基于综合预测模型和蒙特卡洛的电动汽车保有量及负荷预测方法研究

电动汽车的规模化发展及其充电设施的持续性建设严重威胁电力系统的稳定性,但是目前尚缺简便有效的电动车保有量和负荷预测方法。因此,建立基于综合预测的电动汽车保有量预测模型,应用灰色预测、反向传播(BP)神经网络以及长短时记忆(LSTM)网络3种预测模型对电动汽车保有量进行预测,获得单预测模型的预测结果,并利用熵权法对单预测模型预测结果分配权重,计算得到综合预测结果。建立基于蒙特卡洛算法的电动汽车负荷预测模型,在保有量预测的基础上,模拟电动汽车电池特征参数和用户出行习惯,对电动汽车无序充电行为进行预测,形成电动汽车日负荷曲线。最后,以某市电动汽车保有量及充电负荷数据验证所提模型的有效性。算例分析表明,所提综合预测模型比单预测模型具有更高的预测精度,负荷预测结果表明规模化电动汽车并网将给电力系统带来新的挑战。     

基于蒙特卡洛算法的大规模电动汽车充电负荷预测

电动汽车充电负荷的有效预测对配电网的安全稳定运行有重大意义。以某地区不同类型电动汽车的保有量预测结果为基础,将用户出行习惯、电动汽车的充电功率、充电时长等因素作为模型参数,利用蒙特卡洛模拟算法建立了考虑电动汽车类型的充电负荷预测模型,对该地区电动汽车的充电负荷进行预测。结果表明,未来电动汽车充电负荷增长较快,2025年较2022年充电负荷增长近70%,且不同类型充电负荷有不同的特征。该方法能提升电网负荷预测精确度,为配电网的调度与规划提供技术支撑。     

基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测建模

电动汽车大规模接入将对电网造成巨大影响,为采取有效措施,需对其负荷进行预测。在研究我国电动汽车相关政策的基础上,从影响电动汽车负荷的主要因素入手,详细地分析了不同类型电动汽车在不同充电模式下的充电行为,建立了电动汽车负荷预测模型,并采用蒙特卡罗法抽取起始充电时间、充电起始荷电状态等因素进行仿真。根据北京市电动汽车发展情况,对北京市电动汽车的规模进行了预测,得到北京市电动汽车在工作日和节假日的日负荷曲线,并对结果进行了分析。分析结果表明：未来电动汽车的大规模接入将给电网带来大量的新增负荷,同时加大了电网负荷峰谷差,需对电动汽车充电负荷进行有效的控制。     

规模化电动汽车充电负荷预测

首先基于灰色预测模型、线性回归模型和BP神经网络模型的组合预测模型计算出传统汽车保有量预测曲线,并使用非线性二乘法拟合出基于Bass模型的传统汽车保有量的3个参数值。再通过基于层次分析的德尔菲法,构建传统汽车与电动汽车参数之间的关系,从而得到能预测电动汽车保有量的Bass模型。在保有量预测结果的基础上采用蒙特卡洛算法,结合用户使用电动汽车的起始充电时间、日行驶里程数、电池参数、充电效率等影响因素分别模拟城市中电动私家车,电动公交车与电动出租车的出行习惯,完成电动汽车的负荷预测。应用该方法进行电动汽车负荷预测时精度更高,效果更好。     

电动汽车充电负荷预测系统研究

根据规划的电动汽车在未来规模化的应用将对电网产生重要影响,电动汽车充电负荷预测是分析电动汽车接入电网的基础,目前还没有比较成熟的方法。综述电动汽车接入对电网的影响和电动汽车负荷预测的研究现状,分析充电负荷预测的影响因素,并基于分布函数的蒙特卡洛计算模拟,开发一套区域电动汽车充电负荷预测系统,可实现对不同电动汽车种类、不同电池容量、不同充电方式、不同充电频率等情况下的综合预测,为电动汽车接入电网的影响分析和调控策略制订提供理论和技术支持。     

基于系统动力学模型的我国电动汽车发展规模及充电负荷预测

运用系统动力学方法建立了我国电动汽车发展规模和充电负荷预测模型,模拟仿真在不同的政策激励下我国电动汽车的未来发展规模及充电负荷,对结果进行了讨论.对我国电动汽车未来发展规模及充电功率的预测提供了一种新的思路.     

