考虑需求响应的电动汽车充电负荷研究

大规模电动汽车(Electric Vehicle, EV)接入电网进行无序充电,会增大负荷峰谷差并造成“峰上加峰”的问题。为此,文中提出一种新的分时电价策略引导EV参与需求响应,并基于此进行了负荷预测。为了刻画EV接入对电网的影响,建立了考虑EV随机特性的充电负荷模型;为了引导EV有序充电,构建了电价与系统负荷逐个时段的映射关系,提出了新的多时段分时电价策略以克服传统分时电价更新周期长、对当日实际负荷峰谷变化反映不灵敏的缺点;基于所建立的电价引导策略,对计及需求响应后的EV负荷进行了预测。结果表明,所提多时段分时电价需求响应机制能够合理地分配EV的充电时段,有效减小系统负荷峰谷差。     

采用分群优化的电动汽车与电网互动调度策略

大规模电动汽车(EV)无序充电将会威胁电网的安全运行。为此,提出一种采用分群优化的电动汽车与电网互动调度策略。首先,根据EV的电池约束、时间约束及充放电转换次数约束,将各时段的EV动态划分为常规车群和调控车群,常规车群进行无序充电,调控车群包含充电车群和放电车群;然后,在控制中心以车群划分情况和车群负荷信息为约束条件,优化调控车群的可调度负荷使研究时段内的总负荷方差最小化;最后,根据EV的出行约束计算EV的权系数,采用功率分配算法控制充放电功率不高于可调度负荷值。所提方法能保证EV在满足出行需求的情况下,对电网进行削峰填谷。算例结果验证了所提方法的合理性和有效性;所提调度策略方案实施简单,效果明显,有利于进行实际应用。     

计及冬季预热需求的居民区电动汽车负荷调度策略

针对电动汽车(EV)在低温环境下的预热需求,通过研究各种车辆的预热技术,结合电动汽车入网(V2G)技术,提出一种计及车辆预热需求的EV负荷调度策略。首先,将温度因素引入传统的EV负荷模型,使之更能准确反映在低温环境下的EV负荷需求;然后,结合用户在冬季的车辆充电需求和预热需求,对不同荷电状态下的车辆在不同时段做针对性的充放电安排,并利用改进后的模糊自适应粒子群优化算法对调度模型进行求解。以北京市某小区配电网为对象进行算例设计,通过仿真验证了所提策略在满足车辆用电需求的同时,可以充分发挥其储能特性,为电网提供“削峰填谷”的辅助功能。最后,通过建立EV电池组的热模型以监测具体车辆的荷电状态和温度变化,结果表明所提策略在调节电网峰谷属性的同时,有效地改善了车载电池组的出行温度。     

考虑多方利益的居民小区电动汽车有序充电策略

随着电动汽车的普及率越来越高,电动汽车规模化接入将给电力系统的稳定运行带来风险和负担,如何进行移峰填谷、减小负荷波动成了当今电网非常关注的一个问题。对此,文中提出了一种上层优化指导曲线和下层实时负荷跟随相结合的实时优化模型。在上层总控中心,基于典型日常规负荷曲线和车辆出行预测数据,建立了以总负荷(常规负荷和EV充电负荷)峰谷差最小为目标的优化模型,得出一条电动汽车充电功率指导曲线;在下层智能控制中心,根据返回EV的状态和充电需求,计算EV充电优先级,以上层优化得到的功率指导曲线为跟随目标,来指导电动汽车的有序充电,实现负荷跟随。然后以某小区的常规负荷数据和EV用户出行的概率模型数据进行充电模拟,计算出相关的指标,与无序充电的结果进行对比。仿真结果表明,此有序充电控制策略能够有效地实现EV充电负荷的移峰填谷、降低负荷波动,同时也能够增加代理商的充电服务收益,满足用户的充电需求。     

