基于GPS轨迹挖掘的电动出租车充电站规划

针对现有充电站的规划布局不能充分考虑电动汽车动态充电需求分布和用户充电排队问题的不足,提出了一种基于全球定位系统(GPS)轨迹挖掘的电动出租车充电站规划方法。通过对出租车的GPS轨迹数据和城市交通态势数据进行数据处理,挖掘城市居民打车需求的起屹点(OD)分布特征;设计电动出租车的充电仿真算法,模拟实际场景中电动出租车的接单行为、行驶行为及充电行为,建立电动出租车的充电需求时空分布预测模型;在此基础上,综合考虑充电站建设运行成本、电动出租车到站时间成本及充电等待时间成本,建立充电站规划模型。通过实际算例验证了所提规划模型的有效性,并进一步分析了充电站的建设成本系数、电动出租车的时间成本折算系数、权重系数大小等参数对规划结果的灵敏度。结果表明：居民打车需求的OD分布决定了电动出租车的充电需求时空分布情况;在进行充电站规划时,充电机数量受充电站数量的变化影响较大,且电动出租车时间成本的变化对总成本的影响相对较明显。     

电动出租车预约-违约充电机制及优化决策模型

预约充电机制下违约情况的存在对电动汽车和充电站产生不良影响,为规范电动汽车充电和约束充电站服务行为,该文提出一种预约–违约充电机制,并提出了相应的违约判据和违约豁免准则,进而建立了电动出租车的优化充电决策模型。首先明确了预约–违约充电机制下的电动出租车(electrical taxi,ET)充电成本,预约系统可根据ET优化充电决策模型为用户提供最优的充电方案;然后基于价格需求弹性系数表征了充电负荷的转移;最后,计算了充电站净收益。算例表明,预约–违约机制下,电动出租车的单位电量综合成本发生改变,通过选择最优充电方案,一方面,电动出租车充电成本约降低8.3%,另一方面,优化充电决策模型通过价格杠杆起到调节充电负荷分布的作用,同时由于违约惩罚的存在,充电站净收益约增加7%。该文所得结果可为电动出租车用户的充电决策提供参考,同时可为规范电动汽车用户行为、提高现有充电站设备利用率及提升充电站承担公共服务功能提供新思路。     

电动汽车充电站最优规划的两阶段方法

计及道路网络对电动汽车充电需求的影响,提出了充电站最优规划的两阶段方法。该方法的第一阶段基于电动汽车行驶特性,综合考虑电动汽车日剩余电量以及电动汽车动态运行状态和位置,采用随机模拟技术和最短路径法,获得道路网络上电动汽车充电需求在时间和空间上的分布;第二阶段以第一阶段获得的电动汽车充电需求为基础,以充电需求不可达率、不满足率和投资限额等为约束,充电站运行成本和投资成本综合最小为目标,建立充电站最优选址定容数学模型。针对该模型的复杂性,采用遗传算法求解混合整数非线性规划问题。通过对某区域的电动汽车充电站规划的模拟分析,表明了所提方法的有效性。     

考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站校正规划方法

提出了一种考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站校正规划方法。利用电动汽车充电需求预测模型得到高速公路上电动汽车充电需求点的时空分布信息;在此基础上,基于共享型最近邻居聚类算法构建高速公路快速充电站的选址模型,以确定快速充电站的站址方案;进而基于排队论理论和充电需求的时空分布构建快速充电站定容模型,以确定快速充电站的容量配置。对该规划方案下配网潮流约束进行判断,若不满足,则利用所提出的校正原则对规划方案进行修正,直到满足配网的潮流约束为止,以得到最终的快速充电站规划方案。通过典型算例验证了所提规划方法的有效性。     

