电动汽车充放电对电网影响研究综述

随着大容量电池技术、电动汽车技术的发展和成本的降低,电动汽车的数量将急剧增长,其随机充放电行为将为城市电网的安全稳定运行带来新的挑战。从电动汽车充电设备及充放电特性出发,分析了电动汽车充电行为对电网负荷平衡、电源容量、电能质量、环境等方面的影响。探讨了电动汽车V2G模式在车网通信、削峰填谷、频率调节、新能源协调运行等领域的应用前景,并展望了含大规模电动汽车的城市电网动态运行机制、电动汽车与电网的协调优化经济运行、V2G多场景发展等相关领域的下一步研究工作。     

电动汽车的电网调峰模型及效益分析

车辆到电网(V2G)互联技术实现了电动汽车和电网的电能互动,是智能电网的重要组成部分,有望参与电网的调峰平衡负荷。介绍了V2G技术的特性,计算了电动汽车的充电容量和可调度放电容量,提出了一种电动汽车参与电网调峰平衡的模型,并利用蒙特卡罗方法进行求解。基于某地区典型日负荷曲线,研究计算了不同规模电动汽车参与电网调峰的影响,计算表明,可产生良好的"削峰填谷"效果。     

基于V2G的EPS功能的应急电源优化分配

研究了基于V2G的EPS储能源容量配置现状与待恢复区域应急电源需求问题,考虑电网的社会关联影响,提出了基于EPS功能的城市电网应急电源优化方案。根据恢复区域优先级确定综合指标权重系数;在保证电动汽车次日正常工作前提条件下(时间约束,容量约束等),以网络总费用最小为目标函数,利用三角模糊数表征应急电源物流时间的不确定性,求解EV最优路径;通过遗传算法得出应急电源最优分配方案。通过算例分析结果对验所提模型的合理性与有效性进行了验证。     

台风灾害下基于V2G的城市配电网弹性提升策略

近年来,以台风为代表的极端自然灾害导致城市配电网停电事故频发,给城市电网的持续供电带来挑战。在电动汽车（EV）用户群体数量快速增长的背景下,针对上述问题,提出了一种基于车辆并网（V2G）的城市配电网弹性提升策略,以增强城市电网应对台风灾害的能力。首先,建立配电网元件故障率模型,通过随机抽样生成台风灾害下的配电网故障场景;其次,考虑即将到来的台风灾害对道路拥堵情况及用户出行意愿的影响,搭建了灾害前期EV调度模型;然后,基于消费者心理学理论,制定灾后反向输电激励响应机制,引导V2G站点内的EV参与供电恢复;最后,考虑配电网重构及V2G站点反向充电,制定V2G参与的灾后供电恢复策略。由算例分析可知,与应急发电车相比,V2G参与供电恢复的方案经济性及恢复效果更优,验证了所提弹性提升策略的可行性与有效性。     

智能用电管理系统与电动汽车管理系统的信息交互

正在智能电网时代,电动汽车既是电网的用电负荷,同时其车载电池也可以作为分布式储能单元,在负荷高峰时期向电网提供容量支持,电动汽车的这一应用被称为"车辆到电网"(VehicletoGrid,V2G)。V2G可以提供应急的电力资源,有效地削减电网高峰负荷,增加电网的负荷率。电动汽车充电负荷具有一定的随机性、分散性。电池的储能能力使得用户在充电时间选择上具有一定的灵活性,充电负荷具有一定的可控性。智能充换电网络下对电动汽车充电进行控制,需要有相应的硬件管理平台、灵活的电价机制、智能的计量装置以及     

