基于智能代理分布式管理系统的电动汽车充放电策略

随着电动汽车的发展与普及,提出了一种用于协调电动汽车充放电的智能多代理分布式管理系统.建立以用户充电费用支出和负荷曲线峰谷差最小化为目标的多目标优化策略,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户行为.在峰谷电价的引导下,用户利用谷时段充电、峰时段放电提高自身利益,在初步得到理想的充电时段区间后,引入学习训练机制调整可间断充放电...     

基于用户需求的居民小区电动汽车充放电优化控制策略

文章提出了一种考虑用户需求和利益的居民小区电动汽车有序充放电策略。该策略基于分时电价机制,对现有负荷模型进行优化,并建立新的用户需求和利益模型;采用莫楞贝突变遗传算法求解每辆电动汽车的最优充放电时间;采用蒙特卡洛模拟法做出相应负荷曲线;以某个小区为例进行算例计算和分析验证。研究结果表明,该方法可防止变压器过载,其峰谷差率比无序充电降低了24.95%,用户平均充电成本降低了50%。     

考虑电动汽车灵活储能的微电网双重激励优化调度北大核心CSCD

针对电力系统采用分时电价单一激励下电动汽车有序充电难以应对风力发电与日内负荷的供需变化,从而形成峰谷差的问题,提出一种基于电动汽车灵活储能的分时电价与动态碳配额双重激励调度策略。首先,根据蒙特卡洛对电动汽车充电负荷进行预测,并建立其电池损耗模型。在此基础上,根据日前预测中各个时段不同供电设备的出力以及碳排放与碳配额的占比,在考虑微电网发电成本以及用户期望荷电状态的前提下以微电网并网功率均方差最小和用户收益最大为优化目标。通过动态调整分时电价和阶梯碳价,并运用优化的灰狼算法对模型进行求解,制定出合理的充放电计划以充分发挥电动汽车作为柔性负荷的特点,从而实现平抑微电网负荷曲线波动的目的。最后,将所提策略与无激励和单一激励策略进行仿真分析对比,结果显示负荷峰谷差分别降低了30.1%和18.6%,验证了其有效性和优越性。同时车主用户收益的提高和碳排放量的降低,验证了电动汽车的环保特性需要与清洁能源协同发展。     

考虑分时电价和系统峰谷差动态约束的电动汽车有序充电策略

大规模电动汽车并网充电需要同时考虑聚合效应的经济效益和其对电力系统的影响。以电动汽车用户充电费用最优为目标,在考虑充电时间、并行充电汽车数量等传统约束的基础上,结合分时电价与实际负荷曲线,将充电行为对峰谷差和负荷波动的影响作为约束条件,提出了一种新的电动汽车充电行为有序充电策略。基于该策略,利用蒙特卡洛方法模拟了电动汽车用户行为,对比分析了分时电价环境下电动汽车无序充电和有序充电对电网负荷曲线的影响。仿真结果表明:考虑峰谷差和负荷波动约束,通过电动汽车实时响应分时电价,可避免大量电动汽车集中充电而产生新的负荷高峰,且在显著降低电动汽车充电费用的同时,可以实现平滑负荷波动并减少系统的峰谷差。     

基于V2G的配电网负荷优化策略研究

基于电动汽车与电网互动（V2G）系统,提出一种电动汽车参与配电网负荷优化调节的分析模型。设计了V2G参与负荷调节的控制系统框架,以配电网负荷曲线波动方差最小为目标,考虑电动汽车用户的充电需求、动力电池的充电约束和传输线的功率约束构建了优化分析模型,并采用遗传算法（GA）分析计算,获得负荷优化后的负荷曲线和电动汽车的充放电时间。实例仿真验证了该优化控制法的有效性。     

我国电动汽车大规模接入电网影响分析与建议

为了分析我国未来电动汽车大规模接入电网充电对电网的影响,本文首先分析了电动汽车充电负荷的特性,并定量计算了不同能源补给方式下,全国电动汽车作为充电负荷的电量和电力需求。结果表明,至2020年,充电负荷占总负荷的比例很小。到2030年,充电负荷占全网负荷的比例较高。无序充电情景下,充电负荷有一个明显的晚高峰,将会较大的增加电网的峰荷需求及峰谷差。充电负荷具有较大的调控潜力,换电模式总负荷峰荷小于充电模式。本文从规划和运行的角度研究了充放电优化对于电网的效益。计算结果表明,从规划的角度,充放电优化具有较大的容量效益,从运行的角度,充放电优化能够有效提高电网运行的可靠性,但其总成本不能忽略。提出了积极应对电动汽车大规模接入电网充电,应在研究和相关政策等方面采取措施的建议。     

考虑风电消纳的电动汽车充电站有序充电控制

为实现电动汽车充电站对风电的充分利用,降低充电负荷对配网系统运行带来的负面影响,本工作提出一种考虑风电消纳的电动汽车充电优化策略.首先采用蒙特卡罗仿真法对不同数量电动汽车的充电负荷进行预测;然后,在综合考虑风电出力和电动汽车充电需求的基础上,根据风电功率的波动,动态调整分时电价,以包含充电负荷在内的配电网负荷峰谷差最小...     

