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。     

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。     

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。     

考虑配电网运行安全的出行电动汽车充电引导策略

电动汽车在节能减排、推动“双碳”进程等方面有着传统汽车无法比拟的优势。然而，大规模出行电动汽车无序充电可能会加重配电网负荷波动甚至引起节点电压过低等安全问题。为此，提出了考虑配电网运行安全的出行电动汽车充电引导策略。首先，基于配电网原始负荷及节点电压情况，建立了分区域分时电价定价模型，建立电价与负荷情况之间的相关性；其次，以所制定的电价为基础，在各个充电站分别制定电动汽车充电行为预备调度方案，调度的原则是电动汽车的充电费用最低，从而引导电动汽车在负荷低谷进行充电，参与配电网的负荷优化；再次，建立以充电费用、出行总时间以及行程距离三者权值之和最小为目标的电动汽车充电站选择函数，为电动汽车推荐充电站并规划最优行驶路径，同时提升用户经济性和配电网运行的安全性；最后，以修改的IEEE33节点配电网为例，验证了该策略可以有效提升电动汽车用户出行满意度并兼顾配电网的运行安全。     

基于电动汽车无功补偿的配电网电压调控策略

大规模电动汽车充电负荷将加重局部配电网节点电压偏离标称电压程度,且在时间和地点上具有随机性,传统无功补偿方式虽能解决上述问题但经济性较差。因此,提出了一种基于电动汽车无功补偿的电压调控策略,该策略通过有效调节充电机的运行功率因数,对节点进行无功补偿的同时改变充电有功功率,从而在保证节点电压安全稳定的同时又不降低配电网经济性。通过分析符合国内一二线城市特征的工作区域的出行行为特性和充电机变功率因数运行特性,计算了充电机运行功率因数的可调控范围,进而提出了以接入某节点的所有电动汽车充电机运行功率因数为优化变量,以减小节点电压与额定值差距、减小电压波动、电动汽车单位时间段内充入电量尽可能多为优化目标的节点电压调控模型,并采用免疫优化算法对该模型进行求解。最后以实际局部配电网为例,通过仿真验证了该策略的有效性。     

计及光伏发电的电动汽车充电优化调度研究

考虑到光伏电源间歇性负荷的接入和大规模电动汽车的无序充电给配电系统带来的不利影响,针对电动汽车充放电以及光伏发电机组有功经济调度优化策略展开研究。首先构建了综合考虑发电成本、配网峰谷差和网损的两阶段协同优化调度模型,并从机组开停机约束和节点优化方面对模型进行了改进,然后采用基于细菌趋化改进的粒子群算法对模型进行求解,实现电动汽车最优充电。最后采用IEEE33节点系统验证了所提出的双层优化调度模型的有效性。     

基于GRASP-PR混合算法的电动汽车有序充电优化

大规模电动汽车(Electric Vehicle,EV)并网充电会对配电网造成过负荷、网损增大、电压越界等影响,为了减小EV充电对电网的冲击,文中构建一种多目标EV充电优化模型,并提出GRASP-PR混合算法进行求解。算例仿真采用IEEE 33节点配电网系统,对比研究所提算法、传统GRASP算法和无序充电的仿真结果,证明基于该混合算法有序充电能达到最小化配电网运营成本、负荷"移峰填谷"和升高节点电压水平的目标,有利于解决EV有序充电问题。     

配电网电动汽车接纳能力分析

针对传统建模方法精度不高的特点,提出剩余电量安全裕度的概念,用来定量描述电动汽车充电可能性。为了定量分析电动汽车的日充电需求和配电网的常规日负荷之间的关系,提出置信准入比的概念,并从NHTS数据库直接采样模拟私家车的充电负荷。考虑到大规模电动汽车接入配电网充电的安全运行约束,构建了考虑配电网接纳能力的机会约束方程,研究了配电网电动汽车接纳能力与机会约束置信水平的关系。建立了计及配电网电动汽车接纳能力、电网节点电压越限惩罚的多目标函数,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA–Ⅱ),对IEEE 33节点算例进行分析,研究结果表明所提出的电动汽车充电模型精度更高,在给定置信水平的前提下,为保证电网的运行可靠性需将置信准入比控制在一定范围内。     

基于蒙特卡洛法的EV充电负荷多目标随机规划

分析了现有电动汽车(electric vehicle,EV)充电负荷优化方式和算法的不足,结合配电系统最优运行的要求,考虑了多个随机因素的影响,以电动汽车蓄电池满充、蓄电池充电功率不越限及配网潮流约束等作为约束条件,以配电网网损、电源节点负荷峰值、负荷波动情况优化为子目标,建立了新的基于EV充电负荷的配电网多目标随机优化模型。利用改进的非支配排序遗传算法-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-2,NSGA-2)求解,采用IEEE-33节点配电系统的实际优化状况为例进行了蒙特卡洛仿真。仿真证明所提出的EV充电负荷多目标优化策略在更贴近实际的随机模型下仍可以有效减弱电动汽车大规模接入对电网的冲击,充分利用其可控性实现配网各项指标的经济运行。     

基于配电网概率潮流计算的电动汽车充电站规划策略

大规模电动汽车接入会导致配电网潮流分布发生变化,给配电网的运行带来风险。采用半不变量和Gram-Charlier级数计算考虑电动汽车充电负荷的配电网动态概率潮流。根据节点电压和支路潮流的越限严重程度,定义评价充电站对配电系统潮流影响的综合指标,提出了确定充电站最优电气接入点的方法。IEEE33节点配电系统的仿真计算结果表明,采用上述方法选择充电站的电气接入点可以降低配电网节点电压和支路潮流越限的风险,有助于通过充电设施的优化布局对电动汽车的充电行为进行引导和优化。