商业楼宇光伏充电站的运营模式及其综合效用评估

光伏发电系统与电动汽车充电站的集成,可以促进光伏发电就地消纳,降低充电负荷对配电网的影响,有效减少电动汽车的间接碳排放。针对商业楼宇光伏充电站,考虑其停车需求及充电需求的一致性,提出了一种典型的运营模式;考虑环境、经济效益以及对配电网的影响等因素,建立了评价光伏充电站长期运营效用的综合评估指标体系;针对日间实际运行场景,设计了计及光伏发电消纳与服务质量的充电策略;最后,基于实际统计数据进行了仿真研究,分析评估了光伏充电站的日间运行效果与长期综合效用。     

含新能源发电的电动汽车充电站充电功率在线优化策略研究

针对含新能源发电系统的电动汽车充电站充电功率优化问题,本文提出了一种充电功率在线实时优化策略,依据新能源发电出力及电动汽车当前充电状态动态调整未来24小时内充电站各充电桩充电功率。该在线优化策略依据电动汽车充电负荷特点,设计了基于状态依赖的决策变量分类方法,降低了每次优化待优化向量维度;改进了微分演化算法,分别对有效决策变量组合以及决策矩阵中有效元素进行优化,旨在快速、准确地对充电站中各充电桩未来24小时内的充电计划进行实时优化。该优化策略对降低充电站运行成本、改善因电动车充电引起的负荷波动具有一定的参考价值。     

考虑电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略

针对电动汽车和光伏系统接入配电网与储能装置结合过程中的配置优化问题,提出了一种考虑电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略。首先,基于典型日光照强度曲线和光电能量转换关系计算光伏系统输出功率。其次,根据电动汽车用户出行习惯、充电行为特性、充电模式等充电负荷影响因素,建立影响电动汽车充电负荷的概率模型,利用蒙特卡洛方法预测无序充电下电动汽车充电负荷。然后,以电网出力曲线峰谷差最小为目标函数、采用粒子群算法计算电动汽车有序充电时电网出力总负荷,进而确定光储充电站储能容量最优解。最后,利用所提策略计算以电动私家车和电动出租车为主要服务对象的某居民区光储充电站内最优储能容量。结果表明,未考虑储能时电动汽车无序充电造成电网负荷峰上加峰,有序充电下电网负荷峰谷差值下降15.35%,考虑电动汽车有序充电同时配置最优储能容量时电网负荷峰谷差值下降了20.65%,实现了削峰填谷,增强了电力系统运行的稳定性。得到的结果为光储充电站的储能容量配置提供了参考。     

居民小区电动汽车光伏充电站三分段能量管理策略

针对光伏充电站运行中的能量管理问题展开研究。介绍了光伏充电站的典型结构;分析了居民小区电动汽车充电行为,并建立了电动汽车充电负荷简化模型;基于分时电价和居民小区负荷特性,以充电站的购电费用、光伏利用率及电网峰谷差为主要衡量标准,提出以光伏充电站为主体的三分段能量管理策略。结合具体算例,在不同日照条件下验证所提策略的合理性、有效性。仿真结果表明,采用三分段能量管理策略能够对站内电动汽车进行有序充电管理的同时消纳本地光伏出力,并缩小电网峰谷差。所提策略算法简单,效果明显,不依赖预测数据,易于工程应用。     

考虑充电站需求特性的电动汽车充电站与配电网联合规划方法

提出一种考虑充电站需求特性的电动汽车充电站和配电网联合规划方法。考虑环境温度、用户行为、交通网拓扑结构等因素,建立电动汽车充电站需求模型。进一步提出考虑充电站需求特性的电动汽车充电站与配电网联合规划模型,该模型综合考虑交通网和配电网耦合关系,以充电站与配电网的投资成本、运行成本、用户充电时间损耗成本最小为优化目标,满足交通网与配电网运行安全约束,求解该模型得到电动汽车充电站位置和容量的最优配置及配电网线路改建方案。选取重庆某主城区交通网与配电网为算例,验证了所提方法的有效性。仿真结果表明联合规划策略在满足电动汽车用户充电需求的同时降低了综合成本。     