基于V2G与应急通信的配电网信息物理协同快速恢复方法

随着新型配电系统的快速发展,配电网与通信网络的相互依赖程度逐渐加深。在极端灾害发生后,一方面,配电网失电后的恢复控制需要依靠通信网络的有效支撑,灾后使用电动汽车与电网互动（V2G）恢复负荷电力供应的过程,同样离不开通信网络的引导作用;另一方面,通信网络的正常运行依靠配电网的电力供应。因此,为解决配电网灾害后电力网络与通信网络交互影响下的负荷恢复问题,提出了一种基于V2G和应急通信的配电网信息物理协同快速恢复方法：在灾害发生后,通过调配搭载无线通信基站的无人机前往通信故障区域构建应急通信网络,从而迅速恢复对区域线路开关的控制能力与对电动汽车的引导能力,进而引导电动汽车前往车辆并网站形成分布式电源并控制配电网拓扑重构,以恢复负荷的电力供应。该方法基于灾后无人机与电动汽车的调度约束以及配电网的运行约束,建立了配电网信息物理协同恢复模型,并通过配电网和交通网耦合算例验证了所提方法的有效性。     

基于电动汽车V2G响应能力的储能容量配置方法

电动汽车通过V2G(vehicle to grid)技术可作为移动储能单元参与电网运行。基于电动汽车交通行为特性,构造了考虑时间、能量和电池约束的电动汽车V2G响应能力边界,并将接入电网的电动汽车分成可响应和不可响应2类;针对可响应电动汽车提出定时段V2G响应能力预测模型,并利用蒙特卡洛法实现电动汽车集群V2G响应能力的量化计算。为了解决多种不确定因素下的供电可靠性问题,将风险价值理论引入储能容量配置中,建立了考虑电动汽车V2G的可靠性风险备用模型,用于确定一定可靠性置信度下的储能容量配置。最后通过算例对一天不同时刻下电动汽车V2G响应能力进行预测,并对比和分析了不同置信度、期望支撑时长以及电动汽车渗透率对储能容量配置的影响。     

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。     

联合发电系统用于含电动汽车的配网可靠性评估研究

将分布式电源、储能系统和电动汽车组成联合发电系统,并用于含电动汽车的配网可靠性评估。根据行驶习惯将电动车划分为自由汽车和规律汽车,并分别建立充放电模型。基于燃油车的统计数据及充电开始时刻和充电时长的概率分布,建立自由电动汽车充电负荷和放电容量的统计模型,并由日常调度安排建立规律电动汽车的负荷模型。根据配网内的电动汽车充放电曲线、日负荷和分布式电源出力,分析求解孤岛内联合发电系统的供电时间,并联合故障持续时间分析孤岛内负荷的停电时长和次数,然后采用序贯蒙特卡罗法完成配电系统可靠性评估。以IEEE RBTS-Bus 6测试系统实例对评估算法进行验证,并从储能装置容量、电动汽车的V2G技术、行驶规律、充电模式和渗透率5个方面对配网可靠性进行量化分析。     

电动汽车V2G关键技术的研究

针对规模化电动汽车无序入网造成电网负荷"峰上加峰"的现象,探究电动汽车与电网互动技术(V2G).通过对新能源汽车使用情况及充电情况进行调查,建立了电动汽车V2G响应模型并制定V2G响应策略.以住宅小区为例,对比电动汽车无序充电和应用所提V2G响应策略在电网负荷峰谷差和用户经济效益方面的差异,验证了V2G技术的应用价值.     

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。     

计及网损与电动汽车车主利益的分时电价研究

随着电动汽车技术的快速发展和人们环保意识的不断提高,电动汽车的使用规模将不断扩大。为了合理引导大量电动汽车的无序充放电行为,减少电动汽车给配电网的安全运行带来的影响,建立了4类电动汽车的充放电需求响应模型,统筹考虑电网公司和电动汽车车主双方的利益,运用基于遗传算法的双目标优化算法求解出一套最优分时电价方案来引导电动汽车的充放电行为。算例验证表明,该模型求解得到的最优分时电价方案可以显著地减少车主花销,降低配电网的网络损耗。     

