V2G模式下微网电动汽车有序充电策略研究

为了应对V2G(Vehicle-to-Grid)模式下大规模电动汽车接入给电网带来的诸多挑战,针对现有电动汽车调度策略对大规模电动汽车充放电需求考虑不足的问题,提出一种微电网电动汽车有序充电策略。调度策略可根据当前微电网负荷状态、电动汽车充电需求等实时数据,采用模糊控制算法优化安排电动汽车充电计划,满足电动汽车充电需求同时实现对电网的削峰填谷。利用该调度策略对某配电区域600辆电动汽车进行充电,并与传统即时充电策略进行比较分析。仿真结果表明,基于模糊控制算法的电动汽车有序充电策略能够有效避免大量电动汽车接入电网引起负荷尖峰的问题,为电网提供削峰填谷的服务,实现用户和电网的双赢。     

考虑用户因素的电动汽车有序充放电控制策略

随着更多的电动汽车入网充电以及售电政策的开放,运营商不仅需要控制充电负荷,还需获取良好的效益。提出了考虑用户因素的电动汽车有序充放电控制策略。用户主动响应参与V2G反向供电并申报供电价格,运营商综合考虑用户的综合指标及所属电动汽车状态,筛选参与反向供电的电动汽车,在满足电网功率限制条件下完成电动汽车的有序充放电计划。基于蒙特卡洛模拟和粒子群算法进行仿真计算,结果表明,在该策略控制下不仅能使充电负荷削峰填谷,还能使运营商获取额外效益,用户充电成本降低。     

含新能源接入的电动汽车有序充电分层控制策略

有序的电动汽车充电负荷可纳入电网调度体系,改善电网运行现状。提出了一种含新能源接入的电动汽车有序充电分层控制策略。策略中主控制中心通过求解削峰填谷两阶段优化模型得到电动汽车充电负荷指导曲线,各次级控制中心根据实际情况选用集中式/分布式控制策略实现电动汽车充电负荷跟随。策略中考虑了新能源弃用比例约束,确保新能源出力高水平消纳。仿真结果表明,提出的分层控制策略具有良好可扩展性,可因地制宜融合多种控制策略,实现次级控制中心的负荷跟随目标以及主控制中心的削峰填谷目标。     

面向主动配电网的电动汽车充放电功率控制技术

电动汽车V2G系统不仅能实现对电池的充放电功能,还能发挥三相电压型PWM变流器的四象限运行功能,为电网提供双向可控的有功功率和无功功率,实现平抑电网负荷波动、削峰填谷等功率调节功能。本文针对V2G系统的并网功率控制,分析了电动汽车V2G系统拓扑结构,并提出基于比例反馈积分(PFI)的功率控制方法,实现V2G系统并网电流指令的精确跟踪;与常规的比例积分(PI)控制进行了对比分析,通过PSIM仿真平台验证了该PFI控制方法的有效性。     

V2G双向功率变换电动汽车充放电系统及其控制方法

本文针对目前出现的全球能源危机和环境污染问题,利用电动汽车车载电池这一移动储能单元,提出V2G双向功率变换电动汽车充放电系统。该装置充分利用电动汽车车载电池这一有效资源,实现电动汽车有序充电,具备将电能回馈电网的能力。利用PWM高频逆变技术对传统的车载电池进行改进,使其具有更高的变换效率及功率密度,具有体积小,质量轻,显著抑制谐波干扰,借助削峰填谷平滑负荷曲线的优点,有效改善电网运行质量,具有广阔的发展前景。     

电动汽车入网负荷预测及其与电网互动研究进展综述

电动汽车（EV）充电负荷预测技术和EV与电网互动（V2G）技术,能够有效减小规模化EV入网对电网的影响,实现充电桩的合理布局、高效利用和对电网能量的削峰填谷。通过对比传统EV负荷预测方法和现代EV负荷预测方法的优劣,分析V2G充电技术的研究进展,并介绍了国内外EV与电网互动的应用实例。最后,对EV入网需要解决的问题进行了总结和展望,提出了几点可能的研究思路。     

电力市场化改革下的有序用电优化管理

提出鲸鱼算法用于优化电动汽车有序充电,该方法在充分考虑用户充电需求的前提下,同时考虑电网负荷水平,以削减充电负荷尖峰为目标,求解接入充电桩电动汽车的最优充电开始时间,以实现大规模电动汽车有序充电。采用模拟用户充电需求的方法,验证了该算法的有效性,对电动汽车在有序充电和无序充电两种情形下的负荷进行对比,结果表明：与无序充电相比,优化后的有序充电方式可以实现充电负荷削峰填谷的优化目标。     

