电动汽车充电行为分析及其有序充电控制策略研究

电动汽车作为一种特殊的负荷,具有随机性、间歇性、时空的波动性等特点。当大量的电动汽车负荷接入配电网进行无序充电时,将会使电网负荷增长、峰谷差加大、损耗增加、电压下降,影响配电网安全稳定经济的运行及电网的优化调度。因此,为了电网安全稳定经济的运行,本文采用蒙特卡洛模拟法对电动汽车进行了充电负荷建模,在满足用户充电需求的基础上,提出了一种基于峰谷电价引导的电动汽车有序充电控制策略,进而通过Matlab仿真来分析电动汽车无序充电及有序充电控制策略实施时对电网的影响,并验证了所提策略的有效性,避免了电动汽车集中充电,降低了电动汽车负荷峰谷比和电力系统运行成本。     

配电网电动汽车协调有序充电调度策略研究

针对在非协调无序充电方式下,电动汽车充电会给配电网带来一些功率损耗和电压偏移、增大负荷峰谷差等问题,构建了一种协调性有序充电调度策略。首先分析了电动汽车充电方式对配电网的影响,揭示了配电网中协调有序充电的必要性;然后,从安全性和经济性两方面出发,同时以最小化配电网功率损耗和减小电网等效负荷峰谷差为目标,建立了各个节点上电动汽车的最优充电调度策略。最后,采用遗传算法进行仿真求解,验证了该协调性有效充电策略的合理性和有效性。     

电动汽车充电模式对区域电网负荷特性的影响

电动汽车的大规模发展对电网来说可谓机遇与挑战并存,无序充电将对电网带来冲击,智能充电则能优化电网的运行。分析不同类型电动汽车的充电行为,通过建立即插即充、夜间充电、智能充电等充电模式下各类电动汽车负荷模型,分析不同充电模式对区域电网负荷特性的影响。结果表明,合理利用电动汽车负荷和储能特性将有助于降低电网最大负荷和峰谷差,平稳负荷,提高电网的设备利用率。     

考虑分时电价和系统峰谷差动态约束的电动汽车有序充电策略

大规模电动汽车并网充电需要同时考虑聚合效应的经济效益和其对电力系统的影响。以电动汽车用户充电费用最优为目标,在考虑充电时间、并行充电汽车数量等传统约束的基础上,结合分时电价与实际负荷曲线,将充电行为对峰谷差和负荷波动的影响作为约束条件,提出了一种新的电动汽车充电行为有序充电策略。基于该策略,利用蒙特卡洛方法模拟了电动汽车用户行为,对比分析了分时电价环境下电动汽车无序充电和有序充电对电网负荷曲线的影响。仿真结果表明:考虑峰谷差和负荷波动约束,通过电动汽车实时响应分时电价,可避免大量电动汽车集中充电而产生新的负荷高峰,且在显著降低电动汽车充电费用的同时,可以实现平滑负荷波动并减少系统的峰谷差。     

基于分时电价的电动汽车有序充电控制策略设计

文中以减小电网峰谷差作为主要目标,结合电网分时电价时段划分与局域配电网负荷波动情况,提出了电动汽车充电分时电价时段划分方法,并建立了以用户充电费用最小和电池起始充电时间最早为控制目标的数学模型.利用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户的充电行为,对比分析了电动汽车在无序充电和有序充电模式下的仿真结果,表明:通过电动汽车响应充电分时电价,能够有效减小峰谷差,并提高用户满意度.针对电动汽车用户对有序充电的不同响应系数,仿真计算了局域配电网的负荷曲线,结果表明:受充电分时电价影响的用户越多,对于抑制因电动汽车接入而引起的局域配电网负荷的波动越有利.     

