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。     

引导电动汽车有序充放电的峰谷电价时段优化模型

针对如何引导电动汽车进行有序充放电以实现削峰填谷的问题,提出了基于综合指标的电动汽车峰谷电价时段优化模型。在分别构建了基于出行习惯的无序充放电模型与基于峰谷电价时段的有序充放电模型的基础上,提出了包括峰谷差率改善度、用户用电方式满意度在内的综合指标为优化目标的数学模型,采用遗传算法得到了最优峰谷电价时段设置方案。算例验证表明,该方案能够在保证用户用电方式满意度的同时,达到减小电网负荷峰谷差的作用。     

考虑V2G用户响应度的峰谷电价时段优化有序充电

针对电动汽车有序充电实现削峰填谷效果的问题,提出了考虑V2G用户响应度的峰谷分时电价优化有序充电控制策略。通过蒙特卡洛模拟法得到规模化电动汽车的充电负荷,并在此基础上建立了不考虑V2G响应度和考虑V2G响应度的有序充电控制优化模型,其中前者以谷电价时段区间为变量,以配电网负荷曲线方差为目标函数,后者以谷电价时段区间及峰谷时段的电价为变量,以综合考虑电动汽车对配电网负荷曲线方差的影响及用户满意度为目标函数。算例分析表明两种有序充电策略都能有效改善系统运行安全性,但考虑V2G用户响应度的有序充电策略更能反映实际情况。     

计及电动汽车入网的峰谷电价时段优化模型研究

针对电动汽车有序充电和放电对电网削峰填谷方面的影响,提出峰谷电价时段的优化模型。首先,根据私家车主的出行习惯,构建无序模式的放电概率模型;然后,基于峰谷电价时段,构建用户响应峰谷电价差的有序充电和放电时刻选择算法;其次,考虑峰谷电价响应度,使用蒙特卡罗法模拟得到电动汽车充放电功率的日负荷曲线,与原始电网负荷叠加,得到考虑电动汽车充电和放电功率的实际负荷曲线;在此基础上,构建以电网负荷峰谷差率最小为目标的峰谷电价时段的优化模型,并使用遗传算法对其优化求解;最后,通过算例验证了模型的正确性。     

基于峰谷电价的家用电动汽车居民小区有序充电控制方法

目前大部分居民小区的供电容量不能满足较多电动汽车充电的需要。提出一种在不增加小区已有配电容量的前提下,满足较大规模家用电动汽车居民小区内有序充电的控制方法。该方法是在私家电动汽车出行规律和普通居民小区生活用电规律的基础上,基于峰谷分时电价,最大限度利用谷时段进行充电的有序充电控制方法。采用序贯蒙特卡洛仿真对某居民小区电动汽车充电进行验证,结果证明了所提方法的合理性和实用性。     

基于分时电价的电动汽车群有序充电策略研究

针对目前很多型号的电动汽车电池管理系统(battery management system,BMS)与居民小区内的慢充充电桩不能正常通信的问题,依据确定性分析法,以倒序递推原则安排电动汽车的充电开始时间,研究了一种不采集电动汽车电池荷电状态(state of charge,SOC)来实现小区内电动汽车群(aggregator)有序充电的控制方法,并以小区配电网为例,采用蒙特卡洛方法模拟用户到达时间,对电动汽车在无序充电、总负荷最低时段充电和倒序递推时段充电3种充电模式下配电变压器的负载情况进行了仿真和分析,结果表明,在倒序递推时段充电能显著减小电网峰谷差率,不会产生新的负荷尖峰,适用于实际应用。     

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。     

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。     

考虑车主响应度的峰谷电价时段优化模型研究

针对引导电动汽车进行有序充电对电网负荷削峰填谷的问题,提出峰谷电价优化调度策略.首先,分别构建基于出行习惯的无序充电模型与基于峰谷电价时段的有序充电模型,并通过蒙特卡洛模拟法得到电动汽车的充电负荷;其次,以电网负荷峰谷差率最小为优化目标,提出了计及车主响应度的数学模型,并采用遗传算法得到最优峰谷电价时段设置方案.最后,...     

