基于模糊控制的区域电动汽车入网充放电调度策略

提出一种基于模糊控制的电动汽车入网(V2G)充放电调度策略。首先,提出V2G管理系统的整体结构,其主要由有序充电调度系统和V2G变流器控制系统组成,前者合理安排各充电桩的充放电功率,实现削峰填谷的辅助功能;后者响应上层调度下发的功率指令,控制实际充放电行为,提供稳定的电能变换和能量交换的接口。然后,在有序充电调度系统中综合当前配电网的负荷特点,对当前接入充电站的全部电动汽车进行调配,并采用模糊控制算法计算充放电功率并下发给各充电桩,改善区域电网的负荷特性,实现削峰填谷的辅助功能。最后,通过仿真实验证明所提有序充电调度系统在满足电动汽车充电需求的同时,能够充分地利用电动汽车负荷的灵活性;在实现对电网削峰填谷的同时,有效地避免了电网负荷低谷时段大量电动汽车充电引起新负荷尖峰的问题。     

电力市场化改革下的有序用电优化管理

提出鲸鱼算法用于优化电动汽车有序充电,该方法在充分考虑用户充电需求的前提下,同时考虑电网负荷水平,以削减充电负荷尖峰为目标,求解接入充电桩电动汽车的最优充电开始时间,以实现大规模电动汽车有序充电。采用模拟用户充电需求的方法,验证了该算法的有效性,对电动汽车在有序充电和无序充电两种情形下的负荷进行对比,结果表明：与无序充电相比,优化后的有序充电方式可以实现充电负荷削峰填谷的优化目标。     

含新能源接入的电动汽车有序充电分层控制策略

有序的电动汽车充电负荷可纳入电网调度体系,改善电网运行现状。提出了一种含新能源接入的电动汽车有序充电分层控制策略。策略中主控制中心通过求解削峰填谷两阶段优化模型得到电动汽车充电负荷指导曲线,各次级控制中心根据实际情况选用集中式/分布式控制策略实现电动汽车充电负荷跟随。策略中考虑了新能源弃用比例约束,确保新能源出力高水平消纳。仿真结果表明,提出的分层控制策略具有良好可扩展性,可因地制宜融合多种控制策略,实现次级控制中心的负荷跟随目标以及主控制中心的削峰填谷目标。     

电动汽车充电对电网的影响及其优化调度研究述评

随着越来越多的电动汽车接入电网,电动汽车充电将对输电网和配电网的调度运行产生重大挑战。综述了电动汽车充电负荷建模、影响评估方法、电动汽车参与配电网层面和输电网层面优化调度的研究现状,包括分布式充电方法、电动汽车与微电网的相关研究、电动汽车和风电协同调度研究等。结论表明:若能通过分布式优化调度算法有效地处理电动汽车在电网上充电或放电的问题,就有希望将电动汽车充电带来的挑战转化为机遇,实现电网更理想的削峰填谷和促进电网对风能、太阳能等新能源的消纳。     

基于电动汽车供电资源态势感知的台区负荷弹性调度策略

考虑电动汽车、空调负荷等柔性负荷的无序接入对电网造成的不利影响,提出一种计及电动汽车供电资源态势分析的台区负荷弹性优化调度方法。首先,对电动汽车的充电需求进行概率预测,通过量化分析电动汽车负荷的特性指标,提出了台区电动汽车供电资源的态势感知模型,通过集成学习算法训练进行供电资源态势评估;接着,基于供电资源态势感知情况提出对电动汽车充电需求进行弹性伸缩的优化调度策略,将电动汽车充电需求与空调负荷削减量作为控制量,建立带弹性约束的多目标调度计划优化模型,采用改进多目标粒子群算法求解得到优化调度计划;最后,通过台区算例分析验证了所提优化调度方法能实现对电网负荷的削峰填谷,协调解决柔性负荷需求与资源闲置状态下存在的冲突,对电动汽车充电和空调用电负荷进行有序调度,以实现供电资源利用率最大化。     

