基于需求侧管理的电动汽车有序充放电策略

针对电动汽车有序充放电策略的研究,本文通过采用蒙特卡洛随机抽样建立了反映家用车辆用户行为的统计学结果,得到充电规律与充电功率需求期望,在此基础上,建立峰谷分时充放电电价策略的数学模型,分别研究了自然充电与有序充放电策略下规模化电动汽车充放电行为对电网负荷变化规律的影响,并采用遗传算法对分时时段的制定方案进行寻优求解,通过需求侧管理的方法对电动汽车进行有效引导,达到了电动汽车充放电行为有序优化控制的目的。     

考虑用户因素的电动汽车有序充放电控制策略

随着更多的电动汽车入网充电以及售电政策的开放,运营商不仅需要控制充电负荷,还需获取良好的效益。提出了考虑用户因素的电动汽车有序充放电控制策略。用户主动响应参与V2G反向供电并申报供电价格,运营商综合考虑用户的综合指标及所属电动汽车状态,筛选参与反向供电的电动汽车,在满足电网功率限制条件下完成电动汽车的有序充放电计划。基于蒙特卡洛模拟和粒子群算法进行仿真计算,结果表明,在该策略控制下不仅能使充电负荷削峰填谷,还能使运营商获取额外效益,用户充电成本降低。     

考虑预警负荷的电动汽车充放电优化策略

预警负荷会严重影响电力系统的安全经济运行。面向参与车辆到电网(vehicle to grid,V2G)服务的电动汽车用户,综合考虑预警负荷、预警电价和充电激励措施对充放电过程的影响,提出基于改进粒子群算法(improved particle sw arm optimization,IPSO)的电动汽车充放电优化策略。通过计算预警负荷发生时的放电奖励,建立预警负荷电价模型、电池容量损耗模型,基于分时电价和放电激励制度建立用户充放电成本模型。此外,引入长短时记忆的概念,提出改进粒子群优化算法。在上述模型和算法的基础上,以最小化用户成本为优化目标,计及用户充电需求和充放电功率等约束,提出不同预警负荷情况下的充放电优化策略。在MATLAB中完成了仿真验证,结果表明,在已知预测预警负荷的前提下,采用文中的充放电优化策略能够提高电动汽车用户V2G参与度,有效降低用户成本,并缓解预警负荷发生时电网压力。     

基于双目标分层优化和TOPSIS排序的电动汽车有序充电策略

针对当前有序充电策略控制目标相对单一无法满足用户多方面需求的现状,提出了基于双目标分层优化的有序充电控制策略。首先,建立了主站与能源控制器分层协同控制的整体架构。其次,将控制用户充电成本作为第一层优化目标,将减小电网负荷波动作为第二层优化目标,完成双目标分层优化算法模型的设计。最后,设计了台区负荷越限时刻电动汽车充电功率动态调整的实时控制策略。从用户充电行为特征出发,采用TOPSIS排序方法确定用户的充电需求优先级,为有序充电策略的充电计划调度提供依据。电动汽车有序充电策略已投入运行于郑州等地小区,设计成果既节约用户充电成本,又实现电力负荷削峰填谷的目标,验证有序充电策略的实用性和有效性。     

电动汽车有序充电研究

通过分析某地区配电网负荷特性以及该地区不同种类电动汽车运行规律,提出一种电动汽车有序充电控制策略,该多目标优化控制策略包含平抑电网负荷波动和电动汽车用户充电成本最小。通过算例验证了该有序充电策略的可行性,即减小了电网的峰谷差,又降低了电动汽车用户充电成本。该有序充电研究可为电动汽车快速发展以及合理接入电网提供参考。     

V2G模式下的电动汽车有序充放电控制模型研究

以变压器容量和电动汽车电池限制作为约束条件,以电动汽车用户充放电成本最低和电网负荷方差最小作为目标函数,构建了电动汽车在V2G(车辆到电网)模式下的充放电控制模型,分别制定电动汽车无序充电、基于分时电价的无序充电和电动汽车优化充电模型,在比较分析的基础上,提出V2G模式下的电动汽车有序充放电控制模型的设计方法。基于Lingo软件完成仿真验证,仿真结果表明:与其它3种充电模型相比,所提出的控制模型可进一步起到减少用户充放电费用和减小电网负荷方差的作用。     