多场景下电动汽车充电站接入电网规划研究

随着电动汽车用户的逐年增加,开展多场景下电动汽车的充电行为对配电网的影响研究具有重要意义。对多场景下电动汽车充电负荷特性、负荷预测模型及充电站接入配电网规划进行研究,分析人工智能算法、混合算法在此研究中的优势及存在的问题,对电动汽车充电站规划提供研究方向。     

基于多时间尺度的电动汽车光伏充电站联合分层优化调度

为满足日前调度的全局统筹性和实时调度的精准性要求,提出一种基于多时间尺度的电动汽车光伏充电站联合分层优化调度方法。在日前阶段,上层总调度中心根据预测数据,以平抑配电网负荷波动和总购电成本最小为目标,对多个光伏充电站次日的购电功率进行全局联合优化;在日内阶段,各光伏充电站结合实时数据,根据总调度中心下达的指导购电功率曲线对接入的电动汽车按其优先级进行实时充电功率分配。仿真结果表明,所提出的多时间尺度联合分层优化调度方法在满足每辆电动汽车充电需求的前提下,能够消纳更多光伏出力,降低购电成本,并缩小电网峰谷差,同时兼顾全局统筹和实时性要求。     

基于两阶段优化模型的电动汽车充电站放电策略

随着电动汽车的普及,合理制定其充放电策略,实现主动配电网和充电站的双赢成为电动汽车负荷并网的研究重点,为此提出一种充电站充放电计划的两阶段优化模型。该模型综合考虑了主动配电网和充电站双方的利益,并计及了电动汽车实际负荷与预测负荷不符的情况。在日前优化阶段,以成本分析为基础,采用Nash谈判法求解配电网和充电站的多目标优化,利用Karush-Kuhn-Tucker条件表示Pareto前沿。在日内优化阶段,在不改变日前优化确定的充放电计划基础上,根据实时负荷,采用Q-learning算法,进行充电站充电服务优化。最后构建配电网系统算例,对提出的优化模型进行仿真,验证了本文方法的有效性。     

考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测及对电网负荷影响分析

电动汽车充电站的充电负荷与该充电站的车流量、电动汽车电池的起始荷电状态、用户选择的起始充电时间、电动汽车的车型和不同的充电模式都有关联。不同的时间段,不同的充电站类型对应的充电负荷有很大不同,计算电动汽车充电负荷的一般公式算法很难得到。根据电动汽车用户的充电习惯,研究不同类型充电站的充电汽车数量,电动汽车充电时长以及充电模式的选择,提出考虑时空分布的电动汽车负荷仿真预测方法。以沿海某市为例,该方法能有效预测各种不同类型充电站的电动汽车充电负荷,能够为电动汽车充电站的规划建设以及对电网的负荷影响提供依据。     

考虑电动汽车停泊特性的充电站-电网互动策略研究

研究充电站与电网之间的互动,对改善电动汽车的无序充电行为具有十分重要的意义。提出了一种考虑电动汽车停泊特性的充电站-电网互动策略。首先,基于历史数据,配电网运营商优化分时电价,以减少负荷波动。其次,考虑到电动汽车的停泊特性,充电站根据配电网运营商发布的充放电价格控制电动汽车的充放电功率。最后,配电网运营商通过动态重构策略改变配电网的潮流分布,以提高电压质量并降低线路损耗。基于IEEE-33节点配电网系统进行了仿真,仿真结果表明所提的互动策略可以提高充电站的利益,并能降低配电网的网损。     

电动汽车充换电站换电池的有序充电优化

大规模的电动汽车充电负荷具有大功率、波动性和不确定性的特点,将给电网带来峰值增高、电压波动等不利影响。为了降低电动汽车充电负荷对电网的不利影响,建立了电动汽车充换电站换电池的充电优化模型。通过对换电池在充电过程中充电时间、充电功率和电池电量的实测数据进行拟合,得到了电动汽车换电池的充电特性。以此为基础,建立了电动汽车充换电站的换电池有序充电模型,该模型在满足充电机数量、电动汽车对换电池的需求、充换电站容量和变电站容量约束的前提下,最小化所属变电站负荷曲线的离差平方和,并应用遗传算法实现了有序充电模型的快速求解。以山东省某电动汽车充换电站为算例,证明了该模型的快速性、正确性和有效性。     

