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。     

基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法

随着电动汽车渗透率的提高,充电基础设施规划应更加科学、合理,提出一种基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法。首先,分析充电站的容量、位置和服务范围之间的关系,以充电站的覆盖率和重合度、规划区域内的功率以及充电站的充电功率为约束条件,建立以充电站年总成本最小为目标的充电站选址定容模型。然后,提出一种抗体间亲和力的计算方法以及多项式变异对免疫克隆选择算法进行改进,使其更适用于电动汽车充电站选址定容模型的寻优迭代求解。最后,利用MATLAB进行算例分析,结果验证了模型和算法的有效性。     

城区电动汽车充电站布局规划研究

电动汽车的大量推广必须以科学合理的充电设施规划为基础。提出一种城区电动汽车充电站布局规划方法。首先,在城区电动汽车快充需求分布预测基础上,以充电站内充电机数量、充电站与快充需求点间距离以及充电站间距离为约束,充电站社会年总成本最小为目标,建立兼顾充电站、电动汽车用户以及电网三方利益的充电站选址定容模型。然后,采用Voronoi图联合改进粒子群算法对模型进行求解。通过Voronoi图划分充电站服务区域,再利用改进粒子群算法进行全局寻优,得到规划区域内充电站选址定容最优方案。最后,以某城区为例进行仿真,验证了所提方法的有效性。     

计及全寿命周期成本的两阶段电动汽车充电网络规划模型

电动汽车产业推进依赖于其充电网络,设计了电动汽车充电网络的两阶段规划模型,模型第一阶段运用伏罗诺伊图,根据充电站数目以全体充电站服务半径之和最大对充电站进行选址。模型第二阶段基于全寿命周期成本理论,考虑规划过程中的不确定性因素,建立了计及用户便利度修正因子的充电网络定容模型。定容模型在第一阶段选址基础上,通过充电负荷转移效应确定充电负荷需求,以最小全寿命周期成本为目标,规划定容结果。最后,运用将莱维飞行与传统粒子群算法相结合的混合搜索算法对上述规划模型进行求解,通过规划实例验证了所提模型的有效性。     

城市EV时空充电负荷预测及充电站规划研究

针对目前城市电动汽车（electric vehicle, EV）充电站存在盲目建设、规划不合理导致的部分充电站利用率低、用户充电满意度低等问题,同时为适应“双碳”目标下发展大规模EV的充电站规划需求,提出一种基于蒙特卡洛模拟和回声状态网络（echo state network, ESN）拟合的城市EV时空充电负荷预测方法,进一步开展EV充电站规划研究。首先考虑城市交通路网结构和区域主要功能,将待规划区域进行网格划分并作为待建充电站备选位置;利用蒙特卡洛方法对各类EV进行多种模式的出行链模拟,获取各网格区域内的EV充电负荷数据集;为拟合各网格内EV充电负荷的多样化分布特征,建立基于回声状态网络ESN学习算法的EV时空充电负荷预测模型,实现一定EV保有量下待规划区内EV时空充电负荷的预测。进一步考虑待规划网格区域内的最大充电预测负荷等约束条件﹑以充电站的建设和运维成本、EV用户充电出行成本以及配网损耗的综合成本最小为目标,建立EV充电站的规划模型,利用粒子群算法进行模型求解得到待规划区的充电站建设位置、数量及容量;最后以某城区EV充电负荷预测及充电站规划为例进行计算,验证了所提方法及模型的...     

含电动汽车充电站和风电的配电网无功优化

<正>电动汽车充电负荷的不确定性以及风电机组出力的随机性给配电网无功优化带来了新的挑战。研究了含电动汽车充电站和风电的配电网无功优化模型和算法,建立了电动汽车充电负荷模型和风电出力模型,将风电场作为连续可控的无功源参与无功优化。基于机会约束规划方法建立了含电动汽车充电站和风电的配电网多目标无功优化模型。算例结果表明本文所建配电网无功优化模型能够提高配电网运行的经济性与可靠性。     