基于电力供应链模型的电动汽车最优分时电价研究

摘要： 基于电力供应链的研究,针对电动汽车负荷,综合考虑分时电价和V2G技术,建立了以电力供应链生命周期成本最小为目标,以满足系统运行、发电机组运行和电动汽车运行等为约束条件的优化模型。根据消费者心理学原理制定分时电价引导车主进行有序充电,同时利用V2G技术降低电网的调峰需求。通过4种场景的算例对比验证,表明该模型求解得到的分时电价和V2G方案可以有效降低电力供应链的生命周期成本,提高电网运行的经济性与安全性。     

基于停车需求模型的电动汽车V2G放电负荷时空分布预测

当前电动汽车负荷时空分布预测研究主要侧重于充电负荷,而对V2G放电能力的预测考虑较少。为此,本文从交通规划的角度进行考虑,提出了一种电动汽车V2G放电负荷时空分布预测方法。以城市停车需求预测模型为基础,分析了工商业区和居住区内电动汽车在时空上的停放分布特性,建立了电动汽车V2G负荷容量模型,并给出了基于蒙特卡洛模拟的预测方法。最后以某城市为算例进行了仿真,分析了工商业区和居住区电动汽车的V2G负荷特性,以及备用行驶容量、充放电功率和日均行驶里程对V2G放电能力的影响。     

计及电网峰谷运行的电动汽车充电服务费定价策略

本文提出了一种计及电网峰谷运行的电动汽车充电服务费定价策略,介绍了峰谷分时电价对电动汽车用户充电行为的影响。通过仿真对比分析了电动汽车随机接入电网充电负荷变化趋势、基于峰谷分时电价、电动汽车并网充电负荷变化趋势以及征收计及电网峰谷运行的充电服务费模式下负荷变化趋势,仿真结果证实征收计及电网峰谷运行的电动汽车充电服务费可以减小电动汽车充电对电网负荷的影响。     

分布式电源电动汽车充电站储能系统电价分析

含分布式电源的电动汽车充电站的可再生能源供给常常小于电动汽车充电负荷,须要配电网辅助补充部分电能,不利于配电网的稳定运行。文章提出基于微电网内不平衡率的充电站储能系统的电能与电网电能联动策略。考虑配电网有峰、谷、平3种电价,故将充电站储能系统SOC分成3部分与之相对应,根据微网内可再生能源实时出力与负荷求出不平衡率U_R。当充电出现缺额时,由充电站储能系统和电网以不平衡率为比例协同补充充电缺额,实现了微电网内的能源协调控制。文章采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车负荷,通过对比不同用户响应度的配电网等效负荷和充电站储能系统SOC,验证了该策略在微电网运行优化的有效性。该策略充分发挥了充电站储能系统和电网的联合运行优势,减小了电网负荷峰谷差,优化了电网负荷曲线。     

电动汽车参与受阻风电消纳的源荷优化控制方法

大规模的电动汽车负荷可增加电网系统的调峰能力,消纳受阻风电。文章首先根据系统负荷和风电出力特性分析其受阻原因;其次,通过对电动汽车充放电特性、可时移特性和SOC模型的分析,建立了电动汽车充放电模型,并提出相应策略;然后,以电动汽车消纳后的风电剩余受阻量最小为目标,建立电动汽车参与受阻风电消纳的源荷优化控制模型,并利用差分进化算法对模型进行求解;最后,以某地区电网实际数据进行仿真计算,验证电动汽车参与受阻风电消纳协调控制的可行性与有效性。     

风电与电动汽车协同并网调度多目标优化模型

建立了风电与电动汽车协同并网调度多目标优化模型。首先调度风电和电动汽车协同入网,优化电动汽车充放电时间和功率来适应风电和负荷的波动,最大程度地消纳风电,减少净负荷峰谷差;然后对火电机组负荷进行经济分配,达到可调度协同并网的经济性。对可入网电动汽车数量进行敏感性分析,结果表明,电动汽车入网数量越多,削峰填谷效果越好。文章通过算例证明了所提模型的有效性和合理性。     

分时电价环境下计及电动汽车充放电影响的微电网优化控制策略

文章结合电动汽车出行特性与电池特性,提出了电动汽车有序充放电模型;以计及电动汽车充放电影响的负荷曲线为基础,提出了以经济效益和环境效益为优化目标的微电网运行优化模型。在典型微电网中,通过差异进化算法求解模型,比较不同情况下电动汽车的充放电功率变化与微电网的优化控制策略及优化结果,验证了所提策略的正确性与有效性。     

