基于出行模拟的电动汽车充电负荷预测模型及V2G评估

提出一种交通路网约束下用户出行模拟的电动汽车充电负荷时空预测模型。首先,建立计及交通道路网络拓扑,道路—阻抗函数关系和区域功能特性的交通道路模型。其次,构建不同复杂程度的出行链模型模拟用户出行特性,运用Dijkstra算法选择耗时最短的行驶路径,进而采用蒙特卡洛方法模拟区域交通路网和出行链双重约束下,家用电动汽车充电负荷工作日1 d内的时空分布特性;然后,基于电动汽车负荷时空分布结果、综合荷电状态、停驻时间和电价3种特征因素,利用模糊算法计算电动汽车入网(V2G)可响应的功率和容量,并分析荷电状态对响应结果的影响。最后,以某区域为例,仿真获取电动汽车充电需求时空分布,进行V2G响应评估,结果验证了所提模型和方法的有效性。     

电动汽车入网控制策略研究综述

随着电动汽车大规模普及,电动汽车入网在时空上的不确定性问题将会凸显。针对国内电动汽车发展现状,采用控制策略使大量电动汽车有序接入电网成为现在研究的热点,大量研究表明电动汽车有序入网要比无序入网给电力系统带来的影响要小很多。本文通过对电动汽车接入电网控制策略进行对比分析总结,提出了控制策略中的不足并进一步进行深入分析,为后续电动汽车入网控制策略提供了可靠性参考意见。     

电动汽车V2G技术综述

目前,汽车到电网(Vehicle to Grid,V2G)技术正受到人们的广泛关注,这是因为通过V2G,电网效率低以及可再生能源波动的问题不仅可以得到很大程度的缓解,还可以为电动车用户创造收益。本文首先给出了V2G的概念及其可行性评估情况,其次根据应用对象的不同将V2G的实现方法分成四类,综述了V2G涉及的关键问题:智能调度、智能充放电管理、双向充电器以及V2G运行对电池的影响,并且介绍了国内的相关研究情况。最后对V2G涉及的各项先进技术及发展趋势进行总结,并结合我国具体国情提出了相关建议。     

电动汽车参与V2G的最优峰谷电价研究

电动汽车与电网互动(vehicle-to-grid,V2G)的市场机制是V2G实施的重要基础。在分析电动汽车放电成本和效益的基础上,给出了电动汽车放电电价定价的上下限。考虑了用户起始充放电时刻的Poisson分布特性,基于经济学理论提出了电动汽车放电需求函数。建立了以电网总负荷波动最小为目标,以满足用户充放电时间、充放电需求等为约束条件的电动汽车与电网互动的最优峰谷电价模型。以京津唐电网为例,得到了电动汽车充放电的最优峰谷电价和对应时段,验证了所提方法的有效性。     

基于T-S模糊控制器的电动汽车V2G智能充电站控制策略

提出一种基于T-S模糊控制器、用于实现电动汽车接入电网(V2G)技术的电动汽车智能充电站控制策略,阐述了该智能充电站的结构和原理,研究电网在不同负荷状况以及电动汽车在不同荷电状态下,进入智能充电站的每一辆电动汽车和电网之间的功率流向关系。仿真结果表明,所提出的控制策略可以有效地根据电网负荷情况和每辆电动汽车的荷电状态实现功率的双向智能分配,从而保障电网的稳定性、提高电网效率。     

基于V2G的电动汽车充放电双层优化调度策略北大核心CSCD

针对大规模电动汽车(EV)随机接入电网时,电动汽车无序充电将会导致电网用电量增加,负荷峰谷差值变大,如何有效降低电动汽车带来的用电负荷风险是未来关注的重点。文中提出了基于车网互动(vehicle to grid,V2G)的电动汽车充放电双层优化调度策略。其中,上层模型以电网总负荷方差最小和代理商调度计划偏差最小为目标函数;下层模型以用户参与调度意愿和调度能力为基础,在代理商配合调度中心计划的前提下,注重提高用户参与度和用户收益最大化。采用多种群遗传算法对模型进行分析,结果表明,所建模型不仅能够很好的平抑电网负荷波动,有效降低负荷峰谷差,并使参与V2G服务的用户经济收益最大化。     

电动汽车V2G关键技术的研究

针对规模化电动汽车无序入网造成电网负荷"峰上加峰"的现象,探究电动汽车与电网互动技术(V2G).通过对新能源汽车使用情况及充电情况进行调查,建立了电动汽车V2G响应模型并制定V2G响应策略.以住宅小区为例,对比电动汽车无序充电和应用所提V2G响应策略在电网负荷峰谷差和用户经济效益方面的差异,验证了V2G技术的应用价值.     