计及负荷峰谷特性的储能调峰日前优化调度策略

为了使储能系统达到最优的削峰填谷效果,提出一种计及负荷峰谷特性的储能调峰日前优化调度策略。根据调度日内的负荷曲线,以储能系统的额定容量与额定功率为约束条件,分别计算在调峰过程中所能达到的最高填谷功率线、最低削峰功率线以及与之对应的充放电电量。根据所需的充放电电量差值,在储能系统未动作区间内,以储能系统经济性和负荷峰谷差改善量最优为目标,确定各时刻储能系统的充放电功率,实现充放电电量平衡。分别建立填谷调度模型、削峰调度模型及电量平衡调度模型,并制定相应的调度策略执行流程。构建调度策略评价指标,以某电网的负荷及风电数据为基础验证所提调度策略的有效性。     

基于需求响应的电动汽车充放电电价与时段研究

大规模电动汽车无序充放电将会对电网负荷造成"峰上加峰"的不良影响,因此合理引导充放电行为至关重要。首先,计及电动汽车反向入网(vehicle-to-gride,V2G)情况,在综合考虑电动汽车用户成本和电网公司利益的基础上,制定了电动汽车充放电电价上下限。然后,以电网负荷峰谷差率最小和电动汽车用户参与V2G成本最低为目标,建立了充放电时段优化模型。最后,用NSGA-II算法对该模型进行寻优求解。算例表明,通过价格型需求侧响应的引导策略,对实现系统负荷"削峰填谷"和提高电动汽车用户收益具有一定效果。     

考虑V2G用户响应度的峰谷电价时段优化有序充电

针对电动汽车有序充电实现削峰填谷效果的问题,提出了考虑V2G用户响应度的峰谷分时电价优化有序充电控制策略。通过蒙特卡洛模拟法得到规模化电动汽车的充电负荷,并在此基础上建立了不考虑V2G响应度和考虑V2G响应度的有序充电控制优化模型,其中前者以谷电价时段区间为变量,以配电网负荷曲线方差为目标函数,后者以谷电价时段区间及峰谷时段的电价为变量,以综合考虑电动汽车对配电网负荷曲线方差的影响及用户满意度为目标函数。算例分析表明两种有序充电策略都能有效改善系统运行安全性,但考虑V2G用户响应度的有序充电策略更能反映实际情况。     

计及可入网电动汽车最优时空分布的双层经济调度模型

为研究大规模电动汽车入网(V2G)对电网的影响,文中以传统计及网络安全约束的机组组合问题为基础,构建了计及V2G的经济调度双层优化数学模型,并充分考虑电动汽车的时空分布特性,将模型解耦为机组最优组合和电动汽车最优充/放电计划两个子模型。分别采用基于牛顿—拉夫逊潮流计算思路的非线性规划方法和粒子群优化算法求解该模型。算例表明,该模型可以同时获取次日机组调度计划和各时段电动汽车最优充放电计划。时间上,实现24时段实时优化控制;空间上,将V2G调度计划细分到各接入节点,对充放电站的规划选址具有指导意义。模型在实现降低发电成本的同时使得配电网网损最小,且削峰填谷作用明显。     

计及电池寿命的电动汽车参与电网调峰策略

适当利用电动汽车电池可为电网提供调峰等辅助服务,但频繁充放电会缩短电池寿命。在分析影响电动汽车电池寿命因素基础上,对电动汽车参与电网调峰的成本进行定量分析。根据分析结果设计了考虑电池寿命的电价奖惩机制,用于大规模电动汽车充电管理。该机制通过电价奖惩信号引导电动汽车电池自主调整充/放电功率,实现调峰目的。仿真程序验证了该方案在充分保障车主利益同时,可有效减少电网的负荷波动,起到削峰填谷作用。     

考虑电动汽车入网辅助服务的配电网日前调度策略

为避免大量电动汽车(EV)无序充电对电网安全、经济运行的影响,提出了基于电动汽车入网(V2G)辅助服务的配电网日前调度方法。首先,基于智能电网和物联网的历史及实时信息建立EV充放电模型,并进行EV辅助服务参与者的筛选和分类。其次,建立了考虑V2G辅助服务的2层配电网最优经济调度模型。上层模型以网损成本、EV用户成本和系统总负荷均方差最小为目标,优化充电站的充放电功率和电压调节设备的工作状态;下层模型以EV的充放电状态转换次数最少和充电站功率与上层优化结果偏差最小为目标,计算每辆参与辅助服务EV的充放电功率。最后,算例系统仿真验证了所提方法的有效性。     