考虑多方需求的电动汽车充电站规划研究

随着电力市场逐渐开放,提高电动汽车充电站的市场竞争力可促进电动汽车长远健康发展,其中用户对于充电服务的满意度成为影响因素。因此,电动汽车充电站规划不仅要考虑投资方需求的投资收益性,还需考虑用户方对充电服务满意度的需求。从投资方、电网运营方与用户方3个方面分析其对电动汽车充电站规划建设的需求,并根据分析结果,建立了考虑多方需求的电动汽车充电站规划模型,该模型综合考虑了充电站投资收益性与用户满意度。采用粒子群(PSO)算法对所建模型进行求解,划分规划区域内充电站的服务范围采用Voronoi方法进行求解,通过仿真所得的结果分析得到了电动汽车充电站最优规划方案,验证了该方法的合理性与可行性。     

基于深度学习的充电站容量规划方法

随着电动汽车充电设施建设的日益增长,区域内社会用户所需要的电动汽车供电容量的预测问题成为影响充电站建设规划的关键问题。结合深度学习的数据特征研究理论,提供了一种基于充电站容量影响因子的机器学习容量规划预测方法。该方法以充电站周边交通、区域发展和电网安全等环境影响因子为基础,训练并建立服务环境与充电需求的神经网络映射模型。实验表明,该模型对待建充电站周边环境影响因子进行分析后可以给出待建充电站的理想充电容量,从而解决待建充电站的充电容量定容问题。     

基于动态交通仿真的高速公路电动汽车充电站规划

针对已有研究无法计及路网中车辆出行需求时空动态变化的问题,提出基于动态交通仿真的高速公路电动汽车充电站规划方法。首先,提出了基于路段传播模型LTM的高速公路动态交通仿真方法,实现交通流量时空分布的模拟和充电站电动汽车到达率的准确分析;其次,利用M/M/S排队论模型求取电动汽车的充电等待时间;再次,以最小化电动汽车日充电等待时间和最小化年建设运维成本为目标,考虑电动汽车充电需求、充电便捷性以及配电网容量等约束,建立了高路公路电动汽车充电站多目标规划模型,并基于多目标粒子群算法和VIKOR理论求解该模型得到最优规划方案;最后,通过环形高速路网验证了所提方法的实用性与有效性。     

电动汽车充电模式选择与充电负荷计算的研究

电动汽车充电站的科学规划、合理建设是基于广大电动汽车车主充电需求和充电模式的,规划的的第一步是要精确分析西安市部分区域中电动汽车的充电负荷情况。电动汽车充电站的建设不仅仅需要考虑到的电动汽车用户充电的方便性,同时还应该考虑到充电站接入电网的成本。文中通过分析对比快充、慢充、换电3种电动汽车充电模式,选择符合现状的充电模式,最终提出基于蒙特卡罗模拟方法的负荷计算模型。     

考虑驾驶人行为习惯及出行链的电动汽车充电站站址规划

电动汽车充电站作为电动汽车重要配套基础设施,直接影响电动汽车行驶的便利性和经济性,站址规划是否合理成为电动汽车能否普及的关键因素之一。为了提高充电站的覆盖率和服务率,文中基于出行链思想对出行者空间行为特性进行分析,建立了电动汽车空间充电需求模型,以充电需求为衡量站址合理性的指标之一进行站址优化,然后基于Voronoi思想,利用免疫算法建立充电站站址选择模型,从而得到充电站合理布局规划结果,扩大了电动汽车可充电范围,提高了充电站的服务率。     

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。     

智能电网下基于负荷识别的居民电动汽车需求响应特性建模方法研究

当前智能电网技术的发展对系统负荷响应特性的建模工作提出了更高的要求,特别是大规模电动汽车并网后针对居民充电行为的需求响应特性应该得到进一步研究。基于非侵入式负荷监测技术,本文分析了电动汽车实际充电功率特点,提出一种在居民家庭日负荷曲线中识别充电负荷的方法,并将此识别结果作为需求侧响应特性建模的数据基础;针对充电负荷与环境温度、日类型的相关性,本研究将相似日短期负荷预测算法引入到负荷转移率计算过程中,减小因日负荷波动带来的计算误差,并采用优化算法进行参数辨识,进而建立更为准确的分时电价下电动汽车充电负荷响应特性模型。最后仿真验证了该建模方法的有效性和优越性。     

