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。     

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。     

基于自适应变异粒子群算法的居民小区电动汽车优化充电策略

针对引入电动汽车和光伏发电的居民小区,首先根据小区内电动汽车的运行特性建立了电动汽车的充电负荷估算模型;再结合居民小区不同季节一天的光伏输出曲线和居民常规用电负荷,以平抑小区配电网负荷波动和减少电动汽车用户充电电费为目标,建立了电动汽车优化充电的多目标优化数学模型;在满足用户充电需求的条件下,调整电动汽车的充电负荷曲线,得到电动汽车的充电计划安排。基于小区的实际情况设计了仿真算例,并通过自适应粒子群优化算法进行了求解,仿真结果表明,利用文中建立的模型对电动汽车的充电行为进行引导,能较好地实现平抑负荷波动和降低充电电费的目的。     

考虑电动汽车充电站的分布式电源优化配置研究

分布式电源和电动汽车充电站在配电网中的接入方式对配电系统的运行有着重要的影响。本文基于负荷和分布式电源的时序特性,建立了考虑电动汽车充电站的分布式电源优化配置模型,并针对电动汽车充电需求及人们充电行为的规律性构建了充电站充电负荷的时序特性。以系统年综合费用、网络损耗费用、环境成本、负荷停电缺失成本及电压偏移最小为目标函数,利用前推回代潮流计算方法来判断所提出的规划方法是否满足网路潮流约束。最后采用改进的文化粒子群优化算法进行模型的求解,避免了基本粒子群算法容易"早熟"从而陷入局部最优解的缺点。算例结果验证了本文所提模型和算法的有效性和合理性。     

基于信息熵时段划分的主动配电网动态重构

针对风力、光伏等分布式发电(DG)和电动汽车(EV)高渗透率下主动配电网的动态重构问题,提出一种基于信息熵时段划分的主动配电网动态重构方法。首先采用蒙特卡洛模拟法,结合日负荷曲线、风/光发电曲线、电动汽车充电曲线,形成电源?负荷等效日负荷曲线,提出基于信息熵时段划分的等效日负荷曲线分段方法;其次建立了以日损失费用最低为目标的动态重构模型,对主动配电网分时段重构;然后在杂草算法的基础上引入遗传算法的交叉和变异操作,提出基于十进制编码的改进杂草混合算法求解该模型。IEEE 33节点算例仿真结果表明,所提方法能够自动划分出符合曲线变化趋势的分段方案,动态重构后日损失费用明显降低。     

采用双层优化模型的电动汽车 有序充放电策略研究

针对大规模电动汽车集中式控制与优化方法的不足,采用V2G(Vehicle to Grid,V2G)双层优化模型。第一层优化模型建立以车主充电成本最小的目标函数,并考虑电池充放电损耗;第二层优化建立以电网日负荷峰谷差最小为目标函数,以第一层计算的优化结果为约束并求解,利用模拟退火算法对模型进行迭代求解。结果表明:与无序充电相比,双层优化协调保证了电网经济运行和用户的充电费用最小,从而实现电动汽车有序充放电控制。     

基于改进NSGA-Ⅱ的社区电动汽车充电站优化充电策略

提出基于改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的社区电动汽车充电站优化充电策略。首先,以电动汽车充电容量和配电变压器容量限制为约束条件,构建以单位电量充电费用最少、电网侧负荷方差最小为目标的电动汽车充电站多目标充电模型;然后,针对传统NSGA-Ⅱ存在的难以生成满足约束条件的初始种群、Pareto解集分布不均和最优解性能不高的缺点,提出改进初始种群生成和拥挤度比较算子相结合的NSGA-Ⅱ对模型进行求解,并采用基于信息熵的序数偏好法从最终Pareto解集中选择最优折中充电方案;最后,通过算例仿真验证了所提算法的有效性,表明改进NSGA-Ⅱ能在较大程度上提高电网侧的负荷水平和用户的充电性价比。     

含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法

针对大规模电动汽车接入配电网无序充电带来的负荷峰值增加等问题,提出一种含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法。首先基于蒙特卡洛抽样方法分析了大规模电动汽车的充电负荷需求;然后,以含大规模电动汽车接入的主动配电网运行成本最小化和负荷曲线方差最小化为优化目标,综合考虑电动汽车的充电需求和配电网的运行约束,构建含规模化电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对多目标优化模型进行求解,针对多目标优化得到的帕累托(Pareto)最优解集规模大,蕴含信息丰富,导致运行人员难以决策的问题,提出一种基于模糊聚类的方法对多目标Pareto最优解集进行筛选。通过改进的IEEE 34节点算例的多场景对比分析,结果表明:所提出的模型和方法可在保证系统经济运行的同时,有效利用电动汽车的优化充电降低系统负荷峰谷差。     

