基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测

电动汽车充电负荷预测是研究电动汽车与电网互动的重要前提。针对交通路网信息对电动汽车行驶规律的影响,考虑电动汽车的交通工具特性和移动负荷特性,提出了一种基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。该方法首先针对城市路网多交叉口特征,提出建立考虑路段阻抗和节点阻抗的动态路网模型。并根据路网规模确定了相应的交通网-配电网的交互模型。其次引入OD矩阵分析方法和实时Dijkstra动态路径搜索算法为电动汽车分配起止节点和规划行驶路径,模拟其动态行驶过程和充电行为。最后设计了电动汽车路径规划实验和典型区域实际路网充电负荷预测实验。结果表明,电动汽车充电负荷在不同功能区域分布存在差异且时间分布上不均匀,验证所提方法的有效性和可行性。     

考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测

文章提出了一种考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测方法。首先,通过出行链理论和起止点(origin-destination,OD)矩阵法分别获得私家车和出租车出行的起讫点,利用Dijistra算法规划行驶路径;然后,构建基于路网实时车流量统计的速度-流量实用模型,计算路网各路段实时车速。构建考虑环境温度和车速的电动汽车单位里程耗电量模型,计算耗电量;接着考虑充电电价、时间、沿途耗电量等因素,提出基于后悔理论的电动汽车用户充电站选择模型;随后基于交通路网、车辆、公共快充站以及配电网等多源信息,建立多源信息实时交互的电动汽车充电负荷预测框架。最后采用蒙特卡洛法模拟了私家车和出租车的出行和充电过程,得到了区域内充电负荷时空分布。以某区域交通路网和典型配电网为例进行仿真,验证了所提充电负荷预测方法的有效性。仿真结果表明多源信息的及时交互以及考虑用户的后悔心理,会对充电负荷的时空分布产生影响。     

基于居民出行模拟的电动汽车负荷时空分布预测

针对电动汽车充电负荷时空分布预测中的随机性、不确定性问题,本文在已有出行链理论研究的基础上,提出了一种融合出行链理论与实际地理信息的电动汽车负荷预测方法。论文分析了基于出行链理论的EV时空分布模型,对影响电动汽车充电需求的因素进行了建模分析,用以模拟用户的出行行为特性。同时,通过对目标区域的路网进行建模,按功能区进行划分,将出行链理论的用户行为特性与目标地理信息相结合,通过Floyd算法对电动汽车用户的出行路径进行了规划设计,以预测电动汽车充电需求负荷。算例结果表明,所提出的模型能能够基于实际地理信息,预测电动汽车充电负荷的时空分布,分析不同功能区域、不同类型城市下的电动汽车充电需求负荷特性。     

计及车-路-站-网融合的电动汽车充电负荷时空分布预测

针对目前对车-路-站-网相互影响考虑不足,导致电动汽车充电负荷时空分布预测不准确的问题,提出了基于万有引力模型的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。首先,计及路网交通流和环境温度,分析外部环境与电动汽车能耗之间的关系。其次,考虑了温度、湿度、辐射等外部环境因素对用户出行的影响,建立基于出行意愿修正的出行链模型。最后,计及多方信息融合,建立基于万有引力模型的电动汽车充电站选择模型。算例结果表明,所提出的模型能够计及电动汽车、路网、充电站和电网的相互影响,并准确计算电动汽车充电负荷的时空分布,分析多场景、多区域下的电动汽车充电需求负荷特性。     

考虑路网-电网交互和用户心理的电动汽车充电负荷预测

文中提出了一种考虑路网-电网信息交互和用户心理的电动汽车充电负荷预测框架。首先,利用出行链和原点-终点(OD)矩阵得到电动汽车出行目的地;然后,考虑行驶、排队时间和充电电价,提出基于后悔理论的充电站选择模型;接着,基于跟驰模型对车辆在路网中的行驶过程进行微观交通分析,建立基于电价驱动的路网-电网交互式负荷预测框架;最后,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车的出行和充电情况,以预测电动汽车充电负荷时空分布。通过在中国北京市三环路网和相应电网上的仿真,验证了所提电动汽车充电负荷预测框架的有效性。仿真结果也表明路网和电网通过电价相互作用,使得电动私家车和出租车的充电负荷在时间与空间上分布差异明显。     

