计及电动汽车入网的峰谷电价时段优化模型研究

针对电动汽车有序充电和放电对电网削峰填谷方面的影响,提出峰谷电价时段的优化模型。首先,根据私家车主的出行习惯,构建无序模式的放电概率模型;然后,基于峰谷电价时段,构建用户响应峰谷电价差的有序充电和放电时刻选择算法;其次,考虑峰谷电价响应度,使用蒙特卡罗法模拟得到电动汽车充放电功率的日负荷曲线,与原始电网负荷叠加,得到考虑电动汽车充电和放电功率的实际负荷曲线;在此基础上,构建以电网负荷峰谷差率最小为目标的峰谷电价时段的优化模型,并使用遗传算法对其优化求解;最后,通过算例验证了模型的正确性。     

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。     

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。     

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。     

基于分时电价的电动汽车有序充电控制策略设计

文中以减小电网峰谷差作为主要目标,结合电网分时电价时段划分与局域配电网负荷波动情况,提出了电动汽车充电分时电价时段划分方法,并建立了以用户充电费用最小和电池起始充电时间最早为控制目标的数学模型.利用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户的充电行为,对比分析了电动汽车在无序充电和有序充电模式下的仿真结果,表明:通过电动汽车响应充电分时电价,能够有效减小峰谷差,并提高用户满意度.针对电动汽车用户对有序充电的不同响应系数,仿真计算了局域配电网的负荷曲线,结果表明:受充电分时电价影响的用户越多,对于抑制因电动汽车接入而引起的局域配电网负荷的波动越有利.     

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。     

基于区域峰谷分时电价的电动汽车有序充电研究

随着电力市场的发展,差异化电价机制的出现为引导大规模电动汽车的有序充电行为提供了一种新的思路。因此,提出了一种能够引导电动汽车有序充电的最优区域峰谷分时电价计算模型。首先,基于城市区域用电行为的差异特性,将用电区域分为居民区、办公区、工业区、商业区等四个区域,并运用隶属度函数法研究区域分时电价峰谷时段划分方法;然后,基于弹性系数法建立电动汽车用户响应量对区域峰谷分时电价的响应关系。最后,以日峰谷差和用户充电成本最小为优化目标,建立最优区域峰谷分时电价计算模型。仿真结果表明所提出的电动汽车区域峰谷分时电价计算模型能够有效降低用户充电成本和系统日峰谷差,有效引导电动汽车进行有序充电。     

基于粒子群算法的电动汽车有序充放电优化

为解决用户在某一时间段集中充电造成电网负荷压力增大的问题，提出基于分时电价制度，结合用户的出行特性，通过改进蒙特卡洛，得到居民无序充电负荷，然后以解决峰谷差和节约用户成本为目标，构建归一化目标函数，以充电功率和电池电量为约束，通过改进粒子群算法优化，得到电动汽车有序充电负荷，降低电网负荷峰谷差。基于粒子群算法的有序充电与无序充电的仿真结果对比表明，有序充电在应对电网负荷压力与节约居民成本有显著效果。     

电动汽车充电行为分析及其有序充电控制策略研究

电动汽车作为一种特殊的负荷,具有随机性、间歇性、时空的波动性等特点。当大量的电动汽车负荷接入配电网进行无序充电时,将会使电网负荷增长、峰谷差加大、损耗增加、电压下降,影响配电网安全稳定经济的运行及电网的优化调度。因此,为了电网安全稳定经济的运行,本文采用蒙特卡洛模拟法对电动汽车进行了充电负荷建模,在满足用户充电需求的基础上,提出了一种基于峰谷电价引导的电动汽车有序充电控制策略,进而通过Matlab仿真来分析电动汽车无序充电及有序充电控制策略实施时对电网的影响,并验证了所提策略的有效性,避免了电动汽车集中充电,降低了电动汽车负荷峰谷比和电力系统运行成本。