计及电动汽车自由充电的负荷需求

电动汽车规模化应用后,其充电功率需求将会对原有的电网负荷产生很大的影响.对不同类型的电动汽车不同的充电功率,采用蒙特卡洛法抽取起始充电时间和日行驶里程来计算电动汽车的充电负荷,给出了多台汽车的充电负荷曲线.以某市夏季日负荷曲线为例,计算出不同规模电动汽车对原负荷曲线的影响.结果表明,电动汽车的自由充电特性使电网的峰荷产生了一定的增长.     

考虑出行温度影响的电动汽车充电功率需求分析

出行温度会通过多方面的干扰直接影响到电动汽车的具体能耗情况,从而导致在不同温度下其充电功率需求的差异.依据统计学原理,在大量样本支撑下,采用最小二乘法获取电动汽车单位公里电耗与出行温度的具体联系,提出一种计及出行温度的电动汽车充电功率计算模型.以北京市某小区配电网为例,采用蒙特卡洛法模拟不同季节(温度)下电动汽车充电负荷的具体差异,分析不同季节下电动汽车负荷对区域电网产生的不同影响,为将来电动汽车充电行为的有序控制提供一种新的分季节调度思路.     

储能式快速充电站负荷功率离散化模型建立

电动汽车随机进入充电站进行快速充电,容易造成电网过负荷和不确定性峰荷.为提高电网稳定性,减小随机充电带来的功率波动,提出了充电负荷离散化储能配置模型.将时间上连续的充电负荷曲线离散为等间隔时段的充电序列,电网供电功率上限和储能容量量化为可服务的充电桩个数,在设定的时间内用排队理论描述负荷状态,并以二维离散时间马尔科夫链建立系统负荷状态转移关系,确立单个储能式快速充电站随机充电模型.根据离散化负荷的状态空间和概率分布,进行不同负荷状态下的经济性分析,最后通过算例仿真,在电网供电功率和储能功率的不同配比下,分析电动汽车到达量对服务质量和经济性的影响,验证模型的有效性.     

基于多目标优化模型的电动汽车充电调度策略

针对电动汽车充电带来的配网系统负荷峰谷差过大的问题,基于配网系统负荷变化基本情况,提出了动态多目标优化模型的电动汽车充电调度控制策略.构建了动态多目标优化模型,并提出了控制充电功率和控制起始充电时间两种优化调度控制策略,采用动态粒子群算法对模型进行了求解.仿真结果表明,优化控制方案能够起到削减负荷峰值的作用,和优化前相比负荷峰值下降约20%,节约充电成本40%～55%.     

需求侧规模化电动汽车的充电负荷优化调控策略

针对电力需求侧电动汽车(electric vehicles, EV)用户充电行为的不确定性,分析电动汽车充电负荷调度与控制技术,构建电动汽车充电负荷调控优化模型,提出考虑分时电价与削峰填谷的分层多目标电动汽车充电策略,并对某区域内的1 000辆电动汽车的充电场景进行调控仿真试验。结果表明,本研究提出的优化充电策略能够有效降低充电费用和充电功率峰值,验证了所提出的优化调控策略的有效性。     

基于充电桩利用率的充电负荷超短期预测方法研究

为消除空间分布不确定性对电动汽车充电负荷超短期预测准确性的影响,提出一种基于充电桩利用率的电动汽车充电负荷超短期预测方法。首先,从海量充电交易数据中提取形成区域内各充电桩充电负荷功率,编码后得到充电桩利用率的量化值;然后,将充电桩利用率以及充电负荷功率数据融合,得到长短期记忆神经网络的训练样本和测试集,形成电动汽车充电负荷超短期预测的深度学习模型,时间分辨率可达0.5 h;最后,在不同规模充电负荷的场景下验证了所提方法的有效性和准确性。结果表明,相比无优化的长短记忆神经网络负荷预测方法,所提方法得到的预测值平均绝对百分比误差提高了约5%,可为未来车网互动下的配电网调度优化运行提供重要支撑。     

考虑环境温度的电动汽车充电负荷预测

为了保证电动汽车充电负荷预测更加准确、合理,分析了环境温度导致电池特性、空调能耗和道路状况的变化对电动汽车充电需求的影响.考虑环境温度因素,引入能耗因子计算单位里程耗电量,利用蒙特卡洛法计算了单辆车的充电负荷需求,再累加到总的充电负荷曲线上.以2020年上海市电动汽车为例仿真计算,验证了在不同温度影响下,电动汽车充电负荷会发生明显的变化.     