基于机会约束的电动汽车充光储一体化充电站容量优化方法

针对电动汽车充电站建设运营成本高,土地利用率较低,功能单一的缺点,提出了电动汽车充光储一体化充电站的容量优化方法。考虑光伏出力及电动汽车充电负荷的不确定性,研究在不确定性环境下的容量配置问题,以保证优化方案的可靠性。基于机会约束规划,以建设运营成本最小为目标建立电动汽车充光储一体化充电站容量配置模型,通过序列运算理论将模型中含有随机变量的约束进行确定性转化,采用CPLEX作为模型的求解工具。算例验证了所提模型及方法的有效性。     

区域电动汽车充电站规划的模型与算法

合理确定电动汽车充电站的规模及位置,建立了一种电动汽车充电站选址定容的最优费用模型.模型以居民负荷的分布情况模拟电动汽车的数量,用层次分析法给出候选站址的权系数,在候选站址与变电站的距离、电动汽车充电站的安装费用、电动汽车数量等条件的约束下,目标函数还加入了充电站的运行费用、网损费用和充电站配电变压器的投资.模型中电动汽车充电电价采用实时电价.为验证模型的有效性,采用粒子群算法对一假设算例进行优化求解,结果表明该模型具有一定的可行性.     

基于Huff模型的电动汽车充电站选址定容方法

对于用户充电选择行为随机性的欠考虑,导致充电站服务范围划分和容量配置不合理的问题,提出了一种基于Huff模型的电动汽车充电站选址定容方法。综合考虑充电站规模、充电价格、用户充电成本对用户充电选择行为的影响,利用Huff模型分析用户对不同充电站的选择概率,并基于用户的选择概率确定充电站的服务范围和充电需求;综合考虑用户充电可达性、规划区域总功率、电动汽车充电功率,以充电站年总成本最小为目标,建立充电站的选址定容模型,并采用免疫克隆选择-变邻域搜索混合算法求解模型。MATLAB仿真结果表明所提选址定容方法能合理地划分服务范围,提高充电站规划的经济性。     

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。     

计及相似日与气象因素的电动汽车充电负荷聚类预测

电动汽车充电负荷精准预测对于电网调度、电力市场交易、充电站规划建设等具有实际意义.由于电动汽车充电负荷特性异于传统的电力负荷,两者负荷的规律性及影响因素的敏感性各有不同,有必要针对电动汽车充电负荷影响因素及预测模型开展针对性研究.考虑到不同类型电动汽车充电负荷时间序列特性及影响因素存在差异,构建考虑日类型、最高与最低温...     

基于效用最大化原则的电动汽车充电站负荷特性分析方法

随着电动汽车规模化的发展,其充电负荷的时空预测为充电站配网建设和和充电设施规划建设提供了数据支撑。因此,文中基于效用最大化原则提出了一种的电动汽车充电站负荷预测方法,首先基于出行链建立电动汽车的时空分布模型,然后基于效用最大化原则和时间成本法分析了电动汽车用户充电消费选择,最后运用蒙特卡罗方法对充电站负荷进行仿真预测。与相关文献仿真对比,验证了所提方法的有效性和正确性,并分析了不同渗透率下和不同充电站位置下电动汽车充电站的充电负荷特性。结果表明,随着电动汽车渗透率提高,其充电行为的集中化增大了系统峰谷差;合理布局电动汽车充电站位置,可以使各充电站充电负荷更加均匀。     

基于ISSA-CNN-GRU模型的电动汽车充电负荷预测方法

电动汽车用户充电行为的随机性,给电动汽车充电站充电负荷的短期预测带来极大挑战。针对在多因素影响下电动汽车充电站充电负荷短期预测精度低的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法-卷积神经网络-门控循环神经网络(improved sparrow search algorithm-convolutional neural network-gated recurrent unit neural network, ISSA- CNN-GRU)模型的电动汽车充电站充电负荷短期预测方法。首先,构建包含气温、日期类型、节假日3种充电负荷显著影响因素与历史充电负荷的输入特征矩阵。然后,融合CNN在特征提取、数据降维和GRU神经网络在时间序列预测上的优势,搭建CNN-GRU混合神经网络模型,使用基于混合策略的ISSA算法优化混合神经网络模型的超参数。最后,在优化后的CNN-GRU模型中输入特征矩阵实现充电站充电负荷的短期预测。以美国ANN-DATA公开数据集中充电站的历史负荷数据作为实际算例,与随机森林、CNN、GRU神经网络、CNN-GRU模型以及分别用贝叶斯优化、粒子群优化、标准麻雀优化算法进行超参数调优的CNN-GRU模型相比,实验结果表明所提方法具有更好的预测效果。     

