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。     

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V2G接入电网对电网负荷的影响分析

随着电动汽车的大规模普及以及智能电网的应用,未来将会有大量电动汽车通过V2G （vehi-cle-to-grid）接入电网,电动汽车充电将会给电网负荷带来巨大的挑战。分析了电动汽车V2G接入电网的影响因素,建立了基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷计算方法。通过分别建立随机充电和V2G充电2个模型,对比在不同的电动汽车渗透率下的电网充电负荷,得出V2G可控充电对于平衡电网高峰负荷以及利用低谷电力有着积极作用的结论。     

基于粒子群算法的电动汽车有序充电控制策略的研究

大规模电动汽车接入电力系统时,就会使得电力负荷的峰谷差和功率波动产生的巨大的影响,更严重的,还会超过电力系统的供电能力和承受能力,给电网的安全稳定运行带来巨大的挑战。在此背景下,首先对电动汽车充电负荷的影响因素进行了分析,根据电动汽车的充电特性建立起电动汽车充电负荷的模型。然后,基于粒子群算法对模型进行优化求解,使得电网负荷的峰谷差最小,约束条件为负荷波动和充电电量限制。通过仿真,与无序充电的情况做出对比,有序充电在平滑负荷波动,降低电网的峰谷差的方面有很好的"削峰填谷"的作用。     

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。     

电动汽车对电网影响的评价指标与评估方法

电动汽车对电网的影响可通过电网运行指标的变化得到体现,在对其进行研究过程中需要根据评估指标建立相应的计算模型及评估方法.基于现有电网运行评价指标,提出了电动汽车对电网影响的指标体系.针对电动汽车充电的随机特性,提出了电动汽车整体充电负荷需求及电动汽车对配电网影响的评估方法.最后,针对电动汽车对电网的影响进行了仿真计算,计算结果表明,电动汽车充电负荷对各指标的影响程度是不确定的,除电动汽车负荷的随机特性外,与原有负荷在时间和空间上的关联程度也是重要的影响因素.     

电动汽车对电网影响的评价指标与评估方法

电动汽车对电网的影响可通过电网运行指标的变化得到体现,在对其进行研究过程中需要根据评估指标建立相应的计算模型及评估方法。基于现有电网运行评价指标,提出了电动汽车对电网影响的指标体系。针对电动汽车充电的随机特性,提出了电动汽车整体充电负荷需求及电动汽车对配电网影响的评估方法。最后,针对电动汽车对电网的影响进行了仿真计算,计算结果表明,电动汽车充电负荷对各指标的影响程度是不确定的,除电动汽车负荷的随机特性外,与原有负荷在时间和空间上的关联程度也是重要的影响因素。     

电动汽车充电功率需求分析模型研究综述

我国未来将进入电动汽车规模化应用的时期,但是这也将对电网运行产生巨大影响,因此合理预测电动汽车充电功率需求具有十分重要的意义。本文主要总结了电动汽车大规模充电的充电功率需求特性及其分析模型。首先展望了电动汽车大规模充电的前景及其给电网运行带来的挑战,从而引出了电动汽车大规模充电功率需求分析的重要性;然后从电动汽车本身、充电设施和电能用户三大方面总结电动汽车充电功率需求特性;接下来从不同发展时综述了电动汽车充电功率需求分析模型的研究情况;最后指出了当前研究的不足,并探讨了今后研究的方向。     

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。     

基于充放电模型的电动汽车充电价格设定策略

电动汽车规模化给城市交通、充电基础设施建设以及电网运行带来了挑战,应合理设置充电价格,引导电动汽车有序充放电,以降低电网运行带来的负荷影响。为此,基于电动汽车与电网的充放电交互策略,分析区域负荷数据与电动汽车充电数据,考虑功率平衡、电池容量以及用户充电等约束,以负荷电价为变量,以降低电网峰值运行负荷为目标函数,建立充放电模型,并根据区域内电源对于功率的响应特性确定充电价格,为充电站制定电价提供了指导。最后,结合福州市马尾区相关数据,验证了优化模型与电价设置的合理性。