基于PWM的电动汽车V2G双向充放电装置研究

从V2G技术的概念出发,分析了V2G双向充放电装置的基本结构,并采用同步旋转坐标系电流控制与电压空间矢量控制相结合的方法对系统进行控制,实现了电动汽车与电网的双向能量互动.     

电动汽车V2G在含光伏的配电网中的应用及经济性研究

电动汽车的大规模应用使得研究电动汽车与电网互动(vehicle-to-grid,V2G)具有重要意义。本文研究了电动汽车V2G在含光伏的新型配电网中的应用,首先,结合含光伏的新型配电网的需求,研究了电动汽车V2G在含光伏的配网中的应用模式,然后给出了电动汽车参与V2G的分层优化调度模型,最后,分别对电动汽车车主以及配电网两个参与主体在V2G过程中的收益进行了分析。仿真结果表明电动汽车V2G在含光伏的新型配电网中的应用可以提高参与双方的经济性,实现双赢,具有可行性。     

电动汽车与智能电网从V2G到B2G的全新结合模式

有关电动汽车的多数研究中,均将电动汽车与其动力电池一体化看待,因此将电动汽车的移动、分散和分布式决策等属性等同于电池的属性,因而诞生了V2G的概念及其诸多的复杂问题。通过将电动汽车与动力电池进行资产关系解耦,进而实现电动汽车动力服务与电池向电网充放电的时间地点的双重解耦,使建设大型集中储能充电站成为可能。在此基础上,V2G的概念被扩展为B2G,从而揭示了电池与电网交互能量的本质。论述了从V2G向B2G发展的必要性和先进性,同时也探讨了实现B2G所面临的运营、管理和技术等方面的挑战及其可能的解决方法,展示了发展B2G技术对于智能电网的美好前景。     

驱动复用型车载储能变流器的V2G控制研究

电动汽车充电技术伴随着电动汽车的日益普及而得到长远的发展。车载储能变流器由于其不需要充电桩支持,具有即插即用的特性而受到关注。其中,复用驱动电机和驱动变流器组成驱动复用型车载移动储能的方案由于具有较高的系统集成度和功率密度,在近些年受到了广泛研究。该系统具有能量双向流动控制能力,在配电网下进行车辆到电网(V2G)操作可以为配电网提供额外的储能容量。此处提出了驱动复用型车载储能变流器拓扑结构,并提出一种适应配电网的V2G工作模式和相应控制策略。搭建的样机证明了方案的可行性。     

基于改进向量序优化算法的V2G电动汽车充电站规划方法

电动汽车的充电负荷将极大影响配电网的安全稳定运行,提出一种基于改进向量序优化算法的V2G电动汽车充电站规划方法。首先,对电动汽车可调用的动态功率进行建模;然后构建考虑充电站全寿命周期成本和配电网安全经济运行的多目标规划模型;在此基础上,提出一种基于分散优化理论的改进向量序优化算法,求解得到最优规划方案。最后,以IEEE33节点配电系统为算例,验证了本文方法的有效性和科学性。     

基于电动汽车V2G的柔性直流供电系统灵活资源调控策略研究

为了提高清洁能源消纳率,降低碳排放量,给出一种柔性交直流供电系统拓扑,该拓扑通过直流母线实现光伏发电、储能及电动汽车充放电的能量交互,通过双向AC/DC设备实现交直流系统能量互动.为保证该系统的安全、稳定、经济运行,提出一种多时间尺度调度控制策略,包含毫秒级、秒级到分钟级、小时级到日等不同时间尺度.策略结合储能、光伏发...     

基于logit模型的电动汽车充放电研究

零排放的电动汽车是汽车工业未来发展的主流,电动汽车入网技术实现了电动汽车和电网的双向互动和交换,是智能电网的重要组成部分.电动汽车的充放电行业造成新一轮负荷的快速增长,其对电网效益产生的影响目前还未有深入的探讨.在现有商业用电峰谷电价模型下,探讨了基于随机效用理论的多项式logit模型的电动汽车充放电行为,并初步评估电...     