考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站规划

针对电动公交车充电站的最佳充电容量难以确定及其充电效率低的问题,提出了一种在站址既定情况下考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站优化规划方法。首先,根据电动公交车的发车状态模拟电动公交车日常运行中的电能消耗,生成电动公交车的总运行负荷时序曲线;然后,基于生成的运行负荷时序曲线,构建充电需求度指标,制定电动公交车的充电调度机制;最后,在满足电动公交车充电需求的同时兼顾充电站精细化规划的要求,建立以充电能力最强、投资运行成本最小、光伏能源综合利用指标最大为优化目标的充电站多目标优化规划模型,并采用小生境多目标粒子群优化算法对该模型进行求解,以确定电动公交车充电站的充电桩数量以及光伏发电系统和配电变压器的容量。工程实例分析结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于改进向量序优化算法的V2G电动汽车充电站规划方法

电动汽车的充电负荷将极大影响配电网的安全稳定运行,提出一种基于改进向量序优化算法的V2G电动汽车充电站规划方法。首先,对电动汽车可调用的动态功率进行建模;然后构建考虑充电站全寿命周期成本和配电网安全经济运行的多目标规划模型;在此基础上,提出一种基于分散优化理论的改进向量序优化算法,求解得到最优规划方案。最后,以IEEE33节点配电系统为算例,验证了本文方法的有效性和科学性。     

考虑用户便捷性和配网接纳能力的EV充电站选址定容

充分考虑规模化电动汽车(EV)使用过程中受限于交通便利性、接入过程中不宜超过配电网接纳能力的问题,提出一种区域范围内EV充电站选址定容优化规划方法。首先,应用蒙特卡罗方法分析有序、无序充电2种不同场景下EV接入配电网的负荷需求特点;其次,构建考虑交通便利性和配电网接纳能力的EV充电站选址定容优化模型,并应用粒子群和Voronoi相结合的方法对其进行求解,先后实现区域范围内EV充电站选址确定、充电站内充电桩个数优化;最后,通过典型的北方城区实际案例,验证所提优化规划模型的合理性,以期为我国EV充电站的规划建设提供借鉴。     

基于交通均衡的电动汽车快速充电负荷模拟

电动汽车的发展普及使得城市交通系统和电网紧密耦合,二者的交互影响日渐显现。针对传统充电负荷分析未能有效考虑交通网络特性的不足,该文建立了基于交通均衡的充电负荷模拟方法。首先,考虑用户快速充电决策过程,提出快速充电负荷模拟框架。其次,建立混合车辆流交通均衡模型,考虑用户行为相互影响,对各充电站充电负荷进行计算分析。再次,建立最优路径生成模型并采用分支定价方法进行路径生成,求解交通均衡模型,提出快速充电负荷模拟的算法流程。最后以西安市交通路网为例验证模型正确性,说明在充电负荷分析中考虑交通因素的必要性。算例也揭示了利用电价调整充电负荷空间分布的可能性。     

考虑V2G模式的电动汽车充电站规划

考虑到V2G模式和电动汽车充电站规划之间的联系,在分时电价机制的基础上,分析了电动汽车用户的充放电行为,并建立了电动汽车充电站的充电收益、放电成本和固有成本模型,同时以电动汽车充电站年总收益最大为目标函数。针对充电站候选站址的选择问题提出了包含环境条件、社会条件和政策因素等在内的外在选择条件。同时在Voronoi图的基础上结合路网交通流量对电动汽车充电站的容量进行确定。通过离散二进制粒子群算法实现了考虑V2G模式的电动汽车充电站的规划。最后,算例分析验证了规划模型的合理性和有效性。