电动汽车有序充电的峰谷电价时段优化

针对如何利用电动汽车有序充电对电网实现削峰填谷效果的问题,提出了峰谷电价时段的优化模型与方法。构建用户选择充电时间对峰谷电价时段的响应模型;通过蒙特卡洛法模拟得到电动汽车充电负荷的日负荷曲线,并与原始电网负荷曲线叠加,从而形成实施效果下的电网实际负荷情况。在此基础上,建立了以峰谷差率最小为目标的最优化模型,并通过遗传算法对峰谷电价时段优化问题进行了求解。最后通过算例的计算结果证明了模型和方法的合理性。     

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,...     

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。     

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。     

计及车主满意度的电动汽车最优峰谷分时电价模型

分析了电动汽车随机充电模型以及V2G放电模型,建立了电动汽车车主对电价变化的需求响应模型。设计了一套能够影响电动汽车充、放电行为的最优峰谷分时电价定价方案,该方案能同时兼顾电网的利益、电动汽车车主的利益和电动汽车车主的满意度。算例验证表明,该方案求解得到的最优峰谷分时电价能够有效地引导电动汽车在谷时段充电、峰时段放电,在改善负荷曲线的同时兼顾了车主的满意度。     

计及需求侧响应及区域风光出力的电动汽车有序充电对电网负荷曲线的影响

针对计及区域风光出力时,如何利用电动汽车有序充电对负荷曲线的峰谷差进行优化的问题,提出了优化模型与方法。首先,利用概率规律建立了区域风光出力的概率模型,提出了不确定性负荷曲线峰谷差的评估方法;其次,建立了两段式峰谷电价模型,通过该模型可以利用峰谷电价对电动汽车的有序充电进行引导;再次,对两段式峰谷电价模型的谷电价时段起止时间以及峰谷电价建立了优化模型,并通过遗传算法对此优化问题进行了求解。算例计算结果证明了该模型和方法的正确性和合理性。     

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。     

计及电动汽车入网的电价联动模型

电动汽车不同的充放电控制与利用策略对电网负荷曲线产生不同的影响,从而影响到峰谷分时电价政策的制定与实施。提出计及电动汽车入网的电价联动模型。首先,应用蒙特卡洛模拟法模拟一定数量电动汽车充放电功率曲线;然后,供电侧基于用户需求响应调整销售侧峰谷分时电价,以优化用户负荷曲线;最后,将用户响应后的用户负荷曲线与电动汽车充放电功率曲线叠加得到新的电网负荷曲线,在此基础上,调整发电侧峰谷上网电价,以平衡用户侧削峰填谷及电动汽车入网给发、供电侧带来的效益。结合实际数据,设置3种电动汽车入网方式和2种充放电电价模式对模型进行仿真,结果验证了模型的有效性。     

计及供需两侧的电动汽车有序充放电优化算法研究

大量电动汽车进行无序充电将给电网的安全运行带来“峰上加峰”的运行风险,作为一种移动的储能设备,大量电动汽 车的无序放电也会对电网的稳定性造成重要影响,因此对电动汽车的充放电行为进行有序引导十分必要。 首先,分析了某小区 电动汽车无序充放电的负荷情况,并以峰谷分时电价为引导,研究不同响应度的下的日负荷情况;在此基础上综合考虑用户侧 和电网侧利益,以电动汽车用户成本最低和小区日负荷峰谷差率最小为优化目标,选择峰谷分时区间为优化变量,构建电动汽 车最优充放电模型,分别采用基于 Pareto 最优的多目标遗传算法 NSGA-Ⅱ和基于 Pareto 最优的粒子群算法求解,得到最优充放 电时段,并对二者的优化结果进行比较。 最后利用蒙特卡洛算法对算例进行仿真和分析验证,结果表明,利用所提出的有序充 放电优化算法,用户可通过放电补偿充电费用,且 NSGA-Ⅱ算法更优。     

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。     

国内外电动汽车发展现状与趋势

随着电动汽车关键技术的不断突破和基础设施的日趋完善,世界各国纷纷加入抢占电动汽车技术和市场的行列。首先概括了全球电动汽车市场的发展现状及前景,从市场状况、技术研发、产业扶持等方面梳理了美国、欧盟、日本及我国的电动汽车发展历程,并提出我国电动汽车产业的发展瓶颈。之后从电机驱动技术、电控能量管理技术和锂离子电池技术这3个方面提出我国电动汽车技术的现状与趋势。     

Results of electric vehicle demonstration at TEPCO

Tokyo Electric Power Company (TEPCO), in cooperation with Mitsubishi Motors Corporation, has developed the “Libero” electric vehicle, offering performance and comfort comparable to those of gasoline‐powered vehicles. TEPCO carried out demonstration tests, allocating 28 vehicles to its branch offices for onsite business use in March 1993, and a considerable volume of data was collected. This paper analyzes the results of research in the areas of energy consumption and impact on the natural environment. The evidence obtained suggests that electric vehicles are capable of energy efficiency superior to that of gasoline vehicles, and have less of an impact on the environment. © 1999 Scripta Technica, Electr Eng Jpn, 127(4): 52–63, 1999     

超级电容器在电动汽车上应用的研究进展

超级电容器具有优异的性能,已成为电动汽车用动力电源的一个理想选择。简要地介绍了超级电容器的工作原理、特点及分类,并评述了超级电容器作为电动汽车的唯一动力电源和辅助动力电源的应用情况及特点,最后展望了超级电容器在电动汽车上的应用前景。     