电动汽车居民区充电负荷建模分析

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。     

考虑分段充电的实用型电动汽车概率负荷模型

随着电动汽车发展的规模不断扩大,车辆的充电负荷将成为电网负荷的重要组成.由于自身充电行为的随机性,电动汽车充电负荷难以用传统的负荷模型进行描述.文章针对停车场内的电动汽车充电负荷,提出了一种考虑分段充电特性的实用型充电负荷概率模型.研究了单台电动汽车电流型分段充电负荷模型,在此基础上利用蒙特卡洛抽样模拟多台电动汽车的随机充电过程;通过最小二乘法对模拟的电动汽车充电负荷特性进行辨识,得到等值充电负荷模型参数集;考虑电动汽车进站时刻、充电时长占比等因素,结合分段模型参数辨识值得出各参数的概率分布特性,将停车场的充电负荷等效为一个变系数的负荷模型.利用实测出行规律的统计数据,在Matlab/Simulink中对该模型进行仿真验证负荷模型参数的有效性.仿真结果表明,文章建立的负荷模型简洁清晰地描述了充电行为随机的电动汽车充电负荷特性,可应用于规模化电动汽车充电负荷的实际工程计算中.     

含大规模电动汽车的配电网保护技术研究

对基于三相不可控整流桥和DC/DC高频隔离变换器类型的充电机进行了建模与仿真,分析了充电机作为负载的运行特性。在分析电动汽车用户用车行为的基础上,采用蒙特卡洛方法求出了住宅区1 500辆电动汽车充电功率日负荷曲线。针对充电负荷的负载特性及其对配电网继电保护的影响,提出了基于无功功率突变量启动的过电流保护方案,且给出了详细的整定方法及其保护的动作特性。使用PSCAD进行了方案仿真分析,仿真结果验证了所提出的含大规模电动汽车的配电网的配电线路保护方案的有效性。     

考虑分布式光伏和电动汽车接入的配电网空间负荷预测方法

针对大规模分布式光伏和电动汽车接入配电网对空间负荷预测影响的问题,提出一种考虑远景年屋顶分布式光伏饱和安装、大规模电动汽车参与V2G的城市配电网空间负荷预测方法。区分不同小区,依据相应的容积率和可利用率系数计算屋顶光伏饱和安装面积,结合历史辐射值数据计算光伏出力。基于改进型停车生成率模型预测停车需求,结合日行驶里程、停车特性和充放电策略,建立电动汽车V2G负荷预测模型,利用蒙特卡罗仿真得出V2G负荷时空分布情况。采用改进型负荷密度指标法,实现对考虑时序的配电网传统日负荷的预测。以某规划区为例,预测结果表明:屋顶分布式光伏和电动汽车V2G对配电网空间负荷预测结果影响较大,且对不同小区负荷影响的程度不同。     

基于马尔可夫决策过程的电动汽车充电行为分析

针对电动汽车充电行为不确定性问题,建立了基于出行链理论的电动汽车出行及电池电量变化模型,提出了引入马尔可夫决策过程（Markov decision processes, MDP）的电动汽车用户充电行为分析方法。该方法将用户充电行为作为马尔可夫决策集,根据车辆在各区域间的转移概率构造状态转移矩阵,设置用户满意度指标作为决策过程报酬函数,通过求解有限阶段总报酬准则得到电动汽车用户在每个决策点处的最优充电决策。算例部分根据抽取电动汽车特征量数据进行马尔可夫决策过程仿真,得出充电负荷的时间与空间分布情况,通过与传统蒙特卡洛方法进行对比表明该文所提方法可以较好地模拟用户整个出行过程中的充电行为,反映充电需求的时空分布特点;同时,分析了不同区域、不同停车时长情况下电动汽车的不同充电行为,能够为电动汽车充电桩的规划建设提供参考。     