基于二层规划并计及负荷预测的电动汽车充电桩选址定容方法

针对城区内电动汽车充电桩选址定容问题,计及充电负荷需求预测并采用二层规划理论建立选址定容模型。针对充电负荷需求预测,采用自回归模型建立其负荷预测模型。以充电桩规划节点与容量为控制变量,以系统综合规划成本最小为目标函数,基于网络拓扑结构和充电负荷预测,计及设备容量配置约束等必要约束条件建立上层模型;以电动汽车用户充电方案为控制变量,最小化用户综合充电成本建立下层模型。下层模型基于上层模型的选址定容方案制定充电计划,同时向上层模型反馈综合充电成本。上层模型制定方案需要计及下层模型的策略。采用萤火虫算法设计模型的求解流程,最后通过一个算例针对河北某地城区内某新区内电动汽车充电站选址定容方案进行了优化,验证了文中模型的有效性和正确性。     

基于分时电价的电动汽车有序充放电策略研究

为了减缓电动汽车无序充电造成的负荷波动,提出一种基于分时电价的电动汽车有序充放电策略。构建了居民区电动汽车负荷模型,在考虑负荷均方差、用户充放电成本和电动汽车充电量的情况下,建立多目标优化函数,并采用改进粒子群算法求解多维优化问题。仿真结果表明,所提有序充放电策略能在有效平缓电网负荷曲线的同时,增大电动汽车充电电量和减少用户充放电成本,最大程度满足用户出行需求。     

考虑电动汽车空间分配的多目标配电网重构优化

电动汽车充电过程在空间呈现的无序性会对配电网重构带来影响。在电动汽车用户倾向于选择距离最近、充电时间最少的充电站进行充电这一基础上,提出一种考虑电动汽车空间分配的配电网重构优化模型。以网络损耗和电压偏移水平为指标建立多目标优化函数,引入电动汽车效用度这一约束条件,对网络开关状态和电动汽车充电负荷空间分配方案同时优化。通过模糊C均值聚类对系统中电动汽车按照空间分布指标进行聚类,将空间分布位置相似的电动汽车聚为一类以降低问题模型维度。然后采用改进遗传算法对模型进行求解以获得综合优化方案。仿真结果表明,聚类能够显著降低计算难度,提高算法收敛速度;在优化模型的引导下,电网在保证自身运行经济性和可靠性的基础上,降低了电动汽车的充电时间和路程,证明了模型和方法的有效性。     

含电动汽车和分布式电源的主动配电网动态重构

分布式电源和大量电动汽车充电功率的间歇性和随机性使配电网重构面临新的挑战。在此背景下,提出了一种基于区间数方法的含电动汽车和分布式电源的动态重构策略。文中引入区间数以描述分布式电源出力和电动汽车充电负荷的不确定性,以区间数描述最小化网损为目标函数,提出依据动态降损参数的动态时段划分,建立配电网动态重构的数学模型,在利用KrawczykMoore区间迭代法对潮流方程进行求解的同时引入仿射乘除运算代替区间乘除运算,改善了区间运算过于保守的问题。最后,结合邻域搜索以及克隆选择算法提出了求解上述模型的优化方法,以实现考虑多种不确定因素下主动配电网动态重构。算例分析证明所提方法相较于传统人工智能算法具有优越性。     

分时充电价格下电动汽车有序充电引导策略

研究了电动汽车分时充电价格的制定方法,提出了基于分时充电价格引导及储能系统的电动汽车有序充电引导策略,在降低运营商购电成本和用户充电费用的同时,实现智能电网中充电负荷的友好接入。首先,在电网分时电价的基础上,以充电站运营商购电成本最小为目标得到目标充电负荷曲线;而后,以引导后充电负荷与目标负荷偏差最小为目标并考虑用户响应程度,运用粒子群算法寻优得到充电峰平谷时段的划分结果和分时充电价格的最优解。用文中提出的有序充电引导策略对实际充电站典型负荷进行计算,验证了控制策略的有效性和可行性。     

多种类型电动汽车接入配电网的充电负荷概率模拟

通过研究不同类型电动汽车的充电特性,针对混合电动汽车改进了初始荷电状态的抽样方法;计及充电时间长度对开始充电时刻选择的影响,同时引入电动汽车实时充电数量的随机因素,建立了多种类型电动汽车充电负荷需求的概率模型。某地的配电网负荷数据和IEEE 34节点系统算例结果表明,在电动汽车渗透率相同的情况下,其充电高峰时段工作日负荷高于休息日负荷;适当提高换电池电动汽车比例可以降低电动汽车对配电网带来的负荷冲击。     

含电动汽车和智能软开关的配电网动态重构

提出含分布式能源、智能软开关(SOP)和电动汽车(EV)有序接入的配电网重构策略。基于上班族的出行习惯模拟EV的无序充电模型,并构建配电网重构下的SOP模型;对于接入的EV无序充电负荷,采用拉格朗日松弛分散式优化算法和虚拟电价进行EV的有序调度;以最小化网损费用,SOP运行费用,弃风、弃光费用与开关动作费用之和为目标函数,通过大M法和二阶锥松弛将配电网重构模型转化为混合整数二阶锥规划模型,采用CPLEX求解器进行求解。IEEE 33节点标准系统的仿真结果表明,在配电网动态重构中采用SOP代替传统开关能够提升配电网运行的经济性,同时采用所提有序调度方法优化EV充电可以改善配电网电压质量。     