基于动态车流的电动汽车充电负荷时空分布概率建模

文中提出一种基于动态车流的电动汽车充电负荷时空分布概率建模方法,所建立的模型由交通路网模型、车辆时空转移模型和居民出行概率模型3个部分组成。交通路网模型考虑了车辆过红绿灯的影响,将道路分为3段计算车流密度。车辆时空转移模型反映了交通路况对行驶速度和耗电量的影响,行驶车辆可根据交通路况动态调整速度和行驶路径。居民出行概率模型基于NHTS2017数据集,得到出行目的地和出发时间的联合概率分布模型,进而抽样模拟出行链。以某市路网模型为例,采用蒙特卡洛法仿真预测电动汽车充电负荷的时空分布特性,并与现有方法的仿真结果及实际充电负荷曲线进行对比分析,验证了所提概率模型的正确性和有效性。     

基于动态能耗模型与用户心理的电动汽车充电负荷预测

针对城市中家用电动汽车与电动出租车出行能耗变化与充电决策问题,考虑实时交通路网、气温以及用户心理,提出一种基于动态能耗模型与用户心理的电动汽车充电负荷预测模型。首先,根据出行链理论建立家用电动汽车出行的时空转移模型,根据出行订单数据与源点-终点分析法对出租车出行规律进行模拟;其次,根据锂电池充放电实验数据分析不同温度对电池容量的影响,分析电动汽车在行驶过程中产生的耗电量并建立精细化的空调能耗模型和里程能耗模型。在此基础上引入锚定效应分析用户心理对充电决策的影响,建立考虑用户主观意愿的充电决策模型;最后,以成都三环内的实际路网为例,运用蒙特卡洛法对不同场景下的电动汽车充电需求进行时空预测,仿真结果验证了所提模型和方法的有效性。     

基于电动汽车时空特性的充电负荷预测

电动汽车充电负荷预测是进行充电设施、电网规划建设以及运行调度控制的基础。电动汽车充电负荷的时空分布具有很强的随机性,在对预测区域空间进行划分的基础上,考虑电动汽车的动态转移特性,对不同功能用地的泊车规律进行分析,预测不同类型电动汽车的空间分布,进而对不同电动汽车充电时间特性的影响因素进行分析,并建立了预测模型。利用蒙特卡洛仿真方法对某市一区域在不同情景下的充电负荷进行计算。结果表明,不同功能区的充电负荷分布特性差异明显,并且采用快速充电方式的比例越高,峰谷差越大,因此可根据预测结果对电动汽车充电时间、充电地点和充电方式进行合理引导,使在满足充电需求的同时,减少充电负荷对电网的影响。     

考虑交通路况的电动汽车充电负荷预测

对电动汽车充电负荷进行预测,是研究电动汽车负荷接入对配电网的影响、充电站选址定容等问题的前提。提出一种考虑交通路况的电动汽车充电负荷预测模型。建立考虑道路拓扑结构、速度-流量模型的道路交通模型,模拟在实际路网约束下车辆的行驶状态;考虑温度和车速的影响得到单位里程耗电量,并结合其他主要参数建立单体电动汽车充电模型;通过出行链理论和OD矩阵法分别获得私家车和出租车出行的起讫点,利用基于出行时间指数的Dijistra算法规划行驶路径;采用蒙特卡罗法进行模拟,得到充电负荷的时空分布。以西安市主城区实际路网为例,验证了该方法的有效性。     

基于MDP随机路径模拟的电动汽车充电负荷时空分布预测

针对电动汽车时空转移随机性的问题,计及实时交通与温度,提出了一种基于马尔可夫决策过程随机路径模拟的城市电动汽车充电负荷时空分布预测方法。首先,根据各类车型充电方式与出行特点对各类电动汽车进行分类;其次,根据蒙特卡洛方法建立各类电动汽车的时空转移模型,采用马尔可夫决策理论对出行路径进行实时动态随机模拟;根据电动汽车实测数据建立温度、交通能耗模型,计算得到实时单位里程耗电量。最后,以某典型城区为例,对不同温度、不同交通状况下电动汽车区域充电负荷进行计算。仿真结果表明,区域内快充负荷较大的节点充电波动性较大,环境温度升高或交通拥堵状况恶化会导致充电负荷高峰的持续时间增高。     

基于实时出行需求和交通路况的电动汽车充电负荷预测

现有的电动汽车充电负荷预测研究中缺乏对用户出行行为和交通路况的精确描述,为此构建了时空图谱注意力网络,对基于城市兴趣点的出行需求和道路交通流量的时空分布进行学习和预测,并计及了日期类型、天气温度和交通事件的影响。通过基于出行时间指数（travel time index,TTI）的Dijkstra算法得到耗时最短的行驶路径,并建立了计及交通路况和气温影响的电动汽车能耗模型以及考虑距离远近和综合充电费用的充电站选择决策模型。基于西安市二环区域的实际出行需求和交通数据,对私家车、出租车和网约车3种用途电动汽车的充电需求进行了预测,并分析了出行需求变化对城市各网格空间内充电站快、慢充负荷的影响,为充电设施的规划提供了参考和依据。     

