基于条件风险价值的电动汽车充电站规划

针对电动汽车充电负荷的假日性以及负荷预测的不确定性,基于条件风险价值构建了电动汽车充电站规划模型。基于出行链,结合Dijkstra最短路径算法,利用蒙特卡洛随机模拟得到快慢充负荷的时空分布。以充电站建设数量最少为目标,满足所有充电需求点为约束,建立选址模型。考虑用户等待时长,以充电站建设成本最小为目标,建立定容模型。为解决定容模型中充电负荷假日性以及负荷预测随机性,利用鲁棒优化将定容模型转化为机会约束规划,引入条件风险价值工具进行求解。以某区域充电站规划为仿真算例,算例结果验证了该方法能够增强充电站规划模型的鲁棒性,具有可行性。     

基于用户出行需求的电动汽车充电站规划

结合出行链的概念,对电动汽车(EV)一周的出行活动及充电过程进行动态仿真。在此基础上,提出一种基于用户出行需求的EV充电站优化规划模型。该模型考虑充电站布局对EV充电需求空间分布的影响,以EV群体空驶成本最小化为目标进行充电站选址,以充电站的周最大充电负荷确定建设容量,并选取建设成本最小和充电桩利用率最大的规划方案,兼顾运营商和EV用户的利益。以一个典型的城区为例,验证了该规划模型的可行性和有效性。     

基于OD矩阵的电动汽车充电负荷时空分布预测

电动汽车(ElectricVehicle,EV)出行存在时间、空间上的不确定性,考虑时空分布的EV负荷预测是研究其与电网之间的交互影响、电动汽车充电站选址定容、实现有序充电的重要基础。以电动私家车为研究对象,提出基于出行起讫点矩阵(Origin-Destination Matrix, OD矩阵)考虑时空分布的EV负荷预测方法。首先根据电动汽车充电模式等影响充电负荷的因素,建立充电负荷基础参数的概率模型。其次由实际路网建立其拓扑结构模型,由OD矩阵结合Floyd算法模拟电动汽车最短距离出行轨迹,采用车速—流量关系模型计算用户在既定起讫点时的行驶时间。然后考虑电池荷电状态的连续变化,基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)建立EV充电负荷预测模型。最后采用所提方法计算包含居民区、商业区和工作区的某市辖区EV充电负荷时空分布。算例计算结果表明,不同功能区域的EV充电负荷在充电时间、充电方式及充电量上具有不同特征,居民区的大部分充电负荷充电需求在19:00至次日05:00,商业区和工作区的充电负荷集中在日间11:00—17:00,同时EV充电负荷加大了配电网的负荷峰值,影响了配电网的安全运行。所提出的EV充电负荷预测方法可为后续有序充电策略及充电站选址定容研究提供基础数据。     

考虑充电站吸引力的EV充电负荷时空分布模拟

电动汽车(electricvehicle,EV)充电负荷时空分布的随机性给电力系统的规划与运行带来了挑战。针对该问题,文章提出考虑充电站吸引力与交通耗时指数的EV充电负荷时空分布模拟方法。首先建立充电站吸引力模型,用以描述用户选择充电站的规律;其次对传统起点–终点(origin destination,OD)矩阵进行修正,用以描述EV的行驶和分布规律;提出交通耗时指数概念,量化用户的行驶耗时;进而使得充电站吸引力模型能够充分计及各种时空因素,通过模拟EV的行驶路径及荷电状态并结合充电站吸引力计算单体EV的充电负荷时空分布矩阵,进一步通过蒙特卡洛模拟推广至群体EV;最后以某典型城区为例,对比分析出租车和私家车的充电负荷形态及充电站吸引力和交通状况对充电负荷的影响,验证了文章所提模型和方法的正确性和有效性。     

考虑需求差异化和配电网运行风险的充电站规划

针对电动汽车充电站规划与用户需求及配电网运行的适配性问题,在采用EV空间转移概率模型来模拟用户出行不确定性时考虑充电站规划对用户充电行为的影响;综合建设成本、用户充电体验和配电网运行风险等需求建立充电站规划目标;建立空间权重来反映不同功能区域对充电站需求的差异,提出计及空间权重的两级加权Voronoi图进行充电站服务范围分区;分别基于粒子群优化算法和循环支路替换法提出充电站选址定容和充电负荷接入节点优化方法。以一个规划区为例,通过不同充电站数下规划方案对比选出最优方案,结果表明,考虑空间权重的TWVD分区方法比加权Voronoi图具有更好的分区效果。     

基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标优化配置

针对可再生分布式电源(DG)及电动汽车(EV)大规模接入给配电网带来的用电量增长以及电压波动问题,提出一种基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标协调优化配置方法.通过提取城市路网的拓扑结构,监测路网流量,基于交通规划软件TransCAD进行起讫点(OD)矩阵反推,构建出行概率矩阵以描述用户的出行特性;基于蒙特卡洛方法模拟EV的时空分布特性,考虑EV、DG与常规负荷的时序特性,并基于改进K-means算法构建风-光-负荷的典型运行场景;兼顾电网侧与用户侧,以综合效益、系统负荷波动以及充电耗时成本为目标,构建DG和EV充电站的多目标联合配置模型,并采用改进粒子群优化算法进行求解.结合IEEE 33节点配电网与某城区主干道路网模型进行仿真分析,结果验证了所建模型的有效性与可行性.     