考虑用户行车习惯的电动汽车充电双层控制策略

考虑到电动汽车充电的随机性,基于软件模拟电动汽车用户行车及充电行为,并利用虚拟电池集合模型,提出电动汽车充电双层控制策略。该方法综合集中控制和分散控制的优势,将充电优化过程分为目标函数不同的上、下层2个层级。上层控制考虑全局利益,以高峰时的线路负荷、节点电压和总体成本为目标优化条件;下层控制考虑未来电动汽车高渗透率的情况,采用综合对偶分解和拉格朗日增广算法优点的交替方向乘子法(ADMM)进行分布式优化求解。为验证所提方法的有效性,利用仿真软件模拟18节点配电系统,对比分析了不同场景下4种控制模式对于节点电压、线路负荷以及日负荷曲线优化效果。结果表明,文中所提策略能解决由于大规模电动汽车接入带来的节点电压降低和线路负荷增加的问题,同时平抑高峰负荷,使日负荷曲线更加平滑。     

电动汽车有序充放电相关问题研究

针对电动汽车的推广,需要对电动汽车充电设施进行合理的规划;针对电动汽车对电网产生的影响,需要对电动汽车充电进行控制。因此,电动汽车充电设施规划以及充电策略的制定是目前所需要研究的重点问题。首先对电动汽车的行驶里程、出行次数、充电概率等行驶特性进行了分析,并基于电动汽车行驶特性对电动汽车充电负荷进行了预测;而后,基于电动汽车充电负荷预测结果,采用PSO寻优算法对充电桩数量进行了规划;然后在规划结果的基础上,从电网角度出发,以负荷峰谷差最小为目标,制定了电动汽车充电策略。在实例的基础上进行了仿真,通过对一定区域内电动汽车充电负荷的预测,确定了该区域内充电桩的数量,并在规划充电桩数量的基础上,对充电过程进行控制,从而减小了负荷峰谷差。验证了本文所提出规划方法以及充电策略的有效性。     

基于阶梯碳价和自适应分时电价的电动汽车有序充电

将阶梯碳价与分时电价的耦合关系进行内联,提出了一种基于阶梯碳价和自适应分时电价的电动汽车有序充电策略。利用蒙特卡罗方法生成电动汽车的无序充电场景;建立阶梯碳价模型和自适应分时电价模型;以电网日负荷均方差最小、电动汽车用户充电总成本最小和发电商碳交易成本最小为目标函数,建立电碳双定价机制下的电动汽车有序充电模型,并采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),结合熵权逼近理想解排序(TOPSIS)模型求解Pareto解集的最优折中解;对4种碳交易机制下的优化结果进行对比分析。仿真结果表明,在有奖励阶梯碳价和自适应分时电价机制下电网负荷波动平抑效果最佳且发电商碳交易成本最小,验证了所提模型的合理性和可行性。     

基于混合整数规划的电动汽车有序充电方法

提出了在满足电动汽车充电需求的基础上尽量降低充电站充电成本的有序充电控制策略。分析了电动汽车充电所需时间与用户给定时间的关系,结合用户所需充电量,以充电站电费成本与电动汽车充电欠缺量惩罚费用之和最小为目标函数,以充电功率以及充电电量为约束,根据运营模式不同分别建立了充电过程中可更换充电机与不可更换充电机的数学模型。通过仿真模拟充电站2天内电动汽车的充电需求,基于混合整数规划和启发式快速算法求解数学模型,得到2天中充电站的充电决策矩阵和每辆电动汽车的充电欠缺量,验证了所提有序充电控制策略的可行性。仿真结果表明:与无序充电方案相比,有序充电控制策略可以更好地利用充电站的资源为用户服务,有效地降低了充电成本,并且有助于电网负荷的削峰填谷。     

数据驱动的大型居民区电动汽车动态充电可行性分析

以安徽省一个配备了电动汽车充电站的大型居民区为研究对象,首先以该大型居民区的实际电力负荷数据为基础,分析了居民区的常规负荷特性及充电站的电动汽车充电负荷特性,并针对电动汽车充电站接入该居民区配网前后的负荷特性进行对比分析。接着为了利用电价引导电动汽车参与需求响应,针对电动汽车充电站,提出了一种新的动态电价,并以负荷变化量误差最小为目标函数,利用实际数据求解出该地区的弹性需求矩阵来预测动态电价实施后的电动汽车充电负荷。最后分析在现有的分时电价及提出的针对电动汽车充电站的动态电价下的该地区配电网综合负荷特性,验证了可以通过电价引导电动汽车的充电行为,进而改善该充电站所接配网（居民区）的负荷状态,减小了日最大负荷同时也提升了削峰填谷的能力。