电动汽车充电负荷时空分布建模研究综述

随着电动汽车(EV)市场投入规模不断扩大,具有时空随机性和不确定性的EV充电负荷将严重影响配电网规划与运行,而EV充电负荷时空分布建模是研究EV充电负荷对配电网影响的基础。为此,本文综述了电动汽车充电负荷时空分布建模方面的近年研究现状。首先,从外部影响因素和内部影响因素两个方面,总结分析影响EV充电负荷时空分布的因素;然后,从基于数据驱动和模型驱动两个方面,对EV充电负荷的时空分布建模方法进行综述;最后,对现有研究方法存在的不足进行分析,对未来的研究方向进行展望。#$NL关键词：电动汽车; 影响因素; 时空分布; 负荷建模; 综述#$NL中图分类号：TM73     

电动汽车日充电负荷需求模型比较分析

电动汽车大规模充电将给电网运行带来的巨大的挑战,有效准确地预测电动汽车充电功率需求对于减少其对电网产生的不利影响具有重要意义。文以电动汽车日充电负荷需求模型为研究对象,总结了当前主要的负荷需求模型,即从单电池、单充电机、日行驶里程和单位时刻四个不同角度建立的电动汽车负荷需求计算模型,并分别对模型机理和数学描述两方面分别进行了阐述,比较分析了这四种模型的性能和适用范围,最后结合各模型优点提出了一种改进的负荷需求模型,并指出其仿真分析流程。     

基于概率统计的电动汽车充电功率建模

电动汽车大规模应用以后,其充电功率将对电网产生一定影响。通过详细考虑电动汽车接入电网的因素,并在一定假设条件下,建立了电动汽车充电功率模型。采用蒙特卡洛仿真算法产生影响因素的随机数,仿真出电动汽车充电负荷曲线。以一居民小区夏季典型日负荷曲线为例,计算得出自由充电模式下电动汽车对原负荷曲线的影响。计算结果表明,电动汽车的自由充电特性将使电网最大负荷发生一定增长,在改变电动汽车起始充电时刻的情况下,电动汽车充电对于可再生能源具有一定的支撑作用。     

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。     

电动汽车充电调度综述

电动汽车因节能环保的优点得到大力推广,然而由于充电行为的随机性、不确定性,大规模电动汽车无序充电将对电网的安全稳定带来挑战。随着V2G技术的发展,电动汽车作为分布式电源和储能装置成为可能,这使得对电动汽车进行充电调度成为电网中一种新的调控手段,帮助消除电动汽车充电对电网产生的不利影响,同时也是消纳新能源发电的一种有效方式。简述了V2G技术和电动汽车充放电对电网产生的有利与不利影响,介绍了电动汽车充电负荷计算方法和几类充电调度策略。     

电动汽车充电负荷建模及其对电网负荷特性的影响

从分析影响电动汽车电力需求的影响因素入手,实地调研电动公交车的充电功率,采用最小二乘法拟合得出公交车充电负荷曲线,利用概率统计方法研究电动私家车充电负荷曲线。以山东电网典型日负荷为算例,研究到2015年、2020年、2030年及不同渗透率下电动汽车接入对电网负荷特性的影响。     

电动汽车充电负荷与调度控制策略综述

电动汽车的普及已成为一种趋势,将会对电力系统运行产生深刻影响。电动汽车充电控制将成为系统运行控制的重要手段,不仅能够限制充电负荷的不利影响,而且能够实现负荷削峰填谷,促进可再生能源吸纳,发挥负荷调度的作用。该文介绍了近年来充电负荷、充电控制领域内的研究成果,涉及充电负荷仿真分析模型、充电控制效益、充电控制策略研究等方面;同时指出了尚未解决的问题和可能的研究方向。     

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。     

分布式电动汽车有序充电控制系统模型

提出一种基于分布式控制的电动汽车有序充电控制系统模型。有序充电控制系统由集中充电控制中心和分布式控制单元组成,当电动汽车接入电网,分布式控制单元根据集中控制中心广播的电网负荷数据和已接入电网的电动汽车的充电计划,以最小配电网负荷方差为目标函数,计算电动汽车的最佳充电时间,并将充电计划上传给控制中心。以IEEE 33节点配电网为例,分别在正常情况、通信系统故障、配电网负荷预测有误差等条件下进行了有序充电模拟,结果表明分布式有序充电控制方法具有很好的控制效果和较强的抗干扰能力。     

