电动汽车有序充电的峰谷电价时段优化

针对如何利用电动汽车有序充电对电网实现削峰填谷效果的问题,提出了峰谷电价时段的优化模型与方法。构建用户选择充电时间对峰谷电价时段的响应模型;通过蒙特卡洛法模拟得到电动汽车充电负荷的日负荷曲线,并与原始电网负荷曲线叠加,从而形成实施效果下的电网实际负荷情况。在此基础上,建立了以峰谷差率最小为目标的最优化模型,并通过遗传算法对峰谷电价时段优化问题进行了求解。最后通过算例的计算结果证明了模型和方法的合理性。     

电动汽车充电行为分析及其有序充电控制策略研究

电动汽车作为一种特殊的负荷,具有随机性、间歇性、时空的波动性等特点。当大量的电动汽车负荷接入配电网进行无序充电时,将会使电网负荷增长、峰谷差加大、损耗增加、电压下降,影响配电网安全稳定经济的运行及电网的优化调度。因此,为了电网安全稳定经济的运行,本文采用蒙特卡洛模拟法对电动汽车进行了充电负荷建模,在满足用户充电需求的基础上,提出了一种基于峰谷电价引导的电动汽车有序充电控制策略,进而通过Matlab仿真来分析电动汽车无序充电及有序充电控制策略实施时对电网的影响,并验证了所提策略的有效性,避免了电动汽车集中充电,降低了电动汽车负荷峰谷比和电力系统运行成本。     

基于分时电价的电动汽车多目标优化充电策略

随着电动汽车渗透率的增加,电动汽车的无序充电会给区域配电网的运行带来很大压力。为了减小电动汽车负荷对电网的影响,提出了一种电动汽车智能充电的调度策略。在分时电价的基础上,将充电成本最小化和负荷方差最小化作为目标函数,考虑了充电机最大充电功率限制等约束条件,建立了电动汽车集中充电的多目标优化调度模型。采用了非支配排序遗传算法(NSGA-II)对优化模型进行求解,通过Matlab算例的计算结果验证了该策略的可行性和有效性。分析了不同数量电动汽车和不同时间窗口的取值对优化结果的影响,并据此给出了相关建议。     

电动汽车两阶段多目标有序充电策略研究

大量随机性电动汽车充电负荷的接入会对电网安全经济运行等方面产生不利的影响。在统计电动汽车用户出行规律、起始充电时刻等行为基础上,分析了充电站的充电负荷特性。在考虑配电设备运行安全和用户充电需求的前提下,综合充电负荷和原有负荷的特点,建立了以分时电价为基础、以减小负荷波动率和提高运营商效益为目标的两阶段多目标充电模型。提出了基于多种群遗传算法的两阶段多目标优化模型求解方法和有序充电控制策略。以小区充电站为例,验证了两阶段多目标有序充电控制策略在减小负荷波动率、削峰填谷、降低经济成本提高运营商效益等方面的作用。     

城市配电网下的电动汽车有序充电策略研究

按照当前城市供电能力,电动汽车的充电负荷增加将会使电网负荷承担进一步加重,如果不合理安排其充电,大量的充电负荷集中在负荷峰值期充电,将会使电网峰谷差增大、网损增加、电网利用率降低。在考虑电动汽车种类以及用户充电场所后,根据电动汽车的百公里耗电量、充电时长和特性、用户行为等,在电网负荷谷时段,建立用户充电费用最少为目标的有序充电策略,最后利用粒子群算法求解,通过算例比较有序充电和无序充电的充电费用和峰谷差,验证了该方法的有效性。     

基于分时电价的电动汽车群有序充电策略研究

针对目前很多型号的电动汽车电池管理系统(battery management system,BMS)与居民小区内的慢充充电桩不能正常通信的问题,依据确定性分析法,以倒序递推原则安排电动汽车的充电开始时间,研究了一种不采集电动汽车电池荷电状态(state of charge,SOC)来实现小区内电动汽车群(aggregator)有序充电的控制方法,并以小区配电网为例,采用蒙特卡洛方法模拟用户到达时间,对电动汽车在无序充电、总负荷最低时段充电和倒序递推时段充电3种充电模式下配电变压器的负载情况进行了仿真和分析,结果表明,在倒序递推时段充电能显著减小电网峰谷差率,不会产生新的负荷尖峰,适用于实际应用。     

