电动公交区域调度计划与有序充电策略研究

电动公交经济运行需要兼顾交通和电网2个利益主体,一方面要用最少的车辆数完成所有车次任务,另一方面要响应电网分时电价机制,减少充电成本和平抑负荷波动。首先基于时空网络建立区域调度计划的集分割模型及其分支定价求解算法,求解出最优车次链。在此基础上,分别以充电成本最低、白天和夜间充电负荷波动最小为优化目标,以满足充电需求、充电过程连续等为约束条件建立最优车次链的2种有序充电策略模型。最后以一个3车场3线路电动公交区域调度计划和充电策略的制定为例对模型进行验证,结果表明所建模型具有使用的车辆数最少、充电费用低、充电负荷波动小和便于应对异常情况等优点,对公交公司制定行车计划和充电计划具有重要参考价值。     

含分布式光伏的公交充电站多阶段优化调度

在充电站中融合分布式光伏,有助于降低充电站运营成本,促进城市低碳化发展。充电站的充电负荷冲击和分布式光伏出力不确定性,使得充电站总负荷功率存在较大的波动性。针对存在光伏发电系统的电动公交车集中充电站,构建多阶段优化调度模型。第一阶段,根据公交出行计划,建立以充电裕度最大化为目标的有序充电模型,计算公交车间歇充电时段。第二阶段,建立以降低充电成本和电网波动为目标的多层次优化模型,在保证公交充电站运营成本最低的基础上,提高充电站整体用能质量。仿真结果表明：优化策略能够合理安排电动公交车充电行为和充电功率,使得公交站充电成本最低,且整体功率曲线在不同电价时段保持稳定。     

基于双层优化的电动公交车有序充电策略

随着城市公交车电动化率越来越高,对电网安全稳定运行造成的影响也越来越大,因此对电动公交车的运营规律进行分析并制定合理的充电计划具有十分重要的意义。通过对电动公交车快速充电站运营规律的研究,提出了一种双层优化有序充电控制策略模型,并采用离散二进制粒子群算法进行优化求解。上层模型基于分时电价,从运营商的角度出发,以电动公交车的充电成本最低为目标;下层模型考虑到仅依赖分时电价可能会造成新的负荷高峰,因此从配电网的角度出发,基于上层模型的优化结果并以充电负荷方差最小为目标。最后,通过算例验证了所提模型能够有效减少电动公交车的充电成本,降低车辆充电对配电网所造成的影响。     

电动公交车光储充电站的分层分级充电优化控制策略

为实现电动公交车光储充电站对光伏能源的充分利用,降低大规模电动公交车充电对配电网系统运行带来的负面影响,提出了电动公交车光储充电站的分层分级充电优化策略。首先,从光储充电站的系统结构、电动公交车的运营特性和充电站的电能补充模式三个方面分析电动公交车的充电场景;然后,基于上述电动公交车的充电场景制定光储充电站分层分级充电控制策略;最后,以购电成本最低和光伏利用率最高为目标建立多目标优化模型,并通过小生境粒子群算法进行求解,验证了所提方法的正确性和有效性。     

考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站规划

针对电动公交车充电站的最佳充电容量难以确定及其充电效率低的问题,提出了一种在站址既定情况下考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站优化规划方法。首先,根据电动公交车的发车状态模拟电动公交车日常运行中的电能消耗,生成电动公交车的总运行负荷时序曲线;然后,基于生成的运行负荷时序曲线,构建充电需求度指标,制定电动公交车的充电调度机制;最后,在满足电动公交车充电需求的同时兼顾充电站精细化规划的要求,建立以充电能力最强、投资运行成本最小、光伏能源综合利用指标最大为优化目标的充电站多目标优化规划模型,并采用小生境多目标粒子群优化算法对该模型进行求解,以确定电动公交车充电站的充电桩数量以及光伏发电系统和配电变压器的容量。工程实例分析结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

计及电动公交车-电池联合调度的公交换电站有序充电策略

伴随电动公交的规模化发展,换电模式下公交车更换下的电池充电计划的有序调控,可以作为用户侧的需求响应资源,减少大规模电动公交充电负荷接入对配电网供电能力的压力。建立公交车状态转换时序分析模型,以日为仿真周期,模拟分析电动公交线路每辆车在行驶状态、等待发车状态及换电状态间的多场景转换流程,生成全天换电需求产生的次数和对应的时间分布;以满足电动公交车的调度计划为约束,以减小系统峰谷差为控制目标,建立电动公交有序充电优化调控模型,并采用蒙特卡洛模拟法求解模型。最后以某公交线路电气化为例,仿真分析采用有序充电模型下公交线路充电负荷的优化调控效果,并分析发车间隔时间和电池配置规模对公交线路充电负荷有序调控潜力的影响。     