基于系统动力学和蒙特卡洛模拟的电动汽车日负荷远期预测

对电动汽车负荷进行预测,有助于电力系统规划管理与优化运行。首先从宏观、中观、微观角度,采用系统动力学模型构建电动私家汽车保有量预测模型,随后分析电动汽车充放电特性,采用蒙特卡洛方法模拟电动私家汽车充放电行为,最后利用实际数据,预测未来电动私家汽车大规模接入电网后电网负荷曲线的变化,发现在电动私家车无序充电的情景下,电动私家汽车体量越大,电网峰谷差越大,带来的不利影响也越大,通过进一步测算发现,电动私家汽车参与放电可以在一定程度上缓解电动汽车充电增加的电网负荷,具有一定削峰填谷效益。     

计及电动汽车充放电静态频率特性的负荷频率控制

目前对电动汽车参与电力系统调频的研究,主要集中在电动汽车作为分布式电源参与系统调频,而对电动汽车作为可控负荷参与系统调频的研究较少。但是,电动汽车作为分布式电源和可控负荷对其参与系统调频具有同等重要的作用。基于此,文中计及了电动汽车的充放电静态频率特性模型,在电力系统负荷扰动发生时,实现了对电动汽车充放电的协调控制,使其在分布式电源和可控负荷两个角色间合理转换。在此基础上,建立了计及电动汽车充放电的单区域系统负荷频率控制模型,并将该模型扩展为两区域互联系统。在MATLAB/Simulink中建模并进行仿真分析。算例结果表明,电动汽车作为分布式电源和可控负荷参与系统调频,不仅可以使系统频率调整速度更快,有效减小系统频率偏差,而且能减小传统调频机组的备用容量。     

风电电动汽车协同利用对电网风电接纳能力的影响

建立包含电动汽车充、放、耗电约束的风电电动汽车协同利用模型,根据决策变量的不同将充放电模式分为自由充电、不含V2G(Vehicle to grid)和含有V2G的风电电动汽车协同利用。以风电利用率和风电在电网能源结构中电量占比作为衡量水平,分析不同充电模式、电动汽车数量和风电装机容量下的风电接纳能力。含有V2G的风电电动汽车协同利用能够最大限度提高电网风电接纳能力,且在风电装机容量较大时更能显示出含有V2G的协同利用充放电模式的优势,含有V2G的风电电动汽车协同利用是实现大规模风电并网的有效方式,同时一定负荷和风电装机水平的电网存在一个最佳匹配的电动汽车数量。     

一种基于有界不确定性和扰动估计器的大功率充电桩控制策略

大功率充电桩接入电网是实现多电压等级电动汽车充放电的关键设备,但因电动汽车的即插即用需求和充电功率冲击特性,大功率充电桩接入将对电网运行稳定性带来挑战。提出基于不确定性和扰动估计器（uncertainty and disturbance estimator, UDE）的大功率充电桩控制策略。首先,在大功率充电桩双主动全桥换流器（dual active bridge, DAB）模块采用虚拟直流电机控制策略,实现对直流电压的基本控制。然后,考虑电动汽车投切对电网稳定运行的影响,基于LC滤波器建立UDE补偿控制环节,对滤波单元动态误差进行反馈,将其输出量作为补偿分量,实现对直流母线电压的补偿控制,从而有效提升直流电压稳定性。最后,基于PSCAD/EMTDC搭建充电桩系统仿真模型,其仿真结果验证了所提控制策略的可行性。     

考虑预警负荷的电动汽车充放电优化策略

预警负荷会严重影响电力系统的安全经济运行。面向参与车辆到电网(vehicle to grid,V2G)服务的电动汽车用户,综合考虑预警负荷、预警电价和充电激励措施对充放电过程的影响,提出基于改进粒子群算法(improved particle sw arm optimization,IPSO)的电动汽车充放电优化策略。通过计算预警负荷发生时的放电奖励,建立预警负荷电价模型、电池容量损耗模型,基于分时电价和放电激励制度建立用户充放电成本模型。此外,引入长短时记忆的概念,提出改进粒子群优化算法。在上述模型和算法的基础上,以最小化用户成本为优化目标,计及用户充电需求和充放电功率等约束,提出不同预警负荷情况下的充放电优化策略。在MATLAB中完成了仿真验证,结果表明,在已知预测预警负荷的前提下,采用文中的充放电优化策略能够提高电动汽车用户V2G参与度,有效降低用户成本,并缓解预警负荷发生时电网压力。