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。     

基于车联网框架的电动汽车有序充电策略

电动汽车作为可进行需求响应的移动负荷,其对电网的影响力随着规模的扩大日益凸显。为了发挥其作为可控负荷的潜力,促进电网与用户间的互动,提出基于车联网APP和电动汽车电池管理系统的车联网系统结构,该系统可实现电池状态数据的监测与传输;以平抑当前日负荷为优化目标,以避免在用电高峰时期充电和不形成充电高峰为约束构建二次规划模型,得到每一推送时间段推送量理论值;并根据用户响应概率分布修正该理论值,进而得到每一推送时间段实际推送值;进一步提出基于车联网框架的有序充电策略;最后通过蒙特卡洛模拟法对该方案进行验证,结果表明以用户响应行为大数据为基础的电动汽车车联网系统通过引导电动汽车有序充电,达到降低日负荷峰谷差的目的。     

基于双层优化的电动汽车有序充电策略研究

随着电动汽车的广泛普及,电动汽车不合理充电会给电网的运行带来风险和影响。首先用k-means聚类的方法对峰谷电价进行时段划分,然后提出了一种上层通过网损最小确定充电位置、下层通过网损和充电费用最小确定充电时间的有序充电模型。最后用33节点系统进行仿真验证,同时用模拟退火粒子群算法求解,证明了优化策略能减小网损、平抑负荷波动和降低用户充电费用。     

电动汽车有序充电方法研究

未来规模化的电动汽车充电将会给电网的运行带来影响,无序的充电会给电网带来负面冲击。充电负荷具有时空双尺度的可调节性,利用此特性可在时间和空间上进行双尺度的负荷调度,使电动汽车充电负荷对电网运行产生积极的作用。基于此特性和实测的充电负荷数据,提出了一种基于负荷预测的有序充电方法,建立优化方程并求解,得到每个充电负荷的最优充电开始时间,通过改变充电开始时间调节总的负荷功率曲线。该方法能够在满足用户需求的基础上,尽可能利用低谷电为电动汽车充电,平抑负荷波动,减小负荷峰谷差,避免充电过程产生新的负荷高峰。仿真实验证明了该控制方法的有效性,并可从中看出受充电过程功率特性的限制和人类行为的影响,单纯依靠电动汽车充电进行负荷调节无法达到理想的效果。     

基于双目标分层优化和TOPSIS排序的电动汽车有序充电策略

针对当前有序充电策略控制目标相对单一无法满足用户多方面需求的现状,提出了基于双目标分层优化的有序充电控制策略.首先,建立了主站与能源控制器分层协同控制的整体架构.其次,将控制用户充电成本作为第一层优化目标,将减小电网负荷波动作为第二层优化目标,完成双目标分层优化算法模型的设计.最后,设计了台区负荷越限时刻电动汽车充电功...     

基于人工鱼群算法的电动汽车优化充电策略

为了缓解电动汽车大规模未经引导的充电行为对电网造成的压力,维持电网的安全稳定运行,提出了一种电动汽车的充电优化策略。主要思路是通过分时电价制定充电计划,将电动汽车移动至平时段和谷时段进行充电。该算法以用户充电费用最少和电网峰谷差最小为目标函数,建立多目标优化的数学模型,并采用人工鱼群算法对模型进行优化求解。最后以某地区为例进行了仿真分析,仿真结果验证了该算法的有效性,并且随着电动汽车渗透率的提高,算法的效果更为显著,这说明对于未来电动汽车高渗透率的场景下,该算法也具有较强的适应性。     

