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电动汽车是汽车行业未来的发展方向,充电站作为电动汽车的配套服务设施,其建设也在积极进行。通过仿真分析了基于PWM整流+DC /DC变换器拓扑的单台充电机负荷特性,得到其负荷特性数学模型。基于该负荷特性利用数学模型进行分析,对影响充电站负荷的多种随机性因素分别进行了概率建模。在此基础上,利用蒙特卡罗建模方法,综合考虑了充电站负荷的各种随机性因素影响,得到了反应充电站时变性的静态负荷模型并给出了其不同渗透率情况下的日负荷曲线。 相似文献
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提出一种基于电动汽车停车时间、充电需求等因素的电动汽车居民区充电负荷建模分析的新方法。针对电动汽车的停车行为,研究基于居民区的区域停车生成率的停车需求,建立居民区的区域停车模型。建立里程分布模型,研究电动汽车移动和电耗量的关系,建立电动汽车剩余荷电状态(SOC)模型。结合居民区的区域停车模型、荷电状态分布模型,通过详细考察居民区区域停车这一功能分区特征,综合设备性质、居民区区域特征等因素,得到居民区的电动汽车充电模型。在充电模型中包含对电动汽车电池的工况分析、电耗量分析、返程时间分布、返程时SOC分布等环节的优化分析。采用一系列的数学建模方法,完成了基于时间分布的电动汽车居民区充电负荷的相关性质研究,以此作为日后电网调度、削峰填谷的参考。以某市为算例,进行蒙特卡洛模拟和分析,得出充电负荷分布的相关结论。 相似文献
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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 相似文献
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随着分布式光伏大规模发电的广泛应用,净负荷“鸭型”曲线特征明显,电动汽车白天充电无法充分利用新能源,夜间充电使原有负荷峰值叠加。为避免净负荷“峰上加峰”现象,文中以减小净负荷峰谷差为目标,实现充电负荷转移。首先,基于快慢充行为特征的统计数据,采用蒙特卡洛法模拟用户充电行为,实现未来充电负荷分布的预测,并根据慢充的入网特性以及快充的延迟充电特性建立快慢充负荷约束。然后,基于梯度下降法对负荷转移率进行计算,并引入用户消费心理学构建充电负荷价格响应模型。最后,对电网调峰的经济性进行分析以限定电价变动约束,以净负荷峰谷差最小为目标构建充电引导模型,并利用深度强化学习对其求解。仿真结果表明,所建模型和求解策略能有效引导充电负荷避开净负荷的峰期,并确定合理电价,减小电网的峰谷差。 相似文献
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电动汽车充电负荷时空分布预测是分析研究电动汽车充电对电网影响的前提,也是电网规划、运行调度的基础和依据。在对充电负荷影响因素分析的基础上,提出将预测区域进行分层分区,对不同功能用地的主要车辆,依据其出行链特性,基于转移概率矩阵建立描述车辆出行规律的模型。根据用户充电行为的随机性和不确定性,应用模糊推理法和概率统计法建立车辆在不同目的地的充电概率,并运用蒙特卡洛法对不同功能用地的充电负荷进行计算。最后,以A城市某片区为例,对其未来充电负荷进行预测,得到该地充电负荷的时空分布,并且分析了不同充电场所充电负荷对电网所造成的影响。 相似文献
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准确预测电动汽车充电负荷是研究大规模电动汽车接入对电网影响的基础,现有充电负荷预测方法缺乏考虑路况拥堵因素对电动汽车荷电量的影响。提出了一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法,在分析常规充电负荷影响因素并初步建立概率分布模型的基础上,对每段行程的行驶里程和行驶时间构成的二维出行特征数据进行聚类分析。挖掘常规统计数据无法得到的道路拥堵因素,考虑不同路况条件下道路拥堵因素对电动汽车荷电状态的影响并叠加该变量到负荷预测模型中。以北京市为例分别预测并比较分析了工作日、周末、夏季、冬季电动汽车日充电负荷曲线。计算结果表明该方法可在一定程度上提高充电负荷预测的精确度。 相似文献