使用卡尔曼滤波修正蒙特卡洛算法的电动汽车充电负荷预测研究

电动汽车将在未来迎来大规模的推广和应用,并对电网运行产生深远影响。而电动汽车充电负荷预测将是分析电动汽车对电网运行产生影响的基础。传统的电动汽车负荷预测方法仅仅通过对电动汽车运行行为特征进行分析,预测结果也仅仅是一种预期,即便考虑了多种典型场景,也难以准确描述随机性较大的电动汽车充电情况及充电功率大小。通过对电动汽车充电设施设置充电功率采样观测点,使用测量值对蒙特卡洛预测结果进行卡尔曼滤波修正,计算出较为符合系统状态的预测结果,并使用某行政区进行了算例演示,所提计算方法为研究电动汽车充电负荷精确预测和有序充电提供了新的方法探究和思路。     

基于系统动力学的分区负荷预测

应用系统动力学理论,结合汕头市“十五”电网规划,对汕头市各分区电量进行了预测。在分析分区预测特点的基础上建立了一个通用模型。通过对特殊情况的数据分析,对通用模型进行修正,建立特殊情况下的模型,并按照分区预测结果确定分配因子,将系统的总预测量分配到各分区。仿真结果表明了系统动力学方法在分区负荷预测中的有效性。     

计及用户行为的电动汽车负荷预测

分析我国电动汽车行业发展现状,介绍考虑用户行为的电动汽车负荷预测方法,通过蒙特卡洛模拟,预测到某地区不同充电站场电动汽车充电负荷的日负荷曲线,对电网负荷预测有一定参考作用。     

基于电动汽车时空特性的充电负荷预测

电动汽车充电负荷预测是进行充电设施、电网规划建设以及运行调度控制的基础。电动汽车充电负荷的时空分布具有很强的随机性,在对预测区域空间进行划分的基础上,考虑电动汽车的动态转移特性,对不同功能用地的泊车规律进行分析,预测不同类型电动汽车的空间分布,进而对不同电动汽车充电时间特性的影响因素进行分析,并建立了预测模型。利用蒙特卡洛仿真方法对某市一区域在不同情景下的充电负荷进行计算。结果表明,不同功能区的充电负荷分布特性差异明显,并且采用快速充电方式的比例越高,峰谷差越大,因此可根据预测结果对电动汽车充电时间、充电地点和充电方式进行合理引导,使在满足充电需求的同时,减少充电负荷对电网的影响。     

电动私家车充电负荷中长期推演模型

针对现有研究中电动汽车规模预测及其充电负荷预测相互独立的现状,提出了一种电动私家车充电负荷中长期推演模型。首先,综合考虑电动私家车使用人群的创新效应、模仿效应及电动私家车的价格因素,对Bass模型进行一定的改进以实现对电动私家车中长期保有量的预测进行动态建模。其次,基于描述车辆日出行行为特征的出行链模型,对私家车车主的出行活动的起止时间、行驶里程及停留时间进行概率建模,并采用蒙特卡洛模拟仿真城市海量的车辆行为。最后,采用上海市实际地理信息及行车数据,通过车辆规模推演与车辆行为仿真的交替进行,分析了社会宣传与政策补贴、车主充电习惯以及充电引导措施等对上海未来数年电动私家车充电负荷需求时空分布的影响。     