考虑电动汽车充放电全程功率变化率和用户舒适度的V2H调度策略

目前对居民区电动汽车(EV)充放电的调度缺乏对用户侧需求的研究,特别是难以兼顾EV用户的经济收益和出行需求。为此,在综合分析居民区日负荷特性以及EV用户需求的前提下,提出了一种考虑EV用户舒适度和充放电功率变化率的汽车与家庭互动(V2H)调度策略,基于遗传算法验证了所提调度策略的可行性和对居民区负荷及EV用户的优化效果。研究了不同的EV渗透率下V2H调度策略的适用性,结果表明EV渗透率的增加可以更好地改善居民区负荷的电网接入特性,且随着EV渗透率的增加,虽然EV用户的经济收益会略有下降,但均能保证EV用户的舒适度达到最大。     

基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标优化配置

针对可再生分布式电源(DG)及电动汽车(EV)大规模接入给配电网带来的用电量增长以及电压波动问题,提出一种基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标协调优化配置方法.通过提取城市路网的拓扑结构,监测路网流量,基于交通规划软件TransCAD进行起讫点(OD)矩阵反推,构建出行概率矩阵以描述用户的出行特性;基于蒙特卡洛方法模拟EV的时空分布特性,考虑EV、DG与常规负荷的时序特性,并基于改进K-means算法构建风-光-负荷的典型运行场景;兼顾电网侧与用户侧,以综合效益、系统负荷波动以及充电耗时成本为目标,构建DG和EV充电站的多目标联合配置模型,并采用改进粒子群优化算法进行求解.结合IEEE 33节点配电网与某城区主干道路网模型进行仿真分析,结果验证了所建模型的有效性与可行性.     

基于用户出行需求的电动汽车充电站规划

结合出行链的概念,对电动汽车(EV)一周的出行活动及充电过程进行动态仿真。在此基础上,提出一种基于用户出行需求的EV充电站优化规划模型。该模型考虑充电站布局对EV充电需求空间分布的影响,以EV群体空驶成本最小化为目标进行充电站选址,以充电站的周最大充电负荷确定建设容量,并选取建设成本最小和充电桩利用率最大的规划方案,兼顾运营商和EV用户的利益。以一个典型的城区为例,验证了该规划模型的可行性和有效性。     

考虑时空特性及时间成本的电动汽车有序充放电策略

提出了一种充分考虑不同车型电动汽车(EV)时空特性及车主出行时间便利性的EV有序充放电策略。考虑不同车型的时空特性、电池特性及用户心理特性,建立了EV时空出行特性模型;在综合考虑EV时空特性及车主出行时间成本的基础上,以车主充电成本最小为目标,为车主提供最佳的充电站选择及充放电方案,并计算有序/无序充放电方案的充电成本;车主通过对比2种方案的费用、充放电完成时间等信息自行选择方案,以实现充电站内的EV有序充放电。对多种情景下有序/无序充电方式的经济效益及EV充电负荷进行仿真计算,结果表明所提充放电策略在降低车主充电成本、提升充电站收益的同时提升了充电桩的利用率,且通过削峰填谷缓解了电网的压力。     

基于OD矩阵的电动汽车充电负荷时空分布预测

电动汽车(ElectricVehicle,EV)出行存在时间、空间上的不确定性,考虑时空分布的EV负荷预测是研究其与电网之间的交互影响、电动汽车充电站选址定容、实现有序充电的重要基础。以电动私家车为研究对象,提出基于出行起讫点矩阵(Origin-Destination Matrix, OD矩阵)考虑时空分布的EV负荷预测方法。首先根据电动汽车充电模式等影响充电负荷的因素,建立充电负荷基础参数的概率模型。其次由实际路网建立其拓扑结构模型,由OD矩阵结合Floyd算法模拟电动汽车最短距离出行轨迹,采用车速—流量关系模型计算用户在既定起讫点时的行驶时间。然后考虑电池荷电状态的连续变化,基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)建立EV充电负荷预测模型。最后采用所提方法计算包含居民区、商业区和工作区的某市辖区EV充电负荷时空分布。算例计算结果表明,不同功能区域的EV充电负荷在充电时间、充电方式及充电量上具有不同特征,居民区的大部分充电负荷充电需求在19:00至次日05:00,商业区和工作区的充电负荷集中在日间11:00—17:00,同时EV充电负荷加大了配电网的负荷峰值,影响了配电网的安全运行。所提出的EV充电负荷预测方法可为后续有序充电策略及充电站选址定容研究提供基础数据。     