车辆姿态感知注意力增强的车辆重识别

由于不同道路监控视角下的车辆姿态不断变化,因此车辆重识别仍是智慧交通系统中一项具有挑战性的任务。现有的车辆重识别的方法大多数基于车辆的外观属性,但识别受光照和角度等因素影响导致识别效果较差。因此,本文设计了一种车辆姿态感知注意力增强网络以提高车辆在光照和角度等因素影响下的重识别效果。首先,将图片输入到卷积姿态网络中生成12个关键点重建车辆姿态信息,然后将输入图像车辆与目标图像车辆进行比较,提取出两辆车公共区域的特征;最后,计算车辆全局特征和局部特征之间的距离,并根据最终结果对识别结果进行排序。本文在Vehicle ID和VeRi776数据集上进行验证,实验结果表明,所提出的网络相较于其他模型top10的检测准确率提高了10%左右。     

基于视觉的车辆检测技术现状

基于视觉的车辆检测技术应用于智能车辆,能够为人们行车安全提供技术保障,有着广阔的研究和应用前景.本文首先回顾了基于视觉的智能车辆的研究历史,介绍了世界主要国家的智能车辆研究发展所取得的成就.然后,本文对当前车辆辅助驾驶系统中的基于视觉的车辆检测技术进行了总结,着重分析了基于视觉车辆检测技术存在的难点,最后结合这些技术难点给出了基于视觉车辆检测技术研究的发展方向.     

Energy‐saving Technologies for Automobiles

Since entering the 21st century, we have been facing a globally urgent need for all nations, without exception, to deal with environmental concerns such as global warming and energy issues arising from the depletion of fossil fuels. As a countermeasure, next‐generation vehicles for a recycling‐based society that are energy‐efficient, compact, light, low‐cost and reliable need to spread in the society. In this study, we will explain the basic philosophy of how to approach next‐generation energy‐saving technologies for automobiles, the current status and technological issues of internal combustion engines (ICE), hybrid electric vehicles (HEVs), electric vehicles (EVs), and fuel cell vehicles (FCVs) with the latest examples. Copyright © 2008 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

一种分布式车联网路由恢复方法

针对移动自组网路由协议在用于车联网时路由恢复延迟长、效果差的问题,提出了一种独立于具体路由协议的路由恢复方法。主要用于高速公路无基站情况下车与车之间的通信。能在通信路径断开后快速恢复并保证恢复后的通信路径有较高的可靠性。仿真实验表明,算法有效地降低了路由恢复延迟和开销,提高了路由修复成功率和路径生存时间。     

电动车用金属氢化物-镍电池

介绍了世界上主要公司的电动车和混合电动车用金属氢化物 镍电池进展和性能水平以及装金属氢化物 镍电池的电动车。电动车用金属氢化物 镍电池的比能量为 5 4～ 70Wh/kg、38～ 170Wh/L ,比功率为 16 2～ 2 40W /kg、370～6 0 0W /L ,循环寿命为 6 0 0～ 2 0 0 0次 ,这些都已达到USABC的中期目标。混合电动车用金属氢化物 镍电池的比能量为44～ 6 8Wh/kg、10 0～ 16 0Wh/L ,比功率为 30 0～ 85 0W /kg、80 0～ 14 0 0W /L。功率与能量的比值为 6～ 14W /Wh ,循环寿命已超过 2 0 0 0 0次 ,这些与能源部的要求还有距离。各种装金属氢化物 镍电池的电动车和混合电动车约有 2 0辆。所以金属氢化物 镍电池可作为电动车和混合电动车的候选者。但是 ,限制金属氢化物 镍电池推广应用的缺点是价格太高和一致性差。随着电动车用锂离子蓄电池和燃料电池的发展 ,金属氢化物 镍电池在电动车中的地位将下降。     

一种混合动力车双向变换器的分析与设计

双向变换器是混合电动车(HEV)的发电机与驱动系统互联的核心部件。详细分析了HEV双向变换器的运行模式,推导了隔离变压器漏感电流的最大值及其影响因数,给出了输出电压、输出功率和输出电压纹波的解析表达式。开关频率、漏感和移相对最大谐振电流、输出功率和输出纹波电压的影响,乃至对系统的影响都十分复杂,设计时需要折中考虑这些参数。在实验室原理样机上对上述分析和设计进行了验证。     

Analysis of Energy Saving and Environmental Characteristics of Electric Vehicles in Regionally Disaggregated World Energy Model

This paper investigates the impact of an extensive introduction of electric vehicles (EV) and plug‐in hybrid vehicles (PHEV) into the global energy system by 2050. The significant growth of automobile ownership in emerging countries is likely to increase world oil demand and the associated carbon dioxide emissions. In order to address these energy, security, and environmental concerns, the deployment of clean energy vehicles, such as EV and PHEV, is expected to play a crucial role due to their high fuel efficiency. Consequently, we develop both a global energy system model and a world vehicle penetration model, which can explicitly analyze the impact of EV introduction into the seasonal daily electric load curve, with consideration of the specific electricity charging profile through 2050. The simulation results confirm that EV deployment contributes to energy conservation, because oil demand reduction outstrips the growth in electricity demand and the associated fuel input into the power generation mix. Concerning carbon dioxide abatement, the magnitude of the impact relies on the carbon intensity of the power generation mix. If the intensity is low enough to guarantee a carbon mitigation effect due to EV fuel saving, emissions reduction is well assured. It should be noted, however, that in regions with high carbon intensity in the power generation mix, carbon emissions per mileage of EVs is almost equivalent to that of efficient gasoline vehicles such as hybrid vehicles, and the figure for PHEV is slightly higher than for hybrid vehicles. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 186(4): 20–36, 2014; Published online in Wiley Online Library ( wileyonlinelibrary.com ). DOI 10.1002/eej.22373