基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法

准确的电动汽车充电负荷时空分布预测模型是解决电动汽车并网造成的影响和研究充电设施规划的重要基础.为解决现有充电设施数量有限、布局不合理等因素造成的历史充电数据不能正确体现电动汽车实际充电需求的问题,提出一种基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法.首先对预测区域进行网格划分,再结合电力系统负荷预测方法,以网格为空间预测单元,利用含充电设施网格的预测指标和充电负荷的历史数据,通过贝叶斯正则化BP神经网络算法建立电动汽车充电负荷和影响因素之间的关系,以最终预测不含充电设施网格的充电需求.最后以北京市海淀区为例对提出的预测方法进行验证分析.仿真结果表明,该预测方法能够较准确地对电动汽车充电负荷进行时空分布预测.     

基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法

准确的电动汽车充电负荷时空分布预测模型是解决电动汽车并网造成的影响和研究充电设施规划的重要基础.为解决现有充电设施数量有限、布局不合理等因素造成的历史充电数据不能正确体现电动汽车实际充电需求的问题,提出一种基于网格划分的电动汽车充电负荷预测方法.首先对预测区域进行网格划分,再结合电力系统负荷预测方法,以网格为空间预测单元,利用含充电设施网格的预测指标和充电负荷的历史数据,通过贝叶斯正则化BP神经网络算法建立电动汽车充电负荷和影响因素之间的关系,以最终预测不含充电设施网格的充电需求.最后以北京市海淀区为例对提出的预测方法进行验证分析.仿真结果表明,该预测方法能够较准确地对电动汽车充电负荷进行时空分布预测.     

分时电价下含电动汽车的微电网群双层多目标优化调度

为解决大规模电动汽车无序充电导致电网出现“峰上加峰”现象,依据电动汽车充电地点的不同将配电网划分为居民区、办公区、商业区微电网,提出基于峰谷差、分时电价、用户充电满意度多目标下的电动汽车充电模式,建立了微电网内运营商峰谷差最小—用户充电费用最少和充电满意度最大的双盈多目标优化调度模型,采用上海市实际居民办公商业混合体,基于MATLAB/NSGA-Ⅱ算法求解负荷整形度;采取粒子群优化算法求解电动汽车车主达到充电最优满意度;实现对电动汽车充电时刻和充电功率的引导。实际算例仿真结果表明,该方法能有效降低配电网负荷峰谷差,提高电动汽车充电效率,满足用户充电需求。     

电动汽车协调充放电对电网的影响

分析了电动汽车接入电网后的影响,建立了电动汽车参与电网负荷调节的模型,采用粒子群算法进行优化求解,通过IEEE14节点网络仿真,验证了电动汽车协调充放电对电网负荷曲线和电压稳定的作用.     

基于马尔科夫链充电负荷预测的多区域充电桩优化配置研究

考虑用户出行习惯的复杂性、多样性,对区域充电桩进行合理的配置以满足充电需求。首先,通过马尔科夫链模型描述电动汽车用户一天出行过程中在行驶、充电、不充电也不行驶3种决策行为下,动力电池荷电状态的变化情况。以此确定该过程中电动汽车用户的实时充电行为,得出不同类型电动汽车的快充、慢充负荷需求。然后,考虑规划区内电动汽车的移动特性及其不同时段不同类型电动汽车辆数,预测各区域各时段充电负荷的需求情况。最后,以投资、运维成本最小为目标建立区域充电桩优化配置模型。该模型计及了电动汽车移动特性均衡等约束条件,并通过粒子群优化算法求解。对33节点4区域系统电动汽车充电负荷需求预测及其充电桩配置进行仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

