电动汽车充电站监控系统设计

针对电动汽车日渐普及这一情况,本论文设计了一套电动汽车充电站监控系统。首先,给出了监控系统总体结构;其次,选择了系统的通信方式,并给出详细的 CANET转换器配置和通讯编程实现;然后,基于Microsoft Visual Studio平台,利用C#开发了充电站上位机监控系统,该系统可实时监控充电桩及其配电系统的运行情况,保证了电动汽车充电站的安全运行。     

基于空间语义和个体活动的电动汽车充电站选址方法

针对电动汽车充电站（EVCS）的选址问题,提出一种基于空间语义和个体活动模式的城市充电站选址方法。首先,根据城市规划,采用无监督学习对非服务半径内兴趣点（POI）进行聚类,以确定新建充电站个数;然后,采用受约束的双存档进化算法（CTAEA）求解目标函数,在站间距最大化以及新充电站覆盖POI最多的约束条件下优化电动汽车选址方案。以成都市二环路内出租车的轨迹数据和POI为实验样本,并规划了15个充电站的选址方案。实验结果表明,相较于NSGA2(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm 2）和SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2),CTAEA的POI覆盖率指标提高了22.9和20.6个百分点,司机平均选择距离缩短了18.9%和25.5%,验证了所提方法在电动汽车选址方面的便利性与合理性。     

基于收益分析的充电站选址规划模型

为了解决电动汽车充电站建站选址过程中出现的重复投入、资源浪费等问题,使其一方面可以满足电动汽车用户的充电需求,另一方面还可以提高自身经济收益,本文依据某公司车桩一体平台所采集的新能源车运行数据和充电桩充电数据,结合公司的实际投资建设需求,在充分考虑了充电站的经济收入和各类投资费用后,以最小扭亏为盈年限作为目标函数,建立了充电站选址规划模型。为了验证模型的正确性,我们在初步给定的15个预选站点中,采用差分进化算法进行模型求解,得出各站点最小扭亏为盈年限以及所需配备的充电桩的个数。根据模型求解结果,发现站点6是以收回投资成本的最短年限为依据的最佳站点,而以年均收入为依据的最佳站点是站点1,这是与实际工作经验想吻合的。     

充电中断情景下电动汽车充电站两阶段多目标区间选址优化决策

考虑到充电站选址用户需求量的不确定性和突发状况的复杂性特点,以充电站选址服务效益最好、充电站风险最小以及预选址-增建选址两阶段经济成本最低为目标,基于传统p-median模型和多目标应急选址模型,构建两阶段多目标区间p-median模型.第1阶段在需求和设施损坏存在不确定因素的情况下,基于不确定需求模型模拟充电站遭...     

基于DeviceNet的电动汽车充电站控制系统的设计

对基于DeviceNet的电动汽车充电站控制系统进行了研究,在系统中设置中央控制计算机,通过DeviceNet总线控制由单片机系统组成的充电单元,并且充电单元配置温度传感器、数码管显示、按键等环节,从而实现对充电系统的实时监控,这就为将来电动汽车充电站建设的发展提供技术支持和依据。     

时空需求下的电动汽车充电设施选址优化模型

针对电动汽车充电站布局位置不合理、充电利用率较低等问题,提出了一种时空需求下的充电设施选址优化模型STDM。通过对电动汽车出行数据的时空分布特征进行挖掘,结合电动汽车的出行与充电行为构建充电需求预测模型来获得区域内时空需求分布;采用基于时空统计量的方法获取需求热点区域,考虑到充电站服务覆盖问题,定义充电覆盖率作为模型评估参数;在此基础上从用户角度与运营和社会角度综合构建电动汽车到站距离成本、充电站建设运行成本和碳排放成本的优化模型。最后通过实际数据验证模型的可行性和有效性。结果表明,模型得出了区域内12个充电站的选址方案降低综合成本,同时确定充电站的布局位置与充电桩数量;此外,采用所提方法得到的模型选址结果相比于其他文献方法能够有效缩短电动汽车到站距离,并提高到站覆盖率。     

基于主动配电网的规模化电动汽车充电站建设探讨

该研究介绍了电动汽车充电站建设采用主动配电网的必要性、主动配电网的组成和构建方式,提出了规模化充电站的运维方式。规模化充电站的正常运行不仅需要主动配电网支持,还需要充电管理平台的支撑,在负荷预测和负荷实时监测功能的支持下确保充电站的负荷曲线平稳和配变的经济运行。     