电动汽车充电基础设施规划方法与模型

电动汽车具有节能减排、削峰填谷等多重作用,充电设施规划方法和模型能够指导其建设,促进电动汽车的发展。文中较为系统地提出了充电基础设施规划步骤和具体做法。基于能量等效的原则,提出了等负荷距分配法将集中和分散充电量分配到相应充电设施,给出了其中计算参数的模型,通过能量等效方式进行负荷预测,再进行定址定容,采用净现值方法评估经济性,采用平均充电距离评估用户便利性,最终得到可用的规划方案。     

不确定充电习惯对电动汽车充电负荷需求及充电负荷调节的影响

采用二项分布描述电动汽车用户充电习惯的不确定性,本文建立了含有不确定性因素的充电负荷需求计算模型。基于此计算模型,分析了不确定性充电习惯、充电起始时间延时和充电功率对电动汽车充电负荷需求的影响;然后以配电网负荷方差最小为目标函数,以充电起始时间和充电功率为控制变量,考虑电动汽车充电功率约束和电动汽车用户充电能量需求约束,建立了基于不确定充电习惯的充电负荷优化调节模型。以北京市汽车行驶数据和典型配电网负荷数据为例,验证了本文所提充电负荷优化调节方法的优越性。     

电力负荷建模问题研究综述

分析了电力负荷模型对潮流计算、暂态稳定计算、小扰动稳定、电压稳定分析的影响,指出了负荷模型研究的重要性;回顾了负荷模型研究的统计综合法和总体测辨法的发展历程;最后总结了负荷模型研究在模型的结构选择、模型的参数辨识、结合电压稳定分析的负荷建模、负荷模型对暂态稳定的灵敏度等方面的进展。     

基于充电行为分析的电动汽车充电负荷预测

本文基于南方某市的电动汽车充电数据,得出各类型电动汽车在不同日期类型的充电开始时间、充电电量、充电功率的分布规律,采用蒙特卡洛算法模拟计算了该市2021年各类型电动汽车工作日与休息日的充电负荷情况,结果表明,电动私家车在休息日的午间和凌晨充电负荷要高于工作日;该市电动出租车在工作日与休息日的充电负荷占比分别为60.42%,58.55%,在三类型车中始终最大。电动私家车工作日与休息日充电负荷曲线有较大差异。电网总负荷会在19点达到最高峰,本文验证了电动汽车的大规模引入会增加电网的峰值和峰谷差,同时将充电行为数据拟合为公式,旨在为未来的电网扩容建设和对电动汽车的有序充电控制提供帮助。     

基于实测数据的多类型电动汽车充电负荷分析

本文基于某电动汽车公司的实测数据,对多类型电动汽车跟踪数据进行统计分析。首先设定条件对数据进行预处理,删除异常数据并采用拉格朗日插值法补充部分数据;然后,文中借助K–S检验和J-B检验等方法,验证电动汽车集群数据是否符合规律分布;再采用蒙特卡洛法对电动汽车充电负荷进行仿真,形成多类型电动汽车充电负荷曲线;最后,结合日用电负荷,分析了无序充电情况下电动汽车负荷对电网的影响。结果表明,电动私家车与电动出租车具有较大的负荷调度潜力,但无序充电下会产生“峰上加峰”现象。     

采用分时充电电价时电动汽车充电需求分析

大规模的随意式充电必然给电力系统带来一定的负面影响,甚至会威胁到系统的安全性。为避免和解决这一问题,采用基于价格影响消费者行为的经济学理论,分析私家车的日常出行习惯、停车习惯、充电习惯,提出相应充电负荷响应矩阵,建立分时充电电价模型,研究充电负荷对充电电价的变化而产生的响应、不同种类电池的充电需求推算、在自主充电的行为下一天24 h中的日充电负荷分布等。通过实例分析,建议利用充电电价的变化对电动汽车充电行为进行引导,通过优化求解来减少大规模随意式的充电负荷给电力系统带来的负面影响;同时鼓励电动汽车车主调整充电时间,从而达到“削峰填谷”的新能源调度效果。     

电动汽车充电功率需求及其对电网负荷曲线的影响

准确把握电动汽车充电负荷,是评估电动汽车对电网影响以及对电动汽车进行充放电管理的基础。通过影响电动汽车负荷在时间上分布的综合因素及其相应的概率分布,提出了一种基于统计学的电动汽车充电功率模型。在此基础上利用蒙特卡洛方法对电动汽车在不同渗透率下的负荷进行计算。结果表明,电动汽车的规模化应用,给电网带来了新一轮的负荷增长;充电负荷的峰谷差明显加大,给未来负荷调控带来了挑战。     

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.     

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...