基于混合整数规划的电动公交车快速充电站有序充电策略

以电动公交车快速充电站充电成本最小化为目标,以满足电动公交车充电需求和配电变压器不过载为约束条件,建立了快速充电站内电动公交车有序充电的数学模型。由常规的公交车时刻表和相关数据可模拟电动公交车的充电需求。为验证所提方法的有效性,对电动公交车快速充电站在有序充电和无序充电两种情形下的配电变压器负荷、充电站充电成本进行了仿真计算和分析。研究结果表明,相较无序充电方法,快速充电站通过自主响应电网分时电价,有序充电控制方法可显著降低充电站充电成本。所制定的充电计划具备较高的计算效率,并且充电过程连续,能最大限度降低有序充电启停充电机对充电机和电池的负面影响,适用在实际电动公交车快速充电站中应用。     

考虑响应程度反馈和昼夜充电分布的公交车站双阶段响应模型

大规模电动公交车充电负荷接入电网导致负荷峰值攀升,电网安全性和经济性下降,为此提出了一种考虑响应程度反馈和昼夜充电分布的双阶段充电响应模型。建立了电动公交车双阶段充电负荷模型,基于电动公交车的排班模型确定调控时段,并将各调控时段的充电状态作为控制变量;提出了行程裕度系数的概念,将电动公交车的充电需求分配到夜间和白天,实现双阶段充电;制定了基于响应程度的削峰响应分段激励结算机制,依据响应系数将响应分为欠响应、有效响应、过响应,并通过惩罚系数和饱和系数引导公交车站实现有效响应;在此基础上,建立了电动公交车夜间-日间双阶段充电响应模型,以单位电量净支出作为指标实现公交车站效益最大化;基于粒子群优化算法,通过定义约束偏离程度函数,给出了带约束条件的优化策略。通过仿真验证了所提策略能可靠完成响应任务,电动公交车的单位电量净支出大幅下降,且电网的响应经济负担较固定激励方式更轻。     

计及电池损耗的电动公交车参与V2G的优化调度策略

考虑动力电池的损耗成本,提出一种电动公交车参与电动汽车与电网互动(V2G)的多时间尺度优化调度策略。首先,依据工程经济学原理建立动力电池的损耗模型。然后,在日前阶段的上层以公交公司的日运营成本最小为目标,采用迭代法对电池损耗成本和充电站的充放电计划进行联动优化;下层模型在上层优化结果的基础上,以配电网负荷峰谷差最小为目标,进一步优化充电站的充放电计划。日内阶段对光伏出力和配电网基础负荷功率进行滚动更新,以公交公司日运营成本最小和日前、日内计划偏差最小为目标对日前计划进行修正。最后,从公交公司和电网2个角度对无序充电、有序充电、参与V2G的3种方案进行对比分析,验证了电动公交车参与V2G时的优越性,并通过灵敏度分析表明不同V2G补偿系数下公交公司运营成本的变化趋势。     

电动公交车充电站规划和充电策略研究

针对电动公交车的运营特点对公交车专用充电站进行了规划。基于“集中充电,统一配送”的充电模式搭建集中充电站规划的两阶段模型,采用Affinity Propagation聚类(简称AP聚类)确定站址和服务区域,考虑电池和电能购置费用,制定充电策略以实现集中充电站容量的优化配置,最后以综合成本最小为目标选取建设规模及具体方案,利用Lingo软件求解。采用算例对所提模型进行说明,验证其有效性和可行性。     

基于双层规划的电动公交快充站经济性充电策略研究

伴随着电动公交的推广,运营商在其充电服务管理中扮演着越来越重要的角色。如何制定合理的充电服务费,实现运营商和公交公司双赢,成为重要的研究课题。基于以上原因,文中以电动公交快充站充电调度为研究背景,利用双层规划的理念,建立了电动公交快充站服务费定价模型及充电策略分析模型。该模型的上层为充电服务费定价的运营商效益模型,下层是充电负荷优化的公交公司成本模型;利用鸡群优化算法对上下层模型进行迭代,计算出最佳日充电策略及最优服务费定价策略;利用提出的双层规划模型对实际电动公交快充站运营数据和典型负荷进行仿真计算,结果表明:实行分时服务费可以对电动公交的充电行为进行有效引导,有利于平抑充电负荷波动,实现运营商与公交公司双方利益最大化。     