基于电价响应的电动汽车充放电策略研究

电动汽车用户参与电网互动是以获利为出发点,但影响用户经济收益的因素是多方面的,包括电池充放电成本、实时电价以及充放电策略等。从用户的角度出发,在实时电价下,构建了电动汽车充放电的成本模型和收益模型;运用Matlab进行求解,分析了电动汽车可盈利的充电时间段和放电时间段。计算结果表明,合理的充放电策略能为用户带来经济收益,且电动汽车的盈利充电时间段为电网负荷低谷期,放电时间段为负荷高峰期,这与电网削峰填谷策略要求一致。     

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。     

电动汽车对微网优化运行的影响分析

概述了电动汽车的功率特性,以蒙特卡洛模拟法仿真电动汽车的充放电行为,建立了电动汽车无序充电和有序充放电的负荷模型。在分时电价机制下,以计及电动汽车接入的微网经济效益最大为目标,制定了优化调度策略。分析比较了电动汽车无序充电和有序充放电对微网优化运行的影响,表明电动汽车有序充放电接入模式不仅对主网起到＂移峰填谷＂的作用,还可以有效提高微网自身的经济效益。     

基于实时电价的电动汽车充放电优化策略和经济调度模型

实时电价为优化电动汽车(EV)充放电负荷提供了手段,从而实现经济调度。首先建立用户最优充放电策略模型:以计及EV电池退化成本的用户成本最小为目标,以满足EV行驶荷电状态和充放电荷电状态等为约束。在此基础上建立电动汽车用户实时电价响应模型,通过实时电价计算用户充电成本,使电动汽车充放电负荷与电价联动调整,并将该模型嵌入电动汽车充放电策略优化目标函数。求解过程中,用"停泊时长"确定单车一日可多次充放电的时段和行驶时段,从而在EV可充放电时长范围内优化每时段充放电负荷。最后建立经济调度模型:目标中计及机组阀点效应、约束中考虑EV充放电负荷以及机组爬坡速率等限制的多目标经济调度模型,提出一种改进模式搜索算法求解该时间耦合、非线性、非凸模型。以IEEE 39节点为例,验证了所建立模型和求解算法的有效性。     

移动救援充电车充电系统设计

随着电动汽车运营数量的不断增加,电动汽车故障救援工作的重要性日渐突出,针对中国目前充电设施数量不足、分布不平衡、缺乏移动充电救援设施的实际情况,介绍一种基于直流母线结构的移动充电车充电系统设计方案并验证方案的可行性。充电系统包括取力发电机、直流母线前级电源、交直流一体化充电机和大容量储能电池4个部分。此车载充电系统具有灵活性、安全性和环保性的特点,并能满足各种类型待救援电动汽车的充电需求。     

Charging ahead

With the constant performance improvement and cost reduction of power electronics and motor drives, more efficient vehicles such as electric, hybrid electric, and plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) are becoming a reality. The commonality between all advanced vehicles is the presence of electric propulsion powered by an electric storage system. As a result, the development of adequate energy storage systems is now more important than ever. High energy density, modularity, and affordability have made batteries the technology of choice for vehicular applications. In recent years, battery technology has made great strides in improving the energy and power density. Still, a tradeoff between power and energy must be made to best meet space and weight constraints. In this article, we shed some light on this tradeoff. We also look at how batteries can be represented with equivalent circuits. Finally, we go into some detail on battery management requirements that ensure that the batteries perform as expected.     

