考虑充电电池组循环利用的集中充电站容量配置

"集中充电,统一配送"模式是电动汽车产业重要的充电模式之一。为了提高集中充电站规划建设的经济性,在考虑购置充电基础设施的前提下,计及了购电成本和初期购置电池组成本,以投资成本最小为目标,以满足电动汽车用户的换电需求为约束,建立了集中充电站容量优化配置模型。基于峰谷分时电价机制,并对配送计划进行优化以提高电池组的循环利用率,实现购置电池组数量的减少和负荷峰谷差的平抑。采用Lingo软件求解,得到充电站最优容量配置结果和各时段电池组充电策略。通过算例仿真验证了模型的有效性,灵敏度分析表明,峰谷电价划分方式是影响集中充电站的容量配置的关键因素。     

基于有序充电的换电站电池冗余度研究

电动汽车大规模接入电网后,有序充电优化控制具有便于集中管理、抑制负荷波动、降低峰谷差和充电费用等优势,但同时也带来换电站电池冗余度增大的问题。文中针对换电模式,以抑制电网总体负荷波动为有序充电主要目标,采用自适应遗传算法,建立有序充电模式下换电站电池冗余度模型,并使用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户的用车需求。对比分析无序充电和有序充电模式下换电站电池冗余度仿真结果,表明该有序充电策略能够有效削减负荷波动,减小峰谷差,但也相应提升了换电站电池冗余度。     

电动汽车电池更换站集群充电控制策略研究

本文基于规模化电动汽车充放电负荷模型,建立考虑车主互动意愿的电价模型,通过电价对车主的换电池行为进行有序引导,从而实现电网的调峰策略。采用遗传算法对适用于电动汽车的最优日前实时电价进行求解。最后建立电动汽车电池更换站内集群充电的控制模型,以电池更换站的运行经济性与站内充放电机状态切换次数最优为目标,采用智能算法对集群调度模型进行求解,实现在满足用户换电池需求基础之上的换电站最优化运行。     

考虑动力电池梯次利用的光伏换电站容量优化配置方法

光伏换电站是电动汽车充放电设施与可再生能源集成利用的典型形式之一,该文提出一种考虑动力电池梯次利用的光伏换电站容量优化配置方法。在一定的系统结构及能量交换策略下,根据电动汽车换电需求,以光伏换电站的年最大利润为目标,建立了系统容量优化配置模型。为确定动力电池逐年的梯次利用容量,参考容量退化模型和电动汽车日行驶里程的统计模型,建立了基于蒙特卡洛模拟法的动力电池梯次利用容量计算模型。采用微分进化算法求解优化模型,并重点分析了系统年运营利润的计算过程。以某地区的光伏换电站规划为算例,分析验证了模型的合理性。     

考虑用户综合满意度的居民区电动汽车充放电优化策略

当前电动汽车充放电研究缺乏对用户侧,特别是用户出行便利性与收益的考量。为此,分析居民区电动汽车用户的出行特性和出行需求,建立了包含用户出行便利度和充放电经济度的用户综合满意度模型,以此模型为目标提出了最大化用户综合满意度的电动汽车充放电优化策略,并使用遗传算法对其求解,通过算例仿真验证了所提模型的有效性。利用该模型还研究了电动汽车规模化入网对电网负荷波动的影响,基于某居民区负荷数据进行仿真计算,对比分析了不同峰谷电价对电动汽车充放电优化策略的影响,结果表明:通过峰谷分时电价引导电动汽车入网可降低负荷峰谷差,且随着峰谷电价差的增加,更多的用户为电网提供削峰填谷辅助性服务,负荷峰谷差和均方差随之降低。     

计及电池使用寿命的电动汽车充电站储能容量配置方法

电动汽车充电站接入配电网不但增加电网的扩容压力,而且充电站较大的负荷峰谷差造成设备利用率低。通过配置储能电池可有效降低负荷峰谷差,提高设备利用率。但储能电池的容量决定投入的成本,需要寻找最合适的容量达到成本最低的目标。由于储能电池寿命影响电池更换时间,需要准确估算储能电池在频繁不规则充放电状态下的寿命周期。本文采用雨流计数法统计电池工作周期内的充放电深度,并根据等效循环寿命曲线建立电池寿命损耗模型。以充电站日成本最低为目标,综合考虑充电站配电网的投资成本、储能系统的投资成本、维护成本及整体的运行成本,利用粒子群优化算法求解最优容量,最后对比不同类型充电站在不同场景下配置储能的价值。     