计及实时交通特征的电动公交车备用率与充电桩联合优化

为了提高电动公交车及充电站总投资和运营的经济性,需综合考虑公交车和充电桩的购置成本以及充电成本。以道路特征、实时交通特征、环境温度为主要影响因素,计算电动公交车的行驶时间和能耗;在满足公交车运营基本需求和保证车内温度的前提下,以日公交车购置成本、日充电桩建造成本、日充电成本之和最小为目标进行优化,建立电动公交车备用率与充电桩的联合优化模型,并采用改进的离散型自适应粒子群优化算法进行计算,得到公交车和充电桩的最优购置方案以及各季节和全年的日均投资及运营成本。以某公交线路上电动公交车年内多种运营条件为算例,验证所建优化模型的正确性。     

考虑交通流量俘获的电动汽车充电负荷预测和充电站规划

针对电动汽车(EV)的充电需求,考虑路径的交通流量,以最大交通流量俘获、最小配电系统网络损耗和最小节点电压偏移为目标,构建了一个多目标决策模型对EV充电站进行规划。运用网络扩展技术确定交通流量俘获路径;运用蒙特卡罗模拟算法,确定规划区内EV的最大充电负荷,从而推算得到充电站的容量;运用超效率数据包络分析评价方法,确定经过归一化处理后各目标函数的权重系数,从而将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并采用改进的二进制粒子群优化算法进行求解。以一个包含25个节点的交通网络耦合33节点配电系统为算例进行仿真,验证所建模型和所提方法的有效性,并进一步分析EV最大行驶里程、充电站负荷接入不同节点以及不同时刻对各目标函数的影响。     

基于紧迫性需求的电动汽车协调充电优化策略

电动汽车(electric vehicles,EV)的随机充电会导致峰值负荷突变,进而增加了电网运行波动的风险。为此,提出了一 种基于微电网的电动汽车协调充电调度策略,算例表明该策略可以降低负荷的峰值,减弱了随机充电行为对于电网波动的风 险。首先,考虑充电紧急性指标(charging urgency index,CUI)来反映不同的充电需求,以及利用蒙特卡洛法模拟电动汽车充 电时间行为的随机性,进一步保证电动汽车的协调充电。其次,以整体峰谷负荷差最小为目标,建立协调充电调度的优化模 型,考虑了电动汽车慢速和快速充电以及微电网运行各种限制。仿真结果表明,在两种充电模式下,该方法较不协调充电方 法在500辆电动汽车的情况下能够将峰值负荷分别降低54.71%、46.38%,能有效地解决电动汽车车主的充电选择模式以及 降低微电网运行的风险,为微电网削峰填谷提供策略。     

考虑充电功率的电动汽车快充站充电设施优化配置

为实现电动汽车快充站内的经济建设,同时分析充电功率在充电站规划中的影响,提出了一种电动汽车快充站充电设施优化配置方法。以电动出租车为例,分析其出行特征,并基于排队论分析各个时段内站内排队系统的运行指标,建立分时段的用户等候时间成本计算模型。以充电站投资成本和用户等候时间成本之和最小化为目标函数,建立考虑装置利用率、排队时间、配电容量和占地面积的充电设施配置优化模型,在模型中同时对充电设施的充电功率和数量进行优化,实现快充站内社会成本的最小化。通过算例验证所提方法的可行性以及优化充电功率的经济性。     

基于GRU-MPC的光储充电站日前-日内两阶段优化控制

电动汽车负荷与光伏出力的随机性给光储充电站的经济运行带来严峻考验。为了更高效地利用储能系统以及提高控制策略的鲁棒性,建立光储充电站日前-日内两阶段优化模型。在日前阶段,结合变分模态分解与门控循环单元神经网络预测一天48个时刻的充电负荷,并建立以日充电成本最小为目标的优化模型;在日内阶段,以日前调度计划与日内实际运行结果的偏差最小为目标,采用模型预测控制来实现滚动优化,为了增强储能控制策略对不确定源荷的跟踪能力,在日内关键时间点结合超短期源荷预测的结果对日前计划进行更新,得到基于阶段性最佳参考轨迹的实时调度。以实际算例进行仿真计算,比较不同控制策略对充电成本的影响,结果表明所提两阶段优化控制策略可以节省更多的充电成本,有更高的经济价值。     

考虑V2G及碳排放量的风光储综合能源系统协调优化运行

结合我国“碳达峰”、“碳中和”目标的提出,文中将电动汽车的充放电特性考虑到风光储综合能源系统中,建立了以碳排放量最小为目标函数的综合能源系统协调优化模型。该模型通过利用电动汽车的充放电特性,以此调整综合能源系统的负荷曲线,在系统调峰调频的基础上实现系统的经济最优与碳排放达标。文中利用改进的禁忌-细胞膜优化算法对模型进行求解,经过算例分析表明,该优化方案能通过对常规电负荷与电动汽车负荷的平移和替换,平抑系统负荷波动,实现经济的最优与碳排放量的控制。