计及电动汽车充电预测的实时充电优化方法

电动汽车大规模接入电网后,如何优化实时充电功率,避免自由充电带来的晚高峰,实现填谷充电成为重要问题。文中首先回顾了常规实时充电优化方法和电动汽车充电预测技术。基于电动汽车尤其是汽车集群充电行为的可预测性,在常规充电优化方法中加入了未入网汽车的充电预测模型,提出计及汽车充电预测的实时充电优化模型,并通过滚动优化求解得到入网汽车的实时优化充电功率。通过分析和仿真,在不同预测精度下,所提方法都非常接近理论上的最优填谷,并且电动汽车入网充电时间越分散,所提方法对常规方法的改善越明显。     

充电站内电动汽车有序充电策略

以充电站运营收益最大化为目标,以配电变压器容量及最大限度满足用户充电需求为约束条件,建立了充电站内电动汽车有序充电的数学模型。根据用户充电规律,采用蒙特卡洛模拟法模拟用户充电需求,对电动汽车在有序充电和无序充电2种情形下充电站运行的经济效益及配电变压器负载情况进行了仿真计算和分析。研究结果表明,通过动态响应电网分时电价,有序充电控制方法可显著提高电动汽车充电站的经济效益,并具备很高的计算效率。同时,由于相对便宜电价的激励,夜间采用有序充电方式也可能使大量的电动汽车集中充电而导致另外一个用电高峰的出现。     

变负载无线充电系统的恒流充电技术

基于磁耦合共振原理,设计了一套采用平板磁心结构的变负载恒流充电无线电能传输系统。利用等效电路模型分析影响传输功率、系统效率和充电电流的主要因素。根据超级电容恒流充电过程中等效负载电阻动态变化规律,采用不同阻值的功率电阻模拟其充电特性。首先,分析二次侧Buck变换器对充电电流的调节作用,得到占空比与充电电流的关系,采用PI控制算法实现变负载的恒流充电;其次,通过理论分析和仿真实现磁耦合机构参数优化设计;最后,搭建系统实验平台对系统设计方法进行验证。在传输距离为15cm且负载电阻为0.5~5?时,实现29A的恒流充电。当负载电阻为3.2?时,系统效率和传输功率分别为87.7%和2.58k W。     

不确定充电习惯对电动汽车充电负荷需求及充电负荷调节的影响

采用二项分布描述电动汽车用户充电习惯的不确定性,本文建立了含有不确定性因素的充电负荷需求计算模型。基于此计算模型,分析了不确定性充电习惯、充电起始时间延时和充电功率对电动汽车充电负荷需求的影响;然后以配电网负荷方差最小为目标函数,以充电起始时间和充电功率为控制变量,考虑电动汽车充电功率约束和电动汽车用户充电能量需求约束,建立了基于不确定充电习惯的充电负荷优化调节模型。以北京市汽车行驶数据和典型配电网负荷数据为例,验证了本文所提充电负荷优化调节方法的优越性。     

电动公共汽车充电站充电管理系统设计

设计了一种电动公共汽车充电站充电管理系统。系统主要对充电设备管理、充电交易管理、充电桩监控、BMS数据分析以及充电数据发布进行功能分析及设计。结合网络技术、视频技术和通信技术设计实现充电站的智能化、无人化管理。     

充电桩用充电模块劣化状态评估技术研究

在长期运行过程中,充电桩用充电模块的运行性能会因内部元器件状态劣化而降低。提出了一种基于元器件劣化状态的充电模块整体劣化状态评估技术。首先,构建充电模块仿真模型研究其在金属氧化物半导体场效应晶体管和铝电解电容状态劣化时的运行特性;其次,搭建充电模块劣化状态评估实验平台,测量元器件劣化参数;最后,建立评价模型评估充电模块的整体劣化状态,并得到转换效率与整体劣化状态之间的映射关系。实验结果验证了所提方法的有效性。     

考虑充电随机性的电动汽车充电站谐波分析∗

提出一种考虑充电机工作随机性的状态概率模型,采用蒙特卡罗模拟充电过程中可能的影响因素,分析计算过程中每个状态下充电站的谐波含量,并进行统计给出充电站正常运营情况下各次谐波的概率分布.该方法同样适用于其他多个非线性负荷集中上网的谐波特性分析和研究,具有普适性和通用性.谐波分析结果可指导谐波治理装置的配置和电能质量优化的策略安排.