考虑电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略

针对电动汽车和光伏系统接入配电网与储能装置结合过程中的配置优化问题,提出了一种考虑电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略。首先,基于典型日光照强度曲线和光电能量转换关系计算光伏系统输出功率。其次,根据电动汽车用户出行习惯、充电行为特性、充电模式等充电负荷影响因素,建立影响电动汽车充电负荷的概率模型,利用蒙特卡洛方法预测无序充电下电动汽车充电负荷。然后,以电网出力曲线峰谷差最小为目标函数、采用粒子群算法计算电动汽车有序充电时电网出力总负荷,进而确定光储充电站储能容量最优解。最后,利用所提策略计算以电动私家车和电动出租车为主要服务对象的某居民区光储充电站内最优储能容量。结果表明,未考虑储能时电动汽车无序充电造成电网负荷峰上加峰,有序充电下电网负荷峰谷差值下降15.35%,考虑电动汽车有序充电同时配置最优储能容量时电网负荷峰谷差值下降了20.65%,实现了削峰填谷,增强了电力系统运行的稳定性。得到的结果为光储充电站的储能容量配置提供了参考。     

电动汽车有序充电方法研究

未来规模化的电动汽车充电将会给电网的运行带来影响,无序的充电会给电网带来负面冲击。充电负荷具有时空双尺度的可调节性,利用此特性可在时间和空间上进行双尺度的负荷调度,使电动汽车充电负荷对电网运行产生积极的作用。基于此特性和实测的充电负荷数据,提出了一种基于负荷预测的有序充电方法,建立优化方程并求解,得到每个充电负荷的最优充电开始时间,通过改变充电开始时间调节总的负荷功率曲线。该方法能够在满足用户需求的基础上,尽可能利用低谷电为电动汽车充电,平抑负荷波动,减小负荷峰谷差,避免充电过程产生新的负荷高峰。仿真实验证明了该控制方法的有效性,并可从中看出受充电过程功率特性的限制和人类行为的影响,单纯依靠电动汽车充电进行负荷调节无法达到理想的效果。     

基于蒙特卡洛法的电动汽车无序充电对电网的影响分析

在无序充电模式下,电动汽车大规模接入电网给电网运行安全带来了新的挑战。在研究影响电动汽车充电负荷因素的基础上,建立了无序充电的数学模型并利用蒙特卡洛法进行模型计算。在特定区域内,选取一定数量的电动汽车进行模型验证。结果表明,电动汽车无序状态下接入电网充电,不仅拉大了负荷峰谷差,而且加剧了负荷曲线波动,同时电网负荷峰谷差率也有所增加,电网电压偏差也有所变化,给电力系统调峰带来了压力。     

城市配电网下的电动汽车有序充电策略研究

按照当前城市供电能力,电动汽车的充电负荷增加将会使电网负荷承担进一步加重,如果不合理安排其充电,大量的充电负荷集中在负荷峰值期充电,将会使电网峰谷差增大、网损增加、电网利用率降低。在考虑电动汽车种类以及用户充电场所后,根据电动汽车的百公里耗电量、充电时长和特性、用户行为等,在电网负荷谷时段,建立用户充电费用最少为目标的有序充电策略,最后利用粒子群算法求解,通过算例比较有序充电和无序充电的充电费用和峰谷差,验证了该方法的有效性。     

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。     

基于改进人工蜂群算法的电动汽车充电策略优化

由于大规模电动汽车接入电网的无序充电,导致电网安全稳定的运行状态受到冲击,提出了基于改进人工蜂群算法的电动汽车充电策略优化。以获取电动汽车出行时间概率密度与电池充电特性作为关键因素,计算电动汽车充电负荷需求,基于改进人工蜂群算法建立优化模型来实现电动汽车充电策略优化。仿真实验结果表明本文所提策略优化后的电动汽车充电负荷峰谷差降低449.2kW,电网负荷波动优化效果明显。     

电动汽车峰谷分时电价时段充电优化模型

利用峰谷分时电价引导电动汽车用户进行有序充电,在减小大规模电动汽车接入电网对其造成的影响的同时,还能减小电网峰谷差。在得到电动汽车充电负荷的基础上,通过实际案例验证了电价时段和响应度对充电负荷曲线的影响;进而构建以电网负荷峰谷差最小所对应的峰谷电价时段为目标的优化模型,利用粒子群算法进行优化求解;通过算例分析验证了该模型的有效性。     