基于超级电池电动汽车功率需求的V2G最优时段与电价研究

综合分析了影响超级电池电动汽车充放电需求的若干因素,建立了用户充放电功率需求的最优时段及电价模型。根据汽油与电能的能量密度之比,计算了超级电池的充放电功率;利用马歇尔需求函数确定用户需求电量与放电价格的函数关系,并基于该函数关系建立放电功率需求概率模型。再根据私家车用户的出行特性构建充电功率需求概率模型,利用蒙特卡洛法寻找最优充放时段和放电价格。以上海电网为例,对未来超级电池电动汽车参与V2G的最优时段及电价进行仿真分析。     

考虑交通路况的电动汽车充电负荷预测

对电动汽车充电负荷进行预测,是研究电动汽车负荷接入对配电网的影响、充电站选址定容等问题的前提。提出一种考虑交通路况的电动汽车充电负荷预测模型。建立考虑道路拓扑结构、速度-流量模型的道路交通模型,模拟在实际路网约束下车辆的行驶状态;考虑温度和车速的影响得到单位里程耗电量,并结合其他主要参数建立单体电动汽车充电模型;通过出行链理论和OD矩阵法分别获得私家车和出租车出行的起讫点,利用基于出行时间指数的Dijistra算法规划行驶路径;采用蒙特卡罗法进行模拟,得到充电负荷的时空分布。以西安市主城区实际路网为例,验证了该方法的有效性。     

聚合商模式下电动汽车消纳风电研究

电动汽车协同新能源共同规划为新能源的充分利用带来新机遇。文章研究了聚合商模式下的电动汽车消纳弃风的调度策略;设计了聚合商、电动汽车车主、风电场三方共同获利的合作方法;提出了包含电动汽车的可信度和剩余电量的电动汽车可调度潜力评估方法;对参与聚合商充放电控制的电动汽车进行排序,建立了考虑风电出力不确定性的聚合商协同风电场消纳弃风的优化调度模型。该模型以聚合商收益最高为目标函数,在分析购电分时电价、电动汽车充电分时电价的基础上,结合各类基础参数对模型进行求解。文章以上海某区域为研究对象进行算例仿真,验证了所提策略既能使三方获利,又能取得消纳部分弃风和减轻电网负荷高峰的效果。     

动态分时电价机制下的电动汽车充放电调度策略研究

峰谷分时电价下会在基础负荷低时形成新的负荷峰。建立了一个以电动汽车充放电费用最小,电动汽车接入所引起的电网损失最小以及对电压稳定性的影响最小为优化目标的电动汽车充、放电调度数学模型,并通过凸优化算法解决了多变量、多目标和高维优化问题。考虑反复潮流计算的繁琐性,利用网络损耗灵敏度和L-P灵敏度来提升调度效率,并将电压稳定作为约束来保证调度过程中不会出现电压失稳的情况。最后在改进的IEEE33节点配电网系统中进行算例验证,表明本文所提方法可以降低充放电费用,满足用户对经济性的考虑,另外可以降低电动汽车充电负荷对系统的网络损耗和电压稳定的影响。     

电动汽车与分布式电源的微网经济调度

微网的运行可以很好地利用分布式能源,并实现需求侧管理的效益最大化,但是分布式电源的波动性使得微网的运行风险增加,同时也需要一定的储能投资。电动汽车电池作为一种储能装置可以为微网系统运行提供辅助服务。建立了分布式发电和电动汽车经济调度的多目标优化模型,以微网系统运行成本最低、系统等效负荷波动最小以及电动汽车车主的充电成本最少为目标,求得电动汽车的充放电功率,很好地配合了系统负荷以及分布式电源的出力波动,优化了系统的运行。     

分布式能源接入后的电动汽车实时电价响应控制策略

随着电动汽车的规模化应用,为了缓解电网的压力,越来越多的分布式能源被接入。然而,电动汽车充电站的可再生能源供给一般小于电动汽车充电负荷,须与大电网联合运行。针对分布式能源与电网之间的协同增效利用,提出了微电网内的充电站储能系统与电网相互协调的策略。在建立电动汽车负荷模型的基础上,根据微网内可再生能源实时出力与负荷需求的求解不平衡率,使充电站储能系统和大电网根据不平衡率按一定比例协同运行。当电动汽车接入电网充电时,首次利用强化学习算法建立电价控制模型,实现两者的能源协调控制。以某地区的微网为例进行仿真分析,通过对比不同用户响应度的配电网负荷和充电站储能系统,验证该策略在微电网与大电网协同运行优化的有效性。该策略发挥了充电站储能系统和电网的联合运行优势,减小了电网负荷峰谷差,优化了电力负荷曲线,对解决如何有效地结合分布式能源和大电网对电动汽车进行充电等问题具有一定的实际意义和价值。