考虑需求响应和电动汽车负荷路-电耦合特性的配电网可靠性评估

随着电动汽车的普及,大量的无序充电行为给配电网可靠性带来负面影响.文章建立了考虑需求响应和路电耦合特性的配电网可靠性评估模型,准确预测电动汽车时空分布负荷并对其进行调度,改善可靠性指标.提出了路电耦合模式结构及时空负荷预测框架;建立了路网模型、用户模型、考虑需求响应的充电负荷补充模型,得到电动汽车负荷时空分布;基于双向...     

基于马尔可夫决策过程的电动汽车充电行为分析

针对电动汽车充电行为不确定性问题,建立了基于出行链理论的电动汽车出行及电池电量变化模型,提出了引入马尔可夫决策过程（Markov decision processes, MDP）的电动汽车用户充电行为分析方法。该方法将用户充电行为作为马尔可夫决策集,根据车辆在各区域间的转移概率构造状态转移矩阵,设置用户满意度指标作为决策过程报酬函数,通过求解有限阶段总报酬准则得到电动汽车用户在每个决策点处的最优充电决策。算例部分根据抽取电动汽车特征量数据进行马尔可夫决策过程仿真,得出充电负荷的时间与空间分布情况,通过与传统蒙特卡洛方法进行对比表明该文所提方法可以较好地模拟用户整个出行过程中的充电行为,反映充电需求的时空分布特点;同时,分析了不同区域、不同停车时长情况下电动汽车的不同充电行为,能够为电动汽车充电桩的规划建设提供参考。     

多信息融合下电动汽车充电路径规划

由于电动汽车用户难以找到充电时间与充电地点之间的平衡点,不能准确把握何时何地进行充电行为。本文首先选取能够准确反映实际道路中用户独特驾驶特性的行驶工况特征参数,采用工况识别法构建电动汽车在实时动态路况下的剩余电量估算模型,判断其出行过程中何时有充电需求;当有充电需求时,通过预测充电站的抵达车辆数,建立电动汽车排队等待时间模型,为用户规划有效充电时段,作为选择充电地点的依据;考虑到充电时间与充电地点的耦合关系,从用户角度出发,在电池剩余电量的约束下,构建用户出行距离、出行时间及充电成本三者权值之和最优为目标的电动汽车充电路径模型,并将其应用于北京市实际交通路网区域中,采用蚁群算法对其进行仿真验证。     

融合路网-电网信息的电动汽车充放电行为引导与调控策略

在智慧城市理念快速发展的背景下,电动汽车（EV）无引导的出行与无序的充放电行为影响着电力-交通耦合网络的安全高效运行。针对此问题,提出一种融合路网-电网信息的EV充放电行为引导与调控两阶段优化策略。首先,分析电力-交通耦合网络的交互影响因素和方式,提出EV充放电出行路径引导和调控架构;其次,提出融合路网-电网信息的EV充放电出行决策电价动态更新策略,并建立计及用户时间-经济成本的EV充放电出行路径决策优化模型;然后,兼顾多方主体利益,建立EV充放电调控模型;最后,仿真结果表明,所提策略能够综合考虑路网和电网实时运行状态,充分挖掘EV在路径引导与充放电调控过程中的可调潜力,实现系统协调运行和多方共赢。     

电动汽车充电负荷概率分布的数值建模方法

传统电动汽车充电负荷概率建模通常采用蒙特卡洛模拟方法,存在耦合参数多和计算耗时大等问题.为此,提出一种基于车辆集合的整体荷电状态(CSOC)概率分布特性的电动汽车充电负荷概率分布数值计算方法.首先,将车辆的多次行程拆解为独立的单次行程进行起止点(OD)分析,消除多行程间建模中的变量耦合误差.其次,建立考虑车辆出行特性的CSOC动态概率模型,确定各行程的起始荷电状态概率密度函数;结合大数定律得到充电负荷时空概率分布函数.最后,以12节点路网案例计算充电负荷时空概率分布.结果表明,较传统蒙特卡洛模拟方法,所提方法消除了耦合误差问题,并在保证计算精度的前提下大幅提高了计算效率.