计及电动汽车不确定性的有序充电调度策略

大量电动汽车的接入,对智能电网调度提出了新要求。采用合理的充电调度策略可以充分发挥电动汽车在智能电网中削峰填谷等作用。在此背景下,首先分析影响电动汽车充电负荷的因素,根据电动汽车充电特性建立电动汽车充电负荷模型。然后,综合分析电动汽车用户的使用需求,在此基础上建立考虑电动汽车充电不确定性的电网调度随机最优潮流模型。最后,以一标准33节点配网测试系统为例,比较自由模式下和有序充电调度模型下电网负荷曲线,证明了所提出电动汽车充电调度模型在平滑电网等效负荷波动方面的有效性和可行性。     

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。     

计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化策略

大规模电动汽车无序接入充电站不仅会引起配电网负荷"峰上加峰",还会造成充电拥堵,延长电动汽车排队等待时间.建立了计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化模型.在上层模型中,以配电网负荷方差和上下层调度计划偏差综合最小为目标实现系统负荷"削峰填谷",使负荷曲线更平坦.在下层模型中,建立基于多队列多服务台的充电站排...     

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。     

基于系统动力学和蒙特卡洛模拟的电动汽车日负荷远期预测

对电动汽车负荷进行预测,有助于电力系统规划管理与优化运行。首先从宏观、中观、微观角度,采用系统动力学模型构建电动私家汽车保有量预测模型,随后分析电动汽车充放电特性,采用蒙特卡洛方法模拟电动私家汽车充放电行为,最后利用实际数据,预测未来电动私家汽车大规模接入电网后电网负荷曲线的变化,发现在电动私家车无序充电的情景下,电动私家汽车体量越大,电网峰谷差越大,带来的不利影响也越大,通过进一步测算发现,电动私家汽车参与放电可以在一定程度上缓解电动汽车充电增加的电网负荷,具有一定削峰填谷效益。     

电动汽车居民区充电负荷建模分析

提出一种基于电动汽车停车时间、充电需求等因素的电动汽车居民区充电负荷建模分析的新方法。针对电动汽车的停车行为,研究基于居民区的区域停车生成率的停车需求,建立居民区的区域停车模型。建立里程分布模型,研究电动汽车移动和电耗量的关系,建立电动汽车剩余荷电状态(SOC)模型。结合居民区的区域停车模型、荷电状态分布模型,通过详细考察居民区区域停车这一功能分区特征,综合设备性质、居民区区域特征等因素,得到居民区的电动汽车充电模型。在充电模型中包含对电动汽车电池的工况分析、电耗量分析、返程时间分布、返程时SOC分布等环节的优化分析。采用一系列的数学建模方法,完成了基于时间分布的电动汽车居民区充电负荷的相关性质研究,以此作为日后电网调度、削峰填谷的参考。以某市为算例,进行蒙特卡洛模拟和分析,得出充电负荷分布的相关结论。     

基于紧迫性需求的电动汽车协调充电优化策略

电动汽车(electric vehicles,EV)的随机充电会导致峰值负荷突变,进而增加了电网运行波动的风险。为此,提出了一 种基于微电网的电动汽车协调充电调度策略,算例表明该策略可以降低负荷的峰值,减弱了随机充电行为对于电网波动的风 险。首先,考虑充电紧急性指标(charging urgency index,CUI)来反映不同的充电需求,以及利用蒙特卡洛法模拟电动汽车充 电时间行为的随机性,进一步保证电动汽车的协调充电。其次,以整体峰谷负荷差最小为目标,建立协调充电调度的优化模 型,考虑了电动汽车慢速和快速充电以及微电网运行各种限制。仿真结果表明,在两种充电模式下,该方法较不协调充电方 法在500辆电动汽车的情况下能够将峰值负荷分别降低54.71%、46.38%,能有效地解决电动汽车车主的充电选择模式以及 降低微电网运行的风险,为微电网削峰填谷提供策略。     

基于实时最优恒定功率的电动汽车有序充电策略

大规模电动汽车无序接入充电会与电力系统基础负荷"峰峰相叠",加大系统峰谷差,造成配电变压器重过载和系统网损增大等后果,从而威胁电网的安全运行.为了实现电动汽车有序充电,在以负荷波动差作为网损分析指标的基础上,提出基于实时最优恒定功率的电动汽车有序充电模型.根据常规负荷预测曲线和电动汽车充电基础数据求解实时最优恒定功率,在满足配变最大容量等约束的前提下,以系统负荷波动差最小为目标形成电动汽车有序充电方案.最后通过MATLAB平台作算例仿真,以IEEE 33节点系统为例的仿真结果表明:所提有序充电策略能够更有效地实现系统负荷"移峰填谷",达到平抑负荷波动和降低系统网损的目标,从而验证了该策略的有效性.     