考虑用户充电决策行为的电动汽车充电引导策略

快充站(fast charging station,FCS)是电动汽车(electric vehicle,EV)的重要能源供给设施。随着EV的推广应用,快充负荷也逐渐攀升,对配电网运行产生了一定影响。然而,快充负荷作为一种需求侧响应资源,可通过有序充电控制缓解EV接入给配电网运行带来的负面影响,因此文中提出考虑用户充电决策行为的EV充电引导策略。首先,考虑动态交通路况影响,利用出行链理论构建EV移动模型,进行用户出行模拟,并刻画剩余电量的时空分布。其次,考虑剩余电量、充电设施分布与充电服务价格,利用后悔理论构建用户充电决策模型,并刻画充电负荷时空分布。然后,以配电网网损最小为目标,构建充电服务价格优化模型,通过优化公共FCS的充电服务价格,引导充电负荷时空分布。最后,对不同服务价格方案进行对比,结果表明,文中方法对小容量车型的引导效果更好,且用户时间消耗等效折算系数越大,文中方法对充电负荷引导的效果越好。     

考虑移动特性的电动汽车最优分时充电定价策略

随着电动汽车产业的规模化发展,制定合理的价格机制对于引导电动汽车有序充电具有重要的意义。电动汽车负荷区别于常规负荷的最大特点是其具有移动性,基于停车生成率理论,建立考虑随机性的电动汽车移动性模型。针对电动汽车用户的特点,建立了考虑电池荷电状态的电动汽车需求价格弹性模型,以统筹电网和车主双方利益为目标,提出了基于移动特性的电动汽车最优分时充电电价定价策略。算例仿真结果表明,基于所提模型和策略求解得到的最优分时充电电价能够起到平滑负荷曲线、降低车主费用的作用。     

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队系统,减少电动汽车出行时间和充电费用。采用遗传算法和蚁群算法分层迭代求解模型,以含有4个充电站的IEEE 33节点配网系统为例进行仿真,结果通过与无序充电、Active Scheduling(AS)模型对比表明:所提模型在优化配电网系统负荷、减少电动汽车出行时间和充电费用等方面具有一定的有效性。     

电动汽车集群充放电演化博弈协同策略

针对多电动汽车参与电网需求响应互动场景下电动汽车充放电协同调度需求,提出一种电动汽车聚合商动态定价并指导电动汽车规模化入网参与电力需求响应调度的两阶段博弈模型。首先,构建电动汽车聚合商动态定价下计及电动汽车聚合商成本和电动汽车充放电价格的非合作博弈模型。其次,提出基于logit协议的电动汽车充放电调度多策略集演化博弈模型。最后,联合求解两阶段博弈的演化均衡和纳什均衡,得到各主体的最优策略。算例仿真表明,所提模型能有效实现电网负荷的削峰填谷,同时兼顾电动汽车聚合商和电动汽车用户的经济利益。     

计及典型日选取与源荷灵活性调节的优化调度研究

针对电网面临的反调峰特性和新能源消纳问题,提出一种计及源荷侧灵活性调节资源的电力系统优化调度模型。首先,根据负荷特点采用改进SSE-PFCM聚类算法求取负荷典型日。其次,基于负荷用户对电价变化的不同响应行为,提取出具有需求响应潜力的两类负荷,并且分别为其构建计及乐观响应隶属度的模糊负荷转移率模型以及需求价格弹性模型。然后,计及需求响应不确定性模型以及火电机组深度调峰,以系统综合运行成本最小为目标构建优化调度模型,采用引入步长弹性系数的改进粒子群算法求解。最后,以改进IEEE 30节点系统为例进行多种场景的仿真计算分析,结果表明所提策略能够有效提升系统可再生能源的消纳能力和系统运行的经济性。     

基于集群响应的规模化电动汽车充电优化调度

大规模电动汽车(EV)的充电需求和充电负荷分布将呈现出规律性,从群体的角度对EV进行优化调度,可以降低问题的维度,提高优化计算的效率。基于区域EV的集群响应特性,建立了以负荷峰谷差最小化为目标的EV群体充电概率分布模型。在此基础上,根据EV群体对充电电价的灵敏度,建立EV集群响应的实时电价模型,通过电价对EV的充电行为进行有序引导,从而实现电网的"移峰填谷"策略。以典型的区域配电网负荷数据为例,验证了文中EV充电优化调度方法的有效性。最后,对EV群体响应实时电价的灵敏度,以及不同灵敏度下EV群体和代理商的节省成本进行讨论。     