考虑电网–用户多目标的V2G模式研究

为深入研究用户参与V2G后频繁充放电对用户用车时间的约束情况及V2G的可行性,首先在分析了车辆行驶行为的基础上,构建充电负荷模型,并通过蒙特卡洛法基于统计规律计算了电动汽车在无调控状态下接入电网后的负荷情况,通过与原负荷的比对,分析了电动汽车在无调控状态下对电网的影响情况。其次依据研究现状,利用粒子群算法对电动汽车参与V2G的可行性进行了分析。最后,具体分析了电动汽车响应V2G对用户用车时间的限制性因素,提出电动汽车集群响应V2G后对电动汽车出行行为约束的数学模型,在存在博弈关系的电网调控目标及用户便利度目标之间利用维护全局的帕累托最优集搜寻最优解以平衡双侧问题,并进行了算例分析验证。为应对当前电动汽车优化调度及电力系统双侧问题提供新的理论依据。     

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。     

基于模糊K-means算法的电动汽车应急供电策略

针对电动汽车移动储能特点,通过分析电动汽车容量特点,提出包含重要用户停电损失费用及电动汽车运行、调度、维护费用最小的电动汽车应急供电模型。鉴于电动汽车随机分散特点,文中基于模糊K-means算法设计一种电动汽车应急供电聚集方案,目的是提高电动汽车主动聚集能力,降低电动汽车聚集时间。通过算例验证了该电动汽车应急供电聚集方案和该应急供电模型的可行性和有效性。     

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。     

主动配电网源荷协调多目标阻塞调度

随着电动汽车的规模化发展,其所具备的灵活充放电时间转移能力,使得电动汽车充放电秩序的选择成为影响主动配电网出现负荷尖峰的一个重要因素,大量电动汽车无序集中用电,甚至会引起网络阻塞。文中基于中国电力市场的实际情形,结合电动汽车群充放电的柔性与主动配电网中可控分布式电源发电出力的灵活性,将电动汽车群、可控分布式电源,以及从大电网的购电量作为调度对象,以电动汽车群充放电费用最少和系统发电成本最低为目标,提出一种充放电服务费调整策略下的主动配电网源荷协调多目标阻塞调度模型。算例验证表明,所提出的阻塞调度策略可降低系统阻塞效应、提高电网运行安全性和经济性。     

计及V2G价格激励的电动汽车削峰协同调度策略

为了改善城市电力负荷峰谷差增大给配电系统稳定经济运行带来的影响,提出了电动汽车(EV)削峰协同调度策略,通过价格信号引导EV这类新型灵活资源参与辅助服务,从而平滑系统负荷曲线并减少EV用户的用电成本.首先,结合系统的削峰需求,提出了车网互动(V2G)激励价格机制;然后,构建基于出行链的EV出行需求模型和基于出行需求的耗...     

电动汽车实时可调度容量评估方法研究

作为智能电网的重要组成部分,电动汽车通过调控充放电功率可为电网提供备用容量,参与调峰调频等辅助服务,但该容量会受到用户出行需求、电池损耗等因素的影响。基于此,首先分析了电动汽车参与电网调度的控制模式,综合考虑用户出行需求、电池寿命、电池电量等约束,提出了一种规模化电动汽车实时可调度容量的评估算法。最后,模拟了一种以平抑总负荷波动为目标的充放电场景,根据可调度容量所需持续时间,基于所提方法评估出了分别用于电网一次、二次以及三次调频的电动汽车实时可调度容量,验证了该方法的有效性。     

基于V2G技术的电动汽车实时调度策略

随着电动汽车逐渐普及,其对电网的影响也不断扩大。为加强电动汽车与电网间协作,充分利用电动汽车在电网能量调度中的高度灵活性,提出一种基于V2G技术的电动汽车实时调度策略。首先以降低充电成本和网损成本为目标,建立电动汽车调度模型。然后通过构建网损灵敏度指标分析电网节点性能,基于电网负荷制定分时电价,通过潮流计算和凸优化算法实时求解得到电动汽车充放电策略。最后以IEEE 33节点配电网为例验证了所提策略可以有效降低充电成本与网损成本,同时分析了电动汽车渗透率、V2G占比对车网协作效果的影响。