计及服务可用性的电动汽车换电站容量优化配置

动力电池换电模式由于其换电过程所需时长远小于充电过程、动力电池充电便于统一管理等优点,成为电动汽车能量补充的重要方式,推进换电站的建设有利于电动汽车的普及。针对可就地向动力电池组充电的换电站容量优化配置展开研究。首先介绍换电站的系统结构和"即换即充"的运行策略,提出服务可用性的评价指标;然后分析换电站运行状态的时序仿真模型,根据模型的输出量计算服务可用性指标;构建以设备年成本为目标函数、以换电站规模和服务可用性要求为约束的数学模型;采用微分进化(DE)算法对数学模型进行求解;最后对算例进行优化配置,随机抽取两日换电需求,计算换电站的可用性指标并分析各时段运行状态,对配置结果敏感性进行分析。     

电动汽车充换电站运营优化探究

针对电动汽车充换电站目前运营状况,通过实例分析得知充换电站的综合使用率不高、市场化程度低、充电价格不定导致产生的经济效益不理想。     

基于电池租赁模式的电动汽车换电站电池容量优化

深入分析了电动汽车换电站运行特性,建立了换电站电池状态转移模型;针对电动汽车日耗量特性,建立了电动汽车换电需求模型,并采用基于Kantorovich距离的场景削减技术对换电需求场景进行有效削减。在此基础上,以换电站电池投资等年值、电池年运行维护成本及换电站充放电费用最小化为目标,综合考虑换电站充放电能力、电动汽车换电需求等约束,建立了基于分时电价机制的换电站电池容量优化模型。利用某换电站进行算例仿真,并分析了电池投资价格、电价峰谷差对容量优化配置的影响。结果表明,降低电池价格或增大电价峰谷差,均使得换电站电池最优配置容量增加。     

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。     

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。     

基于遗传算法的电动汽车换电站经济运行

在现有的电池技术和充电条件下,快换式充电站成为国内纯电动公交最主要的能量补给摸式。针对电池组充电电费过高和增加配电网峰谷差的问题,以及换电站内快换工位和备用电池空闲的情况,在保证车辆正常运营的前提下,以充电站内全天充电电费最低为目标,建立了充电变功率工况下基于分时电价的换电站经济运行模型,通过遗传智能优化算法合理安排电池组的开始充电时间,降低充电电费,从而实现换电站的经济运行。分别基于北京北土城充电站和上海世博会充电站的实际数据和统计结果进行算例仿真,验证了算法的有效性。结果表明,该算法不仅能降低充电站充电电费,还能降低充电站白天对配电网的负荷压力,补充夜间负荷,减小配电网的峰谷差,在实现充电站经济运行的同时还有助于配电网的经济运行。     

风火储电动汽车换电站联合优化调度

将电动汽车换电站作为一种灵活的储能设备纳入电力系统优化调度,建立风火储电动汽车换电站的联合优化调度模型。模型考虑火电煤耗成本、风电节能减排效益、换电站运营成本和备用容量成本,以系统运行成本最小为目标函数,采用CPLEX求解器对模型进行求解,以含1个风电场和5座换电站的10机系统为仿真算例。仿真结果表明：联合优化调度利用换电站有序充放电能有效平抑风电波动,降低电网调峰压力,提高电网风电消纳量,实现电能的有序高效利用。     

电动汽车充换电站交直流系统设计及优化

充换电站是电动汽车的能源补给基础设施,也是推动其产业化的重要因素之一。为指导电动汽车充换电站实际工程项目的交直流系统设计,给出了该系统参数计算、设备选择方法。首先对给定算例中的负荷进行统计和分类,并通过容量计算选择交流系统设备、通过阶梯计算法选择直流系统设备,同时应用此方法对数种方案进行计算,最后提出了交直流系统的优化措施。     

基于两阶段智能优化算法的电动汽车换电站选址

在 “集中充电,统一配送”的电动汽车运营模式下,文章提出一种初选、精选两阶段优化方法,并运用该方法对某区域的电池更换站进行规划,表明该方法可行、有效。     

基于GA-PSO的电动汽车换电站时空双层充电优化策略

针对电动汽车(Electric Vehicle, EV)用户换电体验不佳、换电站备用电池组空闲、充电成本过高及配电网负荷特性恶化的问题,建立了兼顾EV用户、换电站和电网公司三方利益的时空双层充电优化模型。该模型采用双层时空解耦结构,上层模型以满足EV用户个性化需求为目标,重点解决空间尺度上换电站的选择问题。下层模型在时间尺度上采用一种两阶段优化策略,第一阶段以充电成本最小为目标重点关注电池组充电方案的制定问题,第二阶段虑及电网激励以配电网负荷波动最小和峰谷差最小为目标重点关注充电方案的优化问题。最后,采用Monte Carlo法模拟EV用户的换电需求,采用GA-PSO(遗传-粒子群算法)对提出的时空双层优化模型进行迭代求解。以某典型城区为例,仿真验证了所提模型与方法的正确性。     

共享电动汽车混合充换电站选址优化

在未来城市中更换电池这种便捷、高效的方式将成为共享电动汽车补充电能的主要方式.为了建立效率高、成本低、电网友好型的混合充换电站,首先根据共享电动汽车的租赁规律以及功率、时间等充电数据,利用蒙特卡洛模拟方法预测共享电动汽车的充电负荷;然后,以共享电动汽车充换电站对用户捕获程度最大、配电系统网络损耗最小和配电系统电压偏移最小为目标,建立共享电动汽车混合充换电站最优规划的多目标模型;最后,采用改进带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对多目标模型进行求解,得到Pareto最优解集.以25节点交通网络和IEEE 33节点配电系统为例,验证了所建模型的可行性,可为共享电动汽车混合充换电站的建设提供可行性经验.     