基于区域峰谷分时电价的电动汽车有序充电研究

随着电力市场的发展,差异化电价机制的出现为引导大规模电动汽车的有序充电行为提供了一种新的思路。因此,提出了一种能够引导电动汽车有序充电的最优区域峰谷分时电价计算模型。首先,基于城市区域用电行为的差异特性,将用电区域分为居民区、办公区、工业区、商业区等四个区域,并运用隶属度函数法研究区域分时电价峰谷时段划分方法;然后,基于弹性系数法建立电动汽车用户响应量对区域峰谷分时电价的响应关系。最后,以日峰谷差和用户充电成本最小为优化目标,建立最优区域峰谷分时电价计算模型。仿真结果表明所提出的电动汽车区域峰谷分时电价计算模型能够有效降低用户充电成本和系统日峰谷差,有效引导电动汽车进行有序充电。     

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.     

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。     

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。     

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。     

峰谷分时电价背景下的居民电动汽车有序充放电策略

针对现有电动汽车充电策略未考虑充电负荷超过供电容量的现实问题,提出一种包含功率限制的电动汽车有序充放电策略。该策略以峰谷分时电价为背景,通过电动汽车向电网进行馈电以及对电动汽车的充电功率进行限制,使居民用电的总负荷曲线趋于平缓,更好地起到削峰填谷的作用。同时在配电设施容量不增加的情况下,提高接纳规模化电动汽车充电的能力。最后通过蒙特卡洛仿真对算例进行分析,证实所提出的包含功率限制的电动汽车有序充放电策略较原有策略更具实用性。     

基于思维进化算法的电动汽车有序充电控制策略

大量电动汽车充电会加大充电站负荷峰谷差,影响充电站安全稳定运行。因此提出了一种基于思维进化算法(MEA)的电动汽车有序充电控制策略:以用户充电费用最少和充电站负荷峰谷差最小为目标函数,采用MEA算法动态计算接入充电站电动汽车的最优充电时段,由用户自主响应,从而实现充电站内电动汽车的有序充电控制。为验证该策略的有效性,利用蒙特卡洛方法模拟用户充电需求,对算例进行仿真分析。结果表明:与无序充电相比,有序充电控制策略可在降低电动汽车用户费用的基础上实现充电负荷的削峰填谷;相比于使用遗传算法,MEA算法具有一定优势。     

基于动态分时电价的电动汽车充电站有序充电策略

提出基于动态分时电价的电动汽车充电站有序充电控制方法。该方法在综合考虑用户的充电需求和电网负荷水平的基础上,以削峰填谷为目标,采用启发式算法动态求解接入充电站电动汽车的分时电价时段,由用户自主响应,以实现充电站内电动汽车有序充电。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛方法模拟用户充电需求,对电动汽车充电站在有序充电和无序充电两种情形下的配电变压器负荷、充电站运营经济效益和用户充电成本进行仿真计算和分析。结果表明:相较无序充电方法,用户通过自主响应充电站制定的动态分时电价激励,可显著降低充电站的运营成本和电动汽车用户的充电成本,并有效实现充电负荷削峰填谷。     

基于双层优化的电动汽车有序充电策略研究

随着电动汽车的广泛普及,电动汽车不合理充电会给电网的运行带来风险和影响。首先用k-means聚类的方法对峰谷电价进行时段划分,然后提出了一种上层通过网损最小确定充电位置、下层通过网损和充电费用最小确定充电时间的有序充电模型。最后用33节点系统进行仿真验证,同时用模拟退火粒子群算法求解,证明了优化策略能减小网损、平抑负荷波动和降低用户充电费用。     

考虑源网荷效益的峰谷电价与峰谷时段双层优化模型

用户响应行为测算需求解峰谷时段与峰谷电价之间的双线性项,目前仅考虑负荷曲线的数值大小对峰谷时段进行单独划分,分时电价实行效果受限。提出峰谷时段与峰谷电价的双层优化模型,考虑风电不确定性下的规划成本与发电成本,反映分时电价的实际经济效用;考虑用户响应的不确定性,保证分时电价实行后的源网荷效益在一定范围内变化;峰谷时段划分与峰谷电价设计均以系统成本最低为目标优化得到,充分考虑峰谷时段划分、峰谷电价设计和用户响应行为之间的交互机理。仿真结果表明,与单独划分峰谷时段的模型相比,所提模型能够制定更优、科学性更强的峰谷时段和峰谷电价,进一步降低系统总成本。