以降损为目标的电动汽车有序充电优化

电动汽车规模化接入将对配电网运行造成一定影响。研究如何优化电动汽车充电过程以降低网络损耗,有助于配电网的经济运行。为此建立了一个以配电网网损最小为目标的电动汽车充电优化模型,考虑了用户的充电需求以及电压幅值等约束。采用迭代修正节点电压的方法,每次迭代求解的模型为线性约束凸二次规划模型,运算速度可满足在线运行的要求。以IEEE 33节点系统为例的仿真结果表明,相比无序充电情景,所提方法可有效降低配电网的网损,还可起到平抑负荷变化和改善电压水平的作用。     

智能小区电动汽车有序充电策略优化研究

为了使智能小区停车场中电动汽车充电设施达到高效合理分配,在确保小区居民正常安全用电的同时,找到一种更合理的电动汽车有序充电方案.提出了基于优劣解距离法的电动汽车分时段分电价有序充电优化策略,根据居民日常出行规律及充电需求建立数学模型,并从充电成本、充电完成满意程度、等待充电时间角度综合考虑,将策略分为4种情况讨论,并通...     

计及充电请求预测补偿的电动汽车有序充电策略

针对现有有序充电策略未能充分考虑和应用后续时段内新增充电请求的问题,提出了一种计及充电请求预测补偿的住宅区电动汽车有序充电控制策略。在均分出的每个控制时段末,该策略依据实际新增充电请求数据修正了先前控制时段对当前控制时段新增充电请求的预测结果,并采用预测结果对后续各控制时间段内的新增待充电请求作了补偿,提高了充电请求预测结果的应用效果。在此基础上,构建了使系统负荷波动最小的有序充电控制模型。大量的算例分析及结果表明,该策略实施效果上佳,应用前景可观。     

计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化策略

大规模电动汽车无序接入充电站不仅会引起配电网负荷"峰上加峰",还会造成充电拥堵,延长电动汽车排队等待时间.建立了计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化模型.在上层模型中,以配电网负荷方差和上下层调度计划偏差综合最小为目标实现系统负荷"削峰填谷",使负荷曲线更平坦.在下层模型中,建立基于多队列多服务台的充电站排...     

基于分时电价的多目标电动汽车有序充电优化策略研究

随着新能源汽车的普及,大规模的新能源汽车无序并入电网会给配网负荷的平稳运行带来巨大挑战,因此研究电动汽车(electric vehicle, EV)的有序充电具有重大意义。首先,考虑分时电价对用户充电行为的影响,建立以减小电网的负荷波动率及用户充电费用最小为目标的多目标优化模型;其次,对所建立的模型采用改进的粒子群算法求解;最后,建立500个EV的充电模型对其进行仿真分析。仿真结果表明,所提策略可以较大程度减小负荷的波动率,降低用户的充电成本。     

电动汽车峰谷分时电价时段充电优化模型

利用峰谷分时电价引导电动汽车用户进行有序充电,在减小大规模电动汽车接入电网对其造成的影响的同时,还能减小电网峰谷差。在得到电动汽车充电负荷的基础上,通过实际案例验证了电价时段和响应度对充电负荷曲线的影响;进而构建以电网负荷峰谷差最小所对应的峰谷电价时段为目标的优化模型,利用粒子群算法进行优化求解;通过算例分析验证了该模型的有效性。     

含电动汽车参与的微电网调度策略研究

大量电动汽车入网无序充电会给电网稳定性和可靠性造成不利影响.考虑到电动汽车充放电,以及蓄电池损耗成本和峰谷电价对微电网运行产生的影响,建立以微电网运行成本和环境保护成本最小化为目标的微电网调度模型.应用基于差分进化的改进多目标免疫算法对模型进行优化.通过算例仿真,对比分析在微电网环境下电动汽车无序和有序的调度模式,证明...     

基于台区负荷平衡和优化的电动汽车有序充电策略研究

正分析了电动汽车用户充电需求,并在此基础上研究了电动汽车充电负荷调度方式和有序充电优化方法,提出了基于台区负荷平衡的有序充电优化控制策略,在满足用户充电需求的前提下,实现了电动汽车充电功率的合理分配,减少对