电动汽车充电站信息管理系统的设计与实现

本文重点讨论了电动汽车充电站信息管理系统的设计,从而对电动汽车蓄电池进行快速、有效的充电控制具有十分重要的现实意义。为电动汽车的市场普及创造了条件,对整个社会的能源节约和环境污染提出了一个新的突破口。     

电动网约车充电站布局优化研究

电动网约汽车的出现使得人们的交通出行方式更加灵活,也更大程度满足出行个性化和高品质的需求,但是由于电动汽车电池特性,如何合理布局充电站成为关键。因此在建立总出行时间最短模型基础上,通过Python对充电站布局进行多Agent仿真优化,平衡交通密度和充电需求,考虑电动网约车司机充电行为决策问题,构建电动汽车行为模型,并以北京市13座充电站为例,分别从访问频率、绕行时间和等待时间等因素分析充电站布局的合理性,对充电站布局以及充电桩个数进行优化,保证各个充电站访问频率较平均。     

充电站内引导电动汽车有序充电控制方法仿真

传统的电动汽车充电控制通常采用基于多代理、基于T-S模糊控制器、基于交替方向乘子的有序充电控制方法,但这几种方法的电网负荷波动率较高,为此提出一种充电站内引导电动汽车有序充电控制方法。应用滚动优化法对集中充电站进行充电时段划分;结合灰色理论对电动汽车用户短期的用电负荷状况进行预测,通过预测未来一段时间的电动汽车用户用电负荷值,对各个时段电动汽车用户的充电计划进行优化求解,最终实现电动汽车有序充电控制。为了验证上述方法的有效性,与三种传统控制方法进行对比,得出上述方法的充电负荷波动率为49.2%,通过比较可知,所提方法的充电负荷波动率最低,证明了上述方法的有效性。     

基于轨迹数据的出租车充电站选址方法

针对目前电动汽车充电桩利用率低、充电站盈利困难的问题,提出了一种基于轨迹数据的出租车充电站选址方法.分析了出租车停留状态的轨迹数据特性,提取可支持车辆充电时长的出租车停留点.对停留点进行地图匹配,筛选掉在道路上的停留点.对非道路区域停留点进行聚类,得出多辆车停留密集区域作为充电站地点区域.分析了停留点的时间分布,以充电...     

计算智能在电动车充电站规划的应用研究综述

虽然近年来电动汽车销售市场在不断扩大,但过低的充电桩利用率使得电动汽车充换电服务运营商的收益并不乐观。通过大数据分析充电站的部署方式可以有效提升充电桩利用率。阐述了演化计算和群体智能主要算法的原理,研究了充电站规划的多目标优化数学模型,论述了演化计算和群体智能在充电站规划中的应用,研究了演化计算和群体智能在充电站规划过程中的改进方式,讨论了人工神经网络和模糊系统应用于充电站规划的可能性,并对发展现状和未来趋势进行了总结与展望。     

基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法

针对电动车辆人工充电环节的效率低下、场合限制、漏电隐患等难题,研究了一种基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法.该方法能有效获取目标充电孔的有用特征,实现机器人的自动化充电.首先采用中值滤波去除强电磁噪声的干扰;然后提出了基于HSI颜色模型的二阶段图像检测方法,包括HSI模型变换、Hue分量阈值分割、形态学操作、Canny算子边缘检测、鲁棒性拟合等步骤,并以亚像素的高精度提取出目标充电孔特征;最后,采用HALCON软件对设计算法进行验证测试,实验结果表明该方法能有效识别充电孔,且定位精度满足机器人作业要求,运行时间约为1051.2 ms.     

基于IEWT-CCE的电动充电站主变流器开路故障检测

直流充电站变流器开关器件的开路故障严重影响电站安全运行.考虑充电站运行中不可避免存在着非高斯测量噪声,提出一种基于尺度空间理论的经验小波变换(EWT)和循环熵(CCE)的变流器IGBT开路故障检测方法.首先,分析非高斯噪声对变流器IGBT开路故障的影响;接着,利用改进EWT方法分解IGBT开路故障时交流侧电流信号,通过...     

面向最大使用效益的充电站网络优化方法

我国政府目前已建成一定规模的充电站网络.针对充电站网络利用率低,存在大量冗余站点和电动汽车充电难等问题,提出了一种数据驱动的充电站网络优化方法.首先,该方法模拟电动汽车充电行为,对不同时间戳内的充电站分别建立队列系统,进而估计充电站间的到达率情况.在此基础上,分析城市电动汽车的充电行为空间特征,用于挖掘城市电动汽车的充...