基于需求响应的电动汽车充放电电价与时段研究

大规模电动汽车无序充放电将会对电网负荷造成"峰上加峰"的不良影响,因此合理引导充放电行为至关重要。首先,计及电动汽车反向入网(vehicle-to-gride,V2G)情况,在综合考虑电动汽车用户成本和电网公司利益的基础上,制定了电动汽车充放电电价上下限。然后,以电网负荷峰谷差率最小和电动汽车用户参与V2G成本最低为目标,建立了充放电时段优化模型。最后,用NSGA-II算法对该模型进行寻优求解。算例表明,通过价格型需求侧响应的引导策略,对实现系统负荷"削峰填谷"和提高电动汽车用户收益具有一定效果。     

电动汽车日充电负荷需求模型比较分析

电动汽车大规模充电将给电网运行带来的巨大的挑战,有效准确地预测电动汽车充电功率需求对于减少其对电网产生的不利影响具有重要意义。文以电动汽车日充电负荷需求模型为研究对象,总结了当前主要的负荷需求模型,即从单电池、单充电机、日行驶里程和单位时刻四个不同角度建立的电动汽车负荷需求计算模型,并分别对模型机理和数学描述两方面分别进行了阐述,比较分析了这四种模型的性能和适用范围,最后结合各模型优点提出了一种改进的负荷需求模型,并指出其仿真分析流程。     

基于用户响应画像的居民小区电动汽车充放电优化策略研究

针对电动汽车大规模接入电网系统带来供电可靠性及多方经济性问题,提出一种针对居民小区的电动汽车充放电优化策略。首先,考虑“深度+潜力”因素,采用CRITIC-MABAC法对用户进行分级评估,识别得到按调度参与深度和响应潜力划分的用户群体画像特征;然后,根据画像特征制定分群体的差异化充电目标与调度模式,建立电动汽车充放电优化调度模型;最后,以负荷波动及充电成本加权组合的适应度最小为优化目标,使用精英遗传算法完成调度求解。实证分析证明所研究策略可实现平抑负荷与降低充电成本的综合优化目标。     

电动汽车动力电池与风电协同利用的优化调度策略研究

针对如何通过电动汽车与风电协同利用实现负荷曲线削峰填谷问题,主要研究电动汽车动力电池与风电协同优化调度策略。首先建立包含电动汽车、风电和电网负荷需求的电动汽车风电协同利用模型;然后考虑电动汽车作为交通工具和其动力电池的特性,提出了可用时间、电池剩余容量和充放电功率3个约束条件;进一步采用线性递减惯性权值的改进粒子群算法(PSO)进行求解;最后,实验分析了常规、反调峰和正调峰3种风电出力以及不同风电渗透率对模型的影响,以及参与电网互动的电动汽车数量对模型的影响,验证了电动汽车风电协同模型的有效性,实现了对负荷曲线削峰填谷。     

面向电动汽车集群实时充放电优化的分群调度机制

大规模电动汽车无序充电会加剧电网的峰谷差,并影响电能质量和变压器寿命。文章从群体的角度考虑分布式控制框架下电动汽车实时充放电优化的互动调度策略,根据接入电动汽车不同的充电需求,提出以充电结束时刻为分群特征的实时调度方法,并采用双层优化模型求解集群整体和单辆电动汽车的最优充放电功率问题。上层以日负荷波动和调度惩罚最小化为目标,建立考虑电动汽车充放电的大规模集群实时互动调度模型。下层考虑电动汽车车主的充放电成本,求解单辆电动汽车充放电功率的最优跟踪问题。以典型的区域配电网负荷数据为例,通过仿真验证了分布式控制下的实时充电优化策略可以保证电网的可靠运行,同时兼顾各方利益。