型和方法可在保证系统经济运行的同时,有效利用电动汽车的优化充电降低系统负荷峰谷差。     

配电网接纳电动汽车充电能力的评估分析

研究区域配电网接纳电动汽车充电效率,对解决配电网安全运行具有重要意义。选取包含办公楼、商业中心和居民小区的典型区域配电网,首先分析电动汽车充电特性,建立电动汽车充电负荷模型。然后讨论了不同规模的电动汽车对典型区域配电网谐波总畸变率、变压器负载情况、支路堵塞程度和母线电压偏移的影响情况,分析限制大规模电动汽车接入典型区域配电网的影响因素。最后对典型区域配电网接纳电动汽车的充电能力进行评估,并对今后配电网规划提出建议。     

使用卡尔曼滤波修正蒙特卡洛算法的电动汽车充电负荷预测研究

电动汽车将在未来迎来大规模的推广和应用,并对电网运行产生深远影响。而电动汽车充电负荷预测将是分析电动汽车对电网运行产生影响的基础。传统的电动汽车负荷预测方法仅仅通过对电动汽车运行行为特征进行分析,预测结果也仅仅是一种预期,即便考虑了多种典型场景,也难以准确描述随机性较大的电动汽车充电情况及充电功率大小。通过对电动汽车充电设施设置充电功率采样观测点,使用测量值对蒙特卡洛预测结果进行卡尔曼滤波修正,计算出较为符合系统状态的预测结果,并使用某行政区进行了算例演示,所提计算方法为研究电动汽车充电负荷精确预测和有序充电提供了新的方法探究和思路。     

基于自适应遗传算法的规模化电动汽车智能充电策略研究

电动汽车充电负荷在时空上具有不确定性,大规模电动汽车无序充电会导致配电网峰值负荷超过设备允许极限,给电网运行带来严重影响。以平滑配电网日负荷曲线为优化目标,建立了考虑各电动汽车用户充电需求约束的规模化电动汽车智能充电控制策略求解模型,并采用自适应遗传算法求解。以IEEE33节点配电网系统为例,基于蒙特卡洛随机模拟规模化电动汽车并网场景,对比研究了无序充电和智能充电两种控制模式下电动汽车负荷对配电网的影响,验证了利用所提方法对实现平滑负荷的有效性。     

电动汽车充电负荷时空分布建模研究综述

随着电动汽车(EV)市场投入规模不断扩大,具有时空随机性和不确定性的EV充电负荷将严重影响配电网规划与运行,而EV充电负荷时空分布建模是研究EV充电负荷对配电网影响的基础。为此,本文综述了电动汽车充电负荷时空分布建模方面的近年研究现状。首先,从外部影响因素和内部影响因素两个方面,总结分析影响EV充电负荷时空分布的因素;然后,从基于数据驱动和模型驱动两个方面,对EV充电负荷的时空分布建模方法进行综述;最后,对现有研究方法存在的不足进行分析,对未来的研究方向进行展望。#$NL关键词：电动汽车; 影响因素; 时空分布; 负荷建模; 综述#$NL中图分类号：TM73     

考虑响应行为不确定性的电动汽车充电负荷预测研究

电动汽车充电负荷预测是研究电动汽车对电网规划的重要前提。文中通过对蒙特卡罗模拟进行改进分析后建立了基于响应行为不确定性的电动汽车充电负荷预测模型。首先,对充电行为不确定性因素进行分析,结合不同渗透率下的具体情况进行充电负荷随机参数调整。然后,结合随机参数及电动汽车保有量及动力电池参数等,分析了蒙特卡罗模拟算法误差产生原因,从而提出了结合POT除串法的改进蒙特卡罗法的充电负荷预测模型,同时改进了蒙特卡罗法的寻优路径以大幅度提高计算速度。最后,以山东省济南市为例,对充电负荷特征及其对配电网的影响进行了两种方法的对比分析。预测结果说明,改进后的蒙特卡罗方法对充电负荷预测研究有较高的预测准确性和较强的工程实用性。     

基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测建模

电动汽车大规模接入将对电网造成巨大影响,为采取有效措施,需对其负荷进行预测。在研究我国电动汽车相关政策的基础上,从影响电动汽车负荷的主要因素入手,详细地分析了不同类型电动汽车在不同充电模式下的充电行为,建立了电动汽车负荷预测模型,并采用蒙特卡罗法抽取起始充电时间、充电起始荷电状态等因素进行仿真。根据北京市电动汽车发展情况,对北京市电动汽车的规模进行了预测,得到北京市电动汽车在工作日和节假日的日负荷曲线,并对结果进行了分析。分析结果表明：未来电动汽车的大规模接入将给电网带来大量的新增负荷,同时加大了电网负荷峰谷差,需对电动汽车充电负荷进行有效的控制。     

电动乘用车日充电负荷特性研究

为了预测电动乘用车的日充电负荷曲线,建立了一种电动乘用车日充电负荷模型,首先采用Bass模型预测电动乘用车的保有量,然后对每辆车采用蒙特卡洛方法抽取其起始充电时间及起始充电电量,最后累加负荷曲线得到电动乘用车日充电负荷曲线。该研究成果对于研究如何调整电网负荷峰谷差具有重要意义,也可通过预测电动乘用车保有量来预测未来年份的电动乘用车充电负荷曲线,对于电网规划及电动汽车的发展规划具有指导意义。     

电动汽车接入电网的影响与利用

未来电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)的大规模接入,将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响。从电动汽车充电负荷建模与仿真计算、电动汽车接入对电力系统的影响、电动汽车的充放电控制与利用3大方面,讨论电动汽车接入电网的研究现状。指出电动汽车充电负荷分析应考虑的主要因素;总结电动汽车接入对电源发展、电网运行、充电设施与配电网规划方面的影响,并分析电动汽车有序充电及与电网互动(vehicle to grid,V2G)的研究现状和应用难点。最后,对今后的研究方向进行讨论。     

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。     

多种类型电动汽车接入配电网的充电负荷概率模拟

通过研究不同类型电动汽车的充电特性,针对混合电动汽车改进了初始荷电状态的抽样方法;计及充电时间长度对开始充电时刻选择的影响,同时引入电动汽车实时充电数量的随机因素,建立了多种类型电动汽车充电负荷需求的概率模型。某地的配电网负荷数据和IEEE 34节点系统算例结果表明,在电动汽车渗透率相同的情况下,其充电高峰时段工作日负荷高于休息日负荷;适当提高换电池电动汽车比例可以降低电动汽车对配电网带来的负荷冲击。