考虑不确定因素下含充换储一体化电站的微网能量优化

电动汽车直接接入电网并不能实现真正意义上的低碳,将电动汽车通过充换电站(battery charging-swapping station,BCSS)接入微网就地消纳可再生能源,并和储能电站(energy storage station,ESS)组成电动汽车充换储一体化电站(charging-swapping-storage integrated station,CSSIS)作为微网的储能系统,能够降低电动汽车对微网运行的影响,同时提高储能可调节容量。针对微网内风机、光伏的不确定性以及负荷的波动性,建立了基于机会约束规划的经济优化模型,以一定置信水平下满足备用需求作为可靠性约束,基于峰谷分时电价优化一体化电站和燃料电池出力,并确定联络线交互功率。对CSSIS充放电功率在BCSS和ESS之间进行分配时,应用滑动窗口法优先调度BCSS充放电,安排ESS承担剩余功率,从而使BCSS具有较稳定的运行环境,也为ESS提供可调节容量支撑。以一个具体微网为例验证了所提策略的有效性。     

基于微电网的电动汽车换电站运营策略

提出了一种基于微电网的电动汽车换电站运营模式,建立了换电站充放电模型。根据换电站内充放电装置和电池组的约束,结合含有风电、光伏、燃料电池、微型燃气轮机、柴油发电机等电源的微电网,提出了含电动汽车换电站的微电网优化调度策略,并将换电站接入模式与传统储能电站接入模式进行了对比。算例表明,换电站也可以发挥削峰填谷的作用,且更具经济性。最后对市场容量、换电池价格及可再生能源渗透率等因素对经济性的影响进行了分析,提出的激励指数可为换电池价格、电池租赁价格的制定提供参考。     

基于合作博弈的电动汽车换电站优化配置

针对目前电动汽车换电站(battery swapping station,BSS)规划决策中对"车-网"交互及其利益分散性考虑不足的问题,提出了一种基于合作博弈的电动汽车换电站优化配置方法。首先建立了同时计及充放电过程的BSS运行时序仿真模型;在此基础上,基于合作博弈理论,考虑电力系统安全运行及电动汽车用户的换电需求等方面约束,提出了以BSS和配电网公司(distribution company,DISCO)联盟收益最大为目标的换电站优化配置模型。该模型通过引入改进的DP指标(modified disruption propensity,MDP)分配机制对联盟收益进行合理分配,能够综合决策BSS的最佳电池配置数量、充电机数量以及各时刻的最优充放电功率。由于所建模型属于典型的混合整数非线性优化问题,采用M ATLAB中的YALM IP工具箱对此进行求解。最后,以某地区实际配电系统为例,验证了模型的可行性与有效性。     

采用随机约束和多目标算法的电动汽车换电站能量管理

针对电动汽车换电站的能量管理进行优化。由于实时电价环境下电动汽车换电站的能量管理具有一定的风险性,因此所建的模型考虑了电动汽车换电需求和市场电价的不确定性,是以运行成本的期望和方差为目标的电动汽车换电站的能量管理模型,并采用基于免疫克隆选择的多目标智能优化算法进行求解。算例仿真结果表明通过所提出的模型可以实现电动汽车换电站购电成本的降低,并通过负荷转移给电网带来好处。     

考虑V2G下电动汽车与风电协同调度的多目标优化策略

通过建立电动汽车及风电参与的负荷平抑、负荷峰谷差和电动汽车充放电费用的多目标模型,考虑电动汽车电池的可用容量和充放电功率等约束条件的情况,采用基本遗传算法和非线性规划遗传算法这两种不同算法,分析考虑负荷峰谷差对平抑负荷波动和提高电动汽车用户收益产生的影响,并分别对所产生结果进行对比.最后,通过算例分析验证结果表明,通过在分时电价合理的安排电动汽车充放电下采用非线性规划遗传算法并考虑负荷峰谷差可使多目标模型更加优化,并给出非线性遗传算法求解多目标模型时的结果曲线图.     

基于边缘计算的电动汽车换电电池冗余度建模分析

针对电动汽车换电站电池冗余度和充电成本过高的问题,基于边缘计算建立了电动汽车换电电池冗余度分析模型。结合边缘计算与云计算技术,建立电动汽车换电电池冗余度分析的边缘计算平台,利用边缘节点A采集电动汽车用电信息,并将采集数据上传至云平台。云平台利用电动汽车换电电池充电优化控制模型,分析边缘节点B关联电动汽车换电电池冗余度;利用自适应遗传算法求解模型,实现电动汽车换电电池的充电优化。实验结果表明,该模型可有效分析电动汽车换电电池冗余度,将该模型应用于电动汽车换电站,换电站月充电费用降低幅度大于13%。     

基于线性优化的电动汽车换电站最优充放电策略

电动汽车的充放电行为会对电网运行的安全性和经济性产生重要影响。文中首先比较和分析3种常用充电模式的特点与适用场合。其次,基于分时电价机制,分析电动汽车换电站的运营与盈利模式,并以此为依据建立换电站的收益函数。然后,基于一定的简化和假设条件,以换电站运营收益最大化为目标函数,兼顾各类运营约束条件,建立换电站最优充放电策略的线性优化模型。最后,以2种电价定价方式验证建立的模型。算例表明,文中提出的优化模型简单有效,所得研究结果可以帮助电动汽车换电站运营方获得最大经济收益,同时也可以为电网管理部门对换电站的管理与调度提供依据。     