电动汽车智能充电策略研究

大量电动汽车无序充电会给电网的稳定运行带来一定的负面影响,需要智能充电策略尽可能减小电动汽车充电对于系统运行的不利影响,同时使得电动汽车用户的充电成本尽可能低。根据电动汽车负荷模型,提出了一种新的目标函数优化数学模型,用Matlab对电动汽车智能充电策略进行编程计算,制定智能充电策略。通过分层分区管理中的中央自主管理层对电动汽车充电行为进行管理,解决电网侧和电动汽车用户之间可能出现的问题。算例表明,智能充电能减少电动汽车无序充电给电网带来的影响。     

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。     

光伏不平衡接入的配电系统中电动汽车有序充电策略

摘 要：电动汽车和分布式光伏电源的广泛接入可能会加剧配电系统的负荷峰谷差和三相不平衡问题。在此背景下, 探讨以优化负荷轮廓和减小配电系统三相不平衡为目标的电动汽车有序充电策略。首先, 根据汽车出行特性和电池充电过程, 对充电负荷进行建模。之后, 在配电系统三相模型基础上,通过控制电动汽车充电接入相、充电功率和充电时间, 建立以优化负荷轮廓和减小三相不平衡为目标的电动汽车有序充电优化模型, 并采用自适应遗传算法求解。最后, 以修改的IEEE 33节点测试系统为例对所提方法进行仿真计算,结果表明：采用所提方法,电动汽车充电负荷可避开系统负荷高峰并起到“填谷”作用, 并有效缓解了分布式光伏发电引起的三相功率不平衡问题。     

融合路网-电网信息的电动汽车充放电行为引导与调控策略

在智慧城市理念快速发展的背景下,电动汽车（EV）无引导的出行与无序的充放电行为影响着电力-交通耦合网络的安全高效运行。针对此问题,提出一种融合路网-电网信息的EV充放电行为引导与调控两阶段优化策略。首先,分析电力-交通耦合网络的交互影响因素和方式,提出EV充放电出行路径引导和调控架构;其次,提出融合路网-电网信息的EV充放电出行决策电价动态更新策略,并建立计及用户时间-经济成本的EV充放电出行路径决策优化模型;然后,兼顾多方主体利益,建立EV充放电调控模型;最后,仿真结果表明,所提策略能够综合考虑路网和电网实时运行状态,充分挖掘EV在路径引导与充放电调控过程中的可调潜力,实现系统协调运行和多方共赢。     

电动汽车集群内的递阶分散最优充电方法

电动汽车未来有望以集群（例如大型充电站内的电动汽车）形式参与电网调度。收到电网下发的集群优化充电调度指令后,集群代理需优化集群内的电动汽车充电功率以追踪电网指令。该追踪问题是一个大规模的优化问题,难于集中式求解。提出一种递阶分散优化算法求解该问题。集群代理下发协调信息,各电动汽车根据协调信息分布式地优化自身充电功率,并向代理返回迭代信息,通过迭代求得问题的最优解。为进一步提高计算效率,对集群代理和单辆汽车的优化子问题进行了深入研究和算法改进。通过数值实验发现所提方法具有很快的计算速度,尤其适用于求解大规模电动汽车集群内的追踪问题。     

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。     

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。     

基于LSTM神经网络的电动汽车充电站需求响应特性封装及配电网优化运行

随着电动汽车的快速增长,大规模电动汽车充电具有随机性、时空耦合性的特点,对配电网运行电压造成越限风险.通过基于价格的需求响应,引导电动汽车在大时空范围有序合理地充电成为重要的技术手段.文章研究基于数据驱动的电动汽车充电站需求响应特性及其参与配电网运行优化调度问题,首先提出单体电动汽车充电模型和计及交通网络拓扑结构的电动...