电动汽车换电站有序充电调度策略研究

大规模电动汽车无序充电行为会对电网经济运行造成影响,迫切要求实现有序充电技术。根据电动汽车换电站特点,提出了以换电站充电功率为控制对象的有序充电调度策略,建立不同目标函数的调度策略数学模型,并采用粒子群算法求解,得到次日优化充电计划。基于某地区负荷曲线进行算例仿真,验证了算法的有效性,比较了不同优化目标的调度策略对负荷曲线的影响,分析了优化目标函数值随换电站容量的变化趋势。结果表明,提出的换电站有序充电调度策略能够有效地减小电网峰谷差,提高负荷率,起到平稳负荷波动的作用。     

电动汽车充电行为对电网负荷曲线的影响

为了探讨电动汽车大规模充电行为给电网负荷造成的影响及其对解决负荷的峰谷差可能带来的机遇,考虑了电动汽车的充电方式、电价政策、电网和非电网运营机构的充电模式等因素,将电动汽车的充电行为分为四种情景,利用蒙特卡洛方法来评估不同规模的电动汽车对广州市电网日负荷曲线产生的影响.结果表明,要减轻电动汽车大规模应用给电网带来的负担,电网公司必须出台相应的引导政策,例如峰谷电价和高峰电价政策;实施这些政策或者直接控制全网电动汽车的充电行为,才能使其充电负荷起到比较好的“填谷”效果.     

电动汽车充电模式对广东电网负荷特性的影响

针对电动汽车的充电行为将影响和改变系统的负荷特性,对电网发展产生影响的问题,分析了不同类型电动汽车的充电行为,重点研究了即插即充、夜间充电、智能充电等充电模式对广东电网负荷特性的影响;定量模拟计算结果表明,合理利用电动汽车充电负荷和储能特性将有助于降低电网最大负荷和峰谷差,提高电网的利用效率.     

电动汽车充电模式对广东电网负荷特性的影响*

针对电动汽车的充电行为将影响和改变系统的负荷特性,对电网发展产生影响的问题,分析了不同类型电动汽车的充电行为,重点研究了即插即充、夜间充电、智能充电等充电模式对广东电网负荷特性的影响,定量模拟计算结果表明,合理利用电动汽车充电负荷和储能特性将有助于降低电网最大负荷和峰谷差,提高电网的利用效率。     

多目标优化的高渗透率电动汽车有序充电策略

电动汽车作为一种新型负载,其大量无序充电行为给电网造成了压力,影响了电网的稳定和经济性,因此提出了一种基于分时电价的电动汽车有序充电策略。以电动汽车为研究主体,分析充电模式因素对电动汽车充电负荷的影响,并引用蒙特卡洛法对预测充电负荷进行计算。在此基础上,结合分时电价建立一个以负荷峰谷差最小和用户充电费用最低为目标的多目标模型,采用改进非支配排序遗传(NSGA-II)算法对目标函数进行求解,对比不同渗透率下的优化结果。结果表明,该控制策略降低了充电成本、减小了峰谷差,实现了负荷曲线的“削峰填谷”,且随渗透率的增加,优化效果更为显著。     

基于有序充电的换电站电池冗余度研究

电动汽车大规模接入电网后,有序充电优化控制具有便于集中管理、抑制负荷波动、降低峰谷差和充电费用等优势,但同时也带来换电站电池冗余度增大的问题。文中针对换电模式,以抑制电网总体负荷波动为有序充电主要目标,采用自适应遗传算法,建立有序充电模式下换电站电池冗余度模型,并使用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户的用车需求。对比分析无序充电和有序充电模式下换电站电池冗余度仿真结果,表明该有序充电策略能够有效削减负荷波动,减小峰谷差,但也相应提升了换电站电池冗余度。     

基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化

引导电动汽车充电负荷向低谷转移时,现有的分时静态电价与峰谷区间存在不匹配的现象,针对这一问题,提出了多时段动态电价引导策略,建立以电网端负荷差最小和用户侧充电成本最经济为目标的数学模型,并采用带有精英选择的自适应遗传算法对充电状态进行优化求解。采用蒙特卡洛随机抽样方法来模拟电动汽车无序充电状态下的负荷情况,与所提出带有多时段动态电价策略的有序充电方法对比,动态电价策略有效降低了电网峰谷差和用户充电费用,达到削峰填谷的效果。     

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。