基于强化学习的电动汽车换电站实时调度策略优化

随着电动汽车的应用推广,换电站的调度优化逐渐成为研究热点。传统的基于换电需求预测值的调度策略在实际应用中面临着难以适应动态干扰因素、预测误差累积等问题。为了解决这些问题,提出了一种基于带基线的蒙特卡罗策略梯度法的换电站实时调度策略,用于优化换电站的充放电策略以及响应电池数量。提出了带基线的蒙特卡罗策略梯度强化学习,并为换电站实时调度问题选取合适的状态空间和动作空间;设计了奖励函数对智能体进行离线训练,从电池状态数据、分时电价和排队电动汽车数量中学习得到最优策略网络;在离线训练好的模型基础上进行实时调度策略测试。基于换电站的服务可用率和经济效益验证了所提调度策略的有效性和经济性,算例结果表明所提策略能对电网负荷起到一定的削峰填谷作用。     

电动汽车换电站设计模型的建立与优化

在全球能源问题越来越严峻的情况下,电动汽车的发展已经上升为国家战略,电动汽车换电设施是发展电动汽车所必须的重要配套基础设施。紧密结合唐山北郊电动汽车换电站项目建设,研究换电站系统的工程设计计算模型和方法,对影响工程规模和运行经济性的主要参数:换电需求量、换电设计能力、换电工位数量、充电工位数量等进行工程建模优化分析计算;在理论分析计算的基础上,形成换电站的充换电系统标准建设方案,为本地区后续换电站的建设提供参考依据。     

含电动汽车换电站的微电网孤岛运行优化

由于风电、光伏等可再生能源具有间歇性,独立运行的微电网会经常出现功率缺额或过剩,给系统运行带来不利影响。对微电网内重要单元,如电池储能电站、电动汽车换电站、可中断负荷等分别进行了分析并建模,结合系统功率平衡、备用需求等约束,建立微电网独立运行优化模型,利用CPLEX软件求解该混合整数规划问题。算例中对以电动汽车换电站和电池储能电站作为储能单元的微电网分别进行讨论,结果表明,相比传统电池储能电站,电动汽车换电站作为储能装置,通过协调优化,可以提高微电网的可再生能源接纳能力,提高微电网可靠性,并更具经济性。     

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。     

风光储电动汽车换电站多目标运行优化

针对可再生能源与电动汽车充换电负荷之间的协调优化问题,建立了含风光储发电单元的电动汽车换电站多目标运行优化模型。采用多种群和动态自适应策略,提出了一种改进的动态多种群多目标粒子群算法,对这一多维、多约束、非线性的多目标优化问题进行求解。以某地区实际电网数据进行算例仿真,验证了模型和算法的有效性。结果表明,优化后的风光储电动汽车换电站不仅可以实现可再生能源的就地消纳,而且有助于减小负荷峰谷差。     

基于动态非合作博弈的大规模电动汽车实时优化调度

针对大规模电动汽车(EV)接入电网后,各充电聚合商(EVA)的独立优化目标存在冲突而导致优化调度存在困难的问题,提出了考虑多个EVA各方利益的基于动态非合作博弈的大规模EV实时调度模型。首先构建了大规模EV的集群等效模型并分析了动态电价下各EVA的利益关系,接着利用完全势博弈理论证明了博弈模型存在唯一的纳什均衡解并推导出求解方法,最后提出基于交替方向乘子法的实时分布式算法实现各EVA实时策略的求解。通过算例仿真验证了所提模型可有效实现削峰填谷、降低EVA充电成本。同时,在优化结果、计算时间、保护用户隐私方面更适用于大规模EV实时充电优化调度。     

基于合作博弈的微网储能容量优化配置

合理配置储能容量在平抑清洁能源功率波动、辅助稳定电网频率等方面具有重要意义。针对含有风电、光伏发电的微网,兼顾储能设备参与电网一二次应急调频,利用储能空闲资源参与电网调频,同时考虑了微网的电量成本、投资维护成本等因素,以微网每天综合费用最低为优化目标,基于合作博弈建立微网均衡模型,利用粒子群和内点算法求解各微网最优容量配置。算例结果验证了模型与方法的合理性。     

电动汽车换电站调度优化问题下的约束罚函数

传统的罚函数约束问题处理方式极易陷入局部最优,难以达到理想的优化效果。针对这一问题,提出了一种新的约束罚函数处理方法,该方法结合粒子群优化算法的原理特性和已有的自适应罚函数方法,组成了分段穿透罚函数。以粒子群优化算法为求解工具,对计及分时电价和可再生能源的电动汽车换电站多目标调度模型进行优化,在MATLAB仿真平台上对比了传统严格递增罚函数、自适应罚函数和分段穿透罚函数方法,验证了所提分段穿透罚函数处理方法具有求解速度快、全局寻优能力强的特点,能有效解决电动汽车换电站调度优化中的高维、高约束问题。     

电动汽车换电站定址分容研究

电动汽车换电站是电动汽车产业重要的配套设施,但对换电站的规划当前缺乏相应的理论指导。针对换电站的规划问题,综合考虑电动汽车用户的行驶时间和排队等待时间,建立了换电站的定址分容模型,通过方案比较验证了模型的有效性,并从更换电池需求和排队等待时间2方面对模型进行了灵敏度分析,结果表明二者均为影响换电站定址分容的关键因素。