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随着电动汽车的普及率越来越高,电动汽车规模化接入将给电力系统的稳定运行带来风险和负担,如何进行移峰填谷、减小负荷波动成了当今电网非常关注的一个问题。对此,文中提出了一种上层优化指导曲线和下层实时负荷跟随相结合的实时优化模型。在上层总控中心,基于典型日常规负荷曲线和车辆出行预测数据,建立了以总负荷(常规负荷和EV充电负荷)峰谷差最小为目标的优化模型,得出一条电动汽车充电功率指导曲线;在下层智能控制中心,根据返回EV的状态和充电需求,计算EV充电优先级,以上层优化得到的功率指导曲线为跟随目标,来指导电动汽车的有序充电,实现负荷跟随。然后以某小区的常规负荷数据和EV用户出行的概率模型数据进行充电模拟,计算出相关的指标,与无序充电的结果进行对比。仿真结果表明,此有序充电控制策略能够有效地实现EV充电负荷的移峰填谷、降低负荷波动,同时也能够增加代理商的充电服务收益,满足用户的充电需求。 相似文献
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目前电动汽车通过电动汽车入网(V2G)技术向电网放电时,计算电池总损耗模型过于简单,无法准确反映电池的损耗。为此,基于电池放电特性曲线,文中利用电池放电动态容量衰减模型,得出在不同剩余电量下释放相同电量对电池损耗有较大差异的结论。在以配电网变压器容量为约束的前提下,建立了计及电池损耗的有序用电用户充放电费用最小模型及相应的充放电策略;并采用优先顺序法将多时段优化问题转化为各时段最优问题,实现该模型的求解。仿真算例结果表明该方法不仅可以有效保障放电用户利益,同时能够提高充电站利润及无序用电用户充电成功率。 相似文献
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计及电动汽车不确定性的有序充电调度策略 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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由于受到车主出行行为和交通路况等随机因素影响,电动汽车(electric vehicle,EV)充电站负荷具有很强的随机性。建立描述EV充电站负荷随机性的概率模型,对配电网的安全运行分析具有重要意义。以EV充电站一天负荷曲线中每个时段的负荷为随机变量,依据历史数据,选择拟合精度最高的通用分布函数建立每个单时段负荷的概率分布模型。由于EV充电行为的持续性,相邻时段充电站负荷具有相关性。先根据各时段负荷的相关性将一天96个时段分为若干个连续时段集,每个连续时段集里面多个相邻时段负荷之间的相关性较大,再采用Pair-copula方法以D藤结构建立每个连续时段集里面多个相邻时段负荷的联合概率分布模型。基于Pair-copula联合概率分布模型抽样生成计及相关性的一天各个连续时段集的负荷场景,并采用波动趋势和波动大小作为表征生成负荷场景波动性的指标来衡量所生成场景的合理性。最后,以深圳市某EV充电站的实际历史数据为例,验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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应用My SQL和Java平台建立了一种基于分层架构的大规模电动汽车有序充电仿真平台。该平台根据各种仿真算法的数据需求对电动汽车的分层架构和充放电行为进行建模,描述了大规模、大范围电动汽车充电负荷的时空分布,并基于所提出的模型建立了统一的仿真算法接口。该平台可用于仿真验证大规模电动汽车充电负荷预测算法和有序充电调控算法,为不同算法的效果比较提供了可能,在仿真的意义上解决了目前电动汽车发展规模较小,现有文献提出的预测和控制算法的效果难以实验验证的问题。算例分析展示了该平台的功能及有效性。 相似文献
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不确定充电习惯对电动汽车充电负荷需求及充电负荷调节的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
采用二项分布描述电动汽车用户充电习惯的不确定性,本文建立了含有不确定性因素的充电负荷需求计算模型。基于此计算模型,分析了不确定性充电习惯、充电起始时间延时和充电功率对电动汽车充电负荷需求的影响;然后以配电网负荷方差最小为目标函数,以充电起始时间和充电功率为控制变量,考虑电动汽车充电功率约束和电动汽车用户充电能量需求约束,建立了基于不确定充电习惯的充电负荷优化调节模型。以北京市汽车行驶数据和典型配电网负荷数据为例,验证了本文所提充电负荷优化调节方法的优越性。 相似文献
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居民小区电动汽车充电负荷有序控制策略 总被引:5,自引:1,他引:5
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。 相似文献