规模化电动汽车有序充电分层控制策略研究

电动汽车作为一种特殊电力负荷大规模投入电网后,对其有序充电策略进行研究,能够降低充电负荷对电网的冲击、平抑负荷波动,降低用户充电费用。文中以电动私家车为研究对象、居民小区为应用场景,提出了一种上层根据居民小区的充电需求与负荷方差最小的优化目标确定功率指导曲线、下层同时考虑下发的指导曲线以及充电站峰谷差最小的优化目标来满足用户充电需求的有序充电优化方法。分析充电模式等因素对电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电负荷的影响,并基于蒙特卡洛方法进行充电负荷预测的计算;提出了电动汽车有序充电的分层控制架构,并建立了能够平抑总体负荷波动、降低变电站负荷峰谷差的双层优化模型,采用粒子群算法进行计算;以某居民小区为例进行仿真计算,对比电动汽车在不同渗透率下使用该优化充电方法前后的结果。结果表明,该控制策略使充电负荷的高峰期往后推迟至基础负荷的用电低谷期,实现了负荷曲线的“削峰填谷”,且随着渗透率的增加,在降低负荷峰谷差、平抑负荷波动方面的优化效果更好;在充电费用方面,有序充电情况下充电费用减少了29.0%,降低了电动汽车用户的充电负担。     

电动汽车充电负荷时空分布及其对配电网的影响

电动汽车充电负荷因受诸多因素影响而充满随机性与复杂性,随着电动汽车的规模化应用,势必会给配电网带来一系列问题,这也成为目前国内外学者和相关科研机构的研究热点。基于电动汽车充电运行数据,选取充电起始时间和充电持续时间作为影响充电负荷时间分布的关键因素,结合用户充电行为的不确定性分析,建立电动汽车充电负荷的时间分布模型。以此为根据,对充电负荷区域进行划分,建立电动汽车充电负荷的时空分布模型。通过算例分析,研究电动汽车充电负荷对配电网运行中的电压质量、网络损耗及日负荷曲线的影响。     

基于时空互补的电动汽车有序充电

为减小电动汽车的充电行为对区域配电网的影响,即减少配电网负荷峰值的增加。本文综合考虑不同用户类型的电动汽车在居民小区、政府部门和商业区的行驶规律、停车规律、充电需求,以实现整个区域配电网削峰填谷为目标,提出了一种在V2G(vehicle-to-grid)模式下,通过分时电价引导的不同负荷类型电动汽车从时间和空间上双重互补进行有序充电的方法。以IEEE RBTS-5系统的第1,2条10 k V线路负荷需求为例,用蒙特卡洛方法模拟了本文所提的方法,验证了时空互补有序充电的方法对区域配电网总负荷削峰填谷的有效性。     

基于GPS数据的电动出租车充电桩选址定容

随着电动出租车规模化的增长,关于电动出租车集群充电桩的选址定容问题日益凸显。该类车辆的轨迹分布在城区,并且该类车辆对公共充电桩的依赖远高于私家电动汽车。为了能够满足这类车辆充电的需求,提出了一种基于全球卫星定位系统(GPS)考虑电动出租车运行轨迹、车辆进入停车场时序性和停车场现有负荷水平的电动出租车充电桩规划方法。采用k-means算法分析得到电动出租车的常驻点并将其作为精选地址的相关依据;计及相邻预选址之间的干扰,以最小花费成本为目标函数对充电桩预选址进行精选;考虑车辆进入停车场的时序性和停车场现有负荷水平计算充电桩的可安装数目。仿真结果表明,针对电动出租车这类特殊集群有常驻点,通过计算最小成本可进行进一步优化,避免出现2个预选址距离太近的情况;在精选地址下对车辆进场时序性和负荷进行分析,可为城区规划修建充电桩提供有力的理论支撑。