考虑空间运动特性的规模化电动汽车接入电网负荷预测模型

规模化电动汽车的接入将会对电网负荷造成较大影响,为采取有效的应对策略,需对其充电负荷进行预测。本文从电动汽车运动的角度出发,结合改进的停车需求模型,建立了基于运动特性的电动汽车空间负荷预测模型。从汽车类型、起始充电时间、电池容量及充电功率等方面入手,分析充电负荷的影响因素。采用蒙特卡罗法,仿真规模化电动汽车在不同时间、不同区域的充电行为。以北京市为例,对其2030年日负荷曲线进行了预测,结果表明:规模化电动汽车负荷融入电网会给电网负荷带来大幅度提升,峰谷差明显增大,需对电网进行合理的规划并对电动汽车充电负荷进行合理分配。     

电动汽车充电站负荷建模方法

电动汽车充电站负荷建模是开展规模化充电负荷预测及评估充电负荷对电网影响的基础工作,充电站负荷与电动车辆的进站流量、充电时长、充电能力等多种因素有关,呈现出较为复杂的特征,这使得负荷建模存在许多难点。文章通过分析进站车辆流量对充电负荷的影响,提出了描述充电站负荷的2种建模方法:一种是在一定前提条件下快速计算充电负荷的数学公式;另一种是计及多种实际影响因素的动态过程仿真方法。进而阐述了负荷模型的应用方法和具体步骤,以北京奥运电动公交充电站为例进行了仿真,并与实测数据进行了对比验证。结果表明2种建模方法都能较好地描述充电站负荷的变化规律,其中动态仿真方法能更准确地反映多种因素对充电站负荷的影响。所提方法运算速度快、数据接口清晰,可满足规模化电动汽车负荷仿真的要求。     

Probability Model and Simulation Method of Electric Vehicle Charging Load on Distribution Network

This article studies the charging characteristics of different kinds of electric vehicles and, in particular, improves the sampling method of initial state-of-charge for hybrid electric vehicles. With consideration of the influences that the charging time may exert on a customer choice of charging start time, and introducing the quantity of simultaneously charging electric vehicles, a probability model of a hybrid electric vehicle charging load is built. Then an improved probability simulation method of charging demand is proposed for multiple kinds of electric vehicles connected with a distribution grid. Finally, the impact of charging electric vehicles is analyzed based on an IEEE 34-node test feeder.     

环境温度对电动汽车充电负荷的影响分析

不同环境温度对电动汽车附加能耗、电池性能、行驶路况等影响显著,因而导致电动汽车充电需求的差异。分析环境温度对电动汽车充电负荷的影响,对深入研究充电负荷对电网的影响以及合理的充电设施规划等具有重要意义。提出考虑温度影响的电动汽车充电负荷计算方法,结合电动汽车平均续航里程、行车需求统计数据,采用蒙特卡洛模拟计算不同温度下多种类型电动汽车充电负荷。以广州市电动汽车充电负荷为例进行仿真计算,仿真结果表明环境温度对电动汽车充电负荷有显著影响,相较于常温天气,高温和低温天气条件下电动汽车充电负荷明显增加。不同类型电动汽车的充电负荷受环境温度影响程度不同,每日行驶里程更长的电动公交车充电负荷受环境温度影响更大。     

用蒙特卡罗模拟法分析配电网可靠性的影响因素

介绍了配电系统可靠性分析的基本方法与分析指标,采用蒙特卡罗模拟法（MCS）分析了一个简单的辐射型单端供电网络负荷点的可靠性和系统运行特性指标,同时对各元件参数变化给负荷点指标和系统指标的影响作了分析,找出了影响模拟法计算精度和可靠性的因素。     

电动汽车充电站的概率负荷建模

电动汽车充电站负荷的随机性特征,使相关建立具有通用性负荷模型的研究存在一定的困难,针对三类典型电动汽车充电站,即电池更换站、居民区充电站、公共场所充电站,提出了一种以充电方式、地理位置、出行特征为基础的概率负荷建模方法,通过全面研究充电站负荷建模的影响因素,采用蒙特卡洛模拟与概率统计分析规律相结合的方法综合建立三类典型充电站的概率负荷模型。在此基础上,运用粒子群算法优化得到了填谷效应最优的三类典型充电站的优化配置方案,验证了所建立的概率负荷模型的有效性和实用性。