需求响应参与系统调峰研究综述

由于我国电力供需矛盾和系统负荷峰谷差逐渐加大,需求响应措施在需求侧管理中得到广泛地应用。通过采用价格和激励措施,电力部门引导用户改善用电负荷,达到调峰的效果。以需求响应调峰可行性、优化模型以及评估方法为立足点,对需求响应参与系统调峰研究进行综述。首先,分析了用户的调峰特性。接着讨论了电价制定方法以及电价参与调峰的优化模型建立。然后概述了激励和电价联合参与调峰及需求侧资源参与系统长期调峰,并介绍了需求响应调峰效果的评估方法。最后,结合需求侧管理和智能电网的发展要求,对需求响应参与系统调峰的研究方向进行展望。     

考虑车主多模式需求响应模糊意愿的优化调度策略

现代电动汽车(electrical vehicle, EV)用户需求响应具有多样性和意愿模糊性的特点,当实施单一激励政策时,EV响应将达不到预期效果。为此,提出了考虑车主多模式需求响应及其模糊意愿的含EV微电网的主从博弈优化调度策略。微电网主体针对净负荷制定多模式动态电价激励政策,引导EV在多模式电价中做出选择,促进EV有序充放电,实现其净负荷均方差和运行成本最小。车主从体基于模糊逻辑推理意愿决策,响应多模式动态电价,极小化车主成本。采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解优化模型,获得最优多模式动态电价和EV充放电策略。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于需求响应的电动汽车经济调度

提出了一种基于需求响应的电动汽车充电策略,根据电网实时电价信息优化电动汽车用户充电电价触发值,降低用户充电成本。同时,研究了含大规模电动汽车的电力系统机组组合问题。在此基础上建立了基于需求响应的电动汽车经济调度模型,通过对电动汽车用户行为特性的预测,以电网公司收益最大化为目标,优化制定电动汽车充电电价,转移电动汽车充电负荷。算例分析结果表明,提出的经济调度模型可以起到降低峰谷差率的作用,且与无序充电情景相比,能够明显降低系统的运行费用,可以实现电动汽车大规模接入电网时的经济调度。     

考虑需求响应与储能寿命模型的火储协调优化运行策略

针对大规模新能源并网带来的系统调峰和消纳难题,以及已有优化调度策略对储能寿命成本考虑不足的问题,提出了一种考虑需求响应与储能寿命模型的火储协调优化运行策略。上层通过分时电价引导用电,以净负荷波动性最小为目标得到优化后的负荷曲线,旨在减轻火储的调峰压力、提高新能源消纳量;下层以系统总调度成本最低为目标协调优化风光火储运行,考虑火电深度调峰并在优化调度中嵌入储能寿命模型,求解得到各电源以及储能的最优运行方式。以某区域实际系统为例进行仿真,结果表明所提策略可以有效改善系统的调峰压力,提高新能源消纳能力,同时合理反映了储能的寿命成本,提高了系统运行的经济性。     

含电动汽车和智能软开关的配电网动态重构

提出含分布式能源、智能软开关(SOP)和电动汽车(EV)有序接入的配电网重构策略。基于上班族的出行习惯模拟EV的无序充电模型,并构建配电网重构下的SOP模型;对于接入的EV无序充电负荷,采用拉格朗日松弛分散式优化算法和虚拟电价进行EV的有序调度;以最小化网损费用,SOP运行费用,弃风、弃光费用与开关动作费用之和为目标函数,通过大M法和二阶锥松弛将配电网重构模型转化为混合整数二阶锥规划模型,采用CPLEX求解器进行求解。IEEE 33节点标准系统的仿真结果表明,在配电网动态重构中采用SOP代替传统开关能够提升配电网运行的经济性,同时采用所提有序调度方法优化EV充电可以改善配电网电压质量。