考虑库存电池的光储换电站优化充电策略

库存电池数量对电动汽车换电站的运行有重要的影响,但已有针对换电模式的研究忽略了这一因素,导致优化结果的可行性难以得到保证。为此,提出了将库存电池纳入光储换电站模型的优化充电策略,对库存电池数量进行规划并研究基于库存电池的优化运行问题。首先,建立光储换电站的数学模型;然后,将库存电池按照调度周期初始状态分为库存耗尽电池(DB)、满容量电池(FB),结合二者与换电行为之间的时间耦合性,提出基于库存电池充换电约束的充电模型;最后,在总成本中计入充电成本和库存电池购置成本,建立优化充电策略的混合整数线性规划模型。算例结果表明：库存DB数量的递增会减少充电策略对换电时间的依赖性并降低所需库存FB数量的最小值,但追求充电成本最小化会导致库存电池的成本过高;基于模型所得最优库存电池数量在充分利用分时电价的基础上控制了电池数量,同时实现了储能的最大化利用。     

多站融合模式下储能电站的优化设计和运行

为解决多站融合中储能电站容量优化设计和优化运行问题,提升多站融合项目的经济性。文章构建了储能电站数学模型、数据中心和电动汽车充电站的负荷模型,采用粒子群优化算法进行计算分析,确定储能电站的最佳运行策略。经过实际场景计算验证,基于多站融合的储能电站存在最佳设计容量和最佳运行策略,其具体数值取决于分时电价政策、储能电站单价和电池的DOD-寿命特性。     

基于有序充电策略的换电站及分布式电源多场景协调规划方法

通过引入电动汽车换电站的有序充电策略,以系统建设运行成本、综合净负荷波动指标以及网络能量损耗最小为目标,提出统筹考虑电动汽车换电站和分布式电源的多场景协调规划方法,并给出满足电动汽车换电需求约束和备用电池存在性约束的备用电池调度方案和最少备用电池计算方法。结合风光电源出力的季节特性,针对IEEE 33节点系统,利用生物地理优化算法进行多场景规划仿真分析,验证了所提规划方法可利用换电站有序充电策略平抑配电网综合净负荷波动,起到了削峰填谷的作用,大幅降低了网络能量损耗,显著提高了风光电源的可规划容量;同时所采用的最少备用电池计算方法,可充分考虑换电站内备用电池在一天中的循环利用,在维持有序充电策略周转的前提下能有效缓解电池储备压力,大幅降低了换电站投资成本。     

分时电价下企业光储系统的容量配置及优化运行

针对企业光储系统普遍存在的高用能成本问题,考虑光伏出力、负荷需求以及峰谷分时电价三者于不同时段的相关性对光储容量配置的影响,基于峰谷分时电价和储能荷电状态信息,以光伏出力和负荷实际大小为判断依据确定系统运行策略及容量配置原则。综合各组成部分成本和收益,建立以用能成本最低为目标的容量配置模型。采用遗传算法求解优化问题,得到光储最优配置容量以及优化运行策略。实例验证了模型的有效性,对系统灵敏度的分析表明,未来的光储系统规划还可根据分时电价及储能投资成本变化选择适宜容量的光储组合,具有实际工程价值。     

电动汽车充换电站换电池的有序充电优化

大规模的电动汽车充电负荷具有大功率、波动性和不确定性的特点,将给电网带来峰值增高、电压波动等不利影响。为了降低电动汽车充电负荷对电网的不利影响,建立了电动汽车充换电站换电池的充电优化模型。通过对换电池在充电过程中充电时间、充电功率和电池电量的实测数据进行拟合,得到了电动汽车换电池的充电特性。以此为基础,建立了电动汽车充换电站的换电池有序充电模型,该模型在满足充电机数量、电动汽车对换电池的需求、充换电站容量和变电站容量约束的前提下,最小化所属变电站负荷曲线的离差平方和,并应用遗传算法实现了有序充电模型的快速求解。以山东省某电动汽车充换电站为算例,证明了该模型的快速性、正确性和有效性。     

考虑电动汽车换电站负荷特性的电网管理效益分析

电动汽车充放电管理是智能电网需求侧管理的重要组成部分。基于对3种常见充电模式的比较,首先分析了换电模式在电动汽车负荷管理方面的优势。然后,分析了电动汽车换电站的负荷特性,研究了其对电网运行的影响。最后,以一假想的换电站接入IEEE 33节点配电系统,比较电动汽车换电站有序和无序充放电对电网运行的影响,从而说明换电站有序充放电的管理效益。     

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。