基于电动汽车V2G响应能力的储能容量配置方法

电动汽车通过V2G(vehicle to grid)技术可作为移动储能单元参与电网运行。基于电动汽车交通行为特性,构造了考虑时间、能量和电池约束的电动汽车V2G响应能力边界,并将接入电网的电动汽车分成可响应和不可响应2类;针对可响应电动汽车提出定时段V2G响应能力预测模型,并利用蒙特卡洛法实现电动汽车集群V2G响应能力的量化计算。为了解决多种不确定因素下的供电可靠性问题,将风险价值理论引入储能容量配置中,建立了考虑电动汽车V2G的可靠性风险备用模型,用于确定一定可靠性置信度下的储能容量配置。最后通过算例对一天不同时刻下电动汽车V2G响应能力进行预测,并对比和分析了不同置信度、期望支撑时长以及电动汽车渗透率对储能容量配置的影响。     

实时电价下含V2G功能的电动汽车理性充放电模型及其分析

为了利用实时电价实现电动汽车理性充电,以电动汽车运营收益最大化为目标,以满足电动汽车动力电池充放电容量及电动汽车行程需求为约束条件,构造了一个电动汽车充放电收益最大化模型,该模型较好地表示电动汽车充放电决策。以美国家庭出行调查为依据,根据用户充出行规律,采用蒙特卡洛模拟法模拟用户行程需求,对电动汽车充放电运行的经济效益进行仿真计算和分析。研究结果表明,通过响应电网实时电价,理性充放电模型可显著提高电动汽车的经济效益。同时,由于夜间电价相对便宜而白天相对较高的电价激励,电动汽车多在配电系统负载率较低时充电,在系统峰荷附近反向放电,从而起到削峰填谷的效应。     

含可入网电动汽车（V2G）和分布式电源的配电网优化规划

考虑配电网中可入网电动汽车（V2G）、负荷和分布式电源（DG）输出功率的波动性,进行配电网优化规划。以协调配电公司和分布式电源投资商（包括V2G）两者的利益为出发点,引入V2G和DG的发电环境效益作为协调因子;以配电公司和投资商总费用最小为目标函数,采用计及V2G和DG的配电网随机潮流计算结果进行约束条件的检验,建立了基于机会约束规划模型的含V2G和DG的配电网随机规划数学模型。应用基于混合编码的改进自适应遗传算法对模型进行了求解。算例结果表明,通过优化模型所建的配电网网架,能更好地接纳V2G的前提下取得最优经济性,并且协调配电公司与V2G和DG投资商之间利益。     

轨迹数据驱动的电动汽车充电需求及V2G可调控容量估计

电动汽车（EV）充电需求估计是研究电动汽车与电网互动（V2G）的重要前提。为此,提出一种行驶轨迹数据驱动的EV充电需求预测模型,并进一步考虑用户多维效益,构建用户选择参与V2G响应的用户决策模型,分析区域V2G响应能力的调控潜力。首先,对行车轨迹大数据集进行清洗与挖掘,基于动态能耗理论构建了EV充电需求时空分布预估模型。其次,基于社会行为学理论并综合考虑用电需求效用、经济效用、环保效用以及社会效用,构建了EV用户选择参与V2G响应的概率选择模型。该模型不仅考虑了EV用户的异质性,而且体现了用户决策的交互影响。最后,建立V2G可响应容量调度模型,分析V2G响应资源对区域负荷的调节效果。结果表明,所提模型不仅能有效估计某城市区域的EV充电需求时空分布特性,而且能挖掘该区域选择参与V2G响应的EV潜在用户数量,为研究V2G响应资源对区域负荷的调控潜力提供了支撑。     

计及电动汽车入网的负荷频率控制

建立了电动汽车电池模型,分析了电动汽车集中的规模效应,描述了集中电动汽车参与电动汽车入网的构架。建立了电动汽车参与负荷频率调整的模型,研究了其控制作用和效果。仿真结果表明,电动汽车作为一种电池储能移动设施,通过有效的控制可以为系统提供快速的系统备用。     

考虑电动汽车入网技术的电力系统机组组合研究

为了提高电动汽车入网技术（V2G）的电力系统机组组合实用性和经济性,提出一种考虑可入网电动汽车（PEV）的数量变化和电池电荷状态变化的机组组合算法。利用电池电荷状态与充放电电量之间的关系,结合预估的不同时段入网PEV数量,确定每天入网PEV的净充电总需求量。构建考虑电动汽车入网技术的电力系统机组组合模型,以发电成本为目标函数,加入电池电荷状态的罚函数,求解电力系统机组的出力计划和入网PEV的充放电控制计划。分析了不同情景下充放电最优控制和机组组合结果,对比了不同PEV充电模式对电力系统机组组合结果的影响。算例分析结果表明,该方法可以有效的节省机组成本,实现电动汽车的连续调度,证明了该方法的正确性和有效性。