面向电动汽车无线充电市场的迭代双边拍卖算法

在智能电网中,分布式能源具有灵活性,可以支持来自电动汽车的快速变化的无线充电需求。针对无线充电市场采用迭代双边拍卖算法进行电能供需匹配,分布式能源作为电能卖方,汇集商汇集电动汽车的充电需求,作为电能买方,买卖方按照自身效益最大化的原则进行出价。代理商作为拍卖师,根据出价进行电能分配和定价,可以在买卖方隐私信息未知的情况下最大化总效益。仿真结果表明,该算法可以最大化供需双方的总效益,且具有较快的收敛速度,能够保证电动汽车与分布式能源之间电能分配的高效性。     

电动汽车动态无线充电自适应控制方法

针对电动汽车的动态无线充电方式,提出了一种自适应控制算法,对电动汽车的充电功率及其供电来源的供电配比进行优化调节。在代价函数中综合考虑了电动汽车用户的充电满意度、无线充电道路的负荷压力、供电成本以及供电稳定性,通过自适应动态规划（ADP）算法,训练神经网络估计并最小化长期代价函数,得到近似最优的控制策略。仿真结果表明,该方法能够兼顾用户充电满意度和充电道路的负荷压力,同时满足供电成本和供电稳定性的要求。     

考虑电动汽车用户行为特性的电力系统经济调度

随着电动汽车的普及,电动汽车充电行为对电网的影响日益突出,大规模电动汽车的无秩序充电将会对电网的安全可靠与经济调度造成较为严峻的负面影响。在此背景下,考虑电动汽车用户行为特性,进行电力系统经济调度问题研究。首先,以实测数据为基础,考虑电动汽车充电的不确定性,分析充电起始时间和持续时间,得到电动汽车充电负荷的时间分布。然后,以系统的煤耗成本与阀点效应成本之和最低为目标函数,并采用罚函数法将约束条件引入其中,建立计及电动汽车充电的电力系统经济调度模型。最后,对电动汽车的不同充电行为,采用布谷鸟搜索算法分别对其进行实例仿真,验证所提模型的正确性,并分析电动汽车不同充电行为对系统的影响。     

电动汽车充电负荷预测系统研究

根据规划的电动汽车在未来规模化的应用将对电网产生重要影响,电动汽车充电负荷预测是分析电动汽车接人电网的基础,目前还没有比较成熟的方法。综述电动汽车接人对电网的影响和电动汽车负荷预测的研究现状,分析充电负荷预测的影响因素,并基于分布函数的蒙特卡洛计算模拟,开发一套区域电动汽车充电负荷预测系统,可实现对不同电动汽车种类、不同电池容量、不同充电方式、不同充电频率等情况下的综合预测,为电动汽车接人电网的影响分析和调控策略制订提供理论和技术支持。     

考虑负荷时空分布的电动汽车充电站优化配置

针对电动汽车快充负荷和充电资源错配的问题,运用蒙特卡洛法预测充电站配置变化下的负荷分布,以社会总成本最小化为目标,充分考虑充电站、用户、电网和交通等多方利益,构建了一种新的充电站优化模型,并使用改进的多染色体遗传算法进行求解,得到了适用于区域充电站的规划方案。以上海市浦东新区为例进行算例仿真研究,验证了所提方法的有效性,为解决电动汽车快充负荷与充电资源错配问题提供了有力的决策支持。     

电动汽车充放电特性及其对配电系统的影响分析

随着电动汽车技术特别是电池技术的发展和一些发达国家在政策方面的大力支持,电动汽车在最近几年得到快速发展.大量电动汽车的广泛应用肯定会对电力系统尤其是配电系统产生影响,因此就很有必要研究电动汽车充电时的需求特性和电动汽车接入网络(Vehicle to Grid,V2G)时的放电容量曲线.在此背景下,采用蒙特卡洛仿真方法首...     

考虑负荷优化的光储充电站储能经济性配置研究

为缓解电动汽车充电对电网的冲击,提升充电站的经济性,对光储一体化充电站储能配置展开研究. 首先分析了充电站电动汽车的负荷特性,结合峰谷电价,制定了储能运行策略. 然后通过建立储能配置双层规划模型,保证了充电站负荷最大程度优化的同时实现价格套利. 最后通过算例分析,得到商业区充电站储能经济性配置方案. 将该配置方案与以峰谷差作为优化指标的传统储能配置方案对比,结果表明该方案有效增加了总削峰量,并将充电站年购电成本进一步降低.