考虑时空特性及时间成本的电动汽车有序充放电策略

提出了一种充分考虑不同车型电动汽车(EV)时空特性及车主出行时间便利性的EV有序充放电策略。考虑不同车型的时空特性、电池特性及用户心理特性,建立了EV时空出行特性模型;在综合考虑EV时空特性及车主出行时间成本的基础上,以车主充电成本最小为目标,为车主提供最佳的充电站选择及充放电方案,并计算有序/无序充放电方案的充电成本;车主通过对比2种方案的费用、充放电完成时间等信息自行选择方案,以实现充电站内的EV有序充放电。对多种情景下有序/无序充电方式的经济效益及EV充电负荷进行仿真计算,结果表明所提充放电策略在降低车主充电成本、提升充电站收益的同时提升了充电桩的利用率,且通过削峰填谷缓解了电网的压力。     

考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测

文章提出了一种考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测方法。首先,通过出行链理论和起止点(origin-destination,OD)矩阵法分别获得私家车和出租车出行的起讫点,利用Dijistra算法规划行驶路径;然后,构建基于路网实时车流量统计的速度-流量实用模型,计算路网各路段实时车速。构建考虑环境温度和车速的电动汽车单位里程耗电量模型,计算耗电量;接着考虑充电电价、时间、沿途耗电量等因素,提出基于后悔理论的电动汽车用户充电站选择模型;随后基于交通路网、车辆、公共快充站以及配电网等多源信息,建立多源信息实时交互的电动汽车充电负荷预测框架。最后采用蒙特卡洛法模拟了私家车和出租车的出行和充电过程,得到了区域内充电负荷时空分布。以某区域交通路网和典型配电网为例进行仿真,验证了所提充电负荷预测方法的有效性。仿真结果表明多源信息的及时交互以及考虑用户的后悔心理,会对充电负荷的时空分布产生影响。     

基于效用最大化原则的电动汽车充电站负荷特性分析方法

随着电动汽车规模化的发展,其充电负荷的时空预测为充电站配网建设和和充电设施规划建设提供了数据支撑。因此,文中基于效用最大化原则提出了一种的电动汽车充电站负荷预测方法,首先基于出行链建立电动汽车的时空分布模型,然后基于效用最大化原则和时间成本法分析了电动汽车用户充电消费选择,最后运用蒙特卡罗方法对充电站负荷进行仿真预测。与相关文献仿真对比,验证了所提方法的有效性和正确性,并分析了不同渗透率下和不同充电站位置下电动汽车充电站的充电负荷特性。结果表明,随着电动汽车渗透率提高,其充电行为的集中化增大了系统峰谷差;合理布局电动汽车充电站位置,可以使各充电站充电负荷更加均匀。     

“车-路-网”模式下电动汽车充放电时空灵活性优化调度策略

电动汽车（EV）是具有交通和移动负荷双重属性的跨域主体。EV大规模集中充电会给电网带来冲击,并加剧交通拥堵。为此,提出基于“车-路-网”交互的EV充电负荷时空优化调度策略,对EV的充电行为进行合理调控。首先,建立动态路网模型并结合改进的Floyd算法精确模拟EV行驶路径,预测EV充电负荷时空分布特性。其次,以预测结果为基础,结合电价响应度模型提出基于主从博弈的优化调度策略,对电网、路网和EV用户的收益进行多目标优化。最后,以中国北京市某区域路网及IEEE 33节点配电系统对所提模型的有效性进行仿真验证,结果显示,所提策略可以实现充电站间的负荷时空分布均衡,改善充电站周围路网的交通流量状况,并降低EV用户充电成本。     

满足电动汽车快充需求的含储能复合型充电站充电优化策略

电动汽车(EV)快速充电站的功能正逐步向集成风光储等综合能源的复合型充电站方向发展,选择一种能够提高快速充电系统各方效益的充电优化策略有助于推广EV及新能源产业。在此背景下,通过电价激励手段,制定了提高EV与复合型充电站综合效益的充电优化策略。首先,基于EV充电时间成本与充电经济成本建立了EV综合最优路径规划模型;然后,根据EV决策结果所得不同的快充负荷及车流量,各复合型充电站通过调度站内储能,构建了复合型充电站的效益优化模型,以EV综合成本最优及复合型充电站综合效益最优为双重优化目标。以某区域18 km×18 km路网为算例对所提优化策略进行仿真,结果表明所提优化策略可有效降低EV充电综合成本,并大幅提高复合型充电站的综合效益。     

考虑充电站需求特性的电动汽车充电站与配电网联合规划方法

提出一种考虑充电站需求特性的电动汽车充电站和配电网联合规划方法。考虑环境温度、用户行为、交通网拓扑结构等因素,建立电动汽车充电站需求模型。进一步提出考虑充电站需求特性的电动汽车充电站与配电网联合规划模型,该模型综合考虑交通网和配电网耦合关系,以充电站与配电网的投资成本、运行成本、用户充电时间损耗成本最小为优化目标,满足交通网与配电网运行安全约束,求解该模型得到电动汽车充电站位置和容量的最优配置及配电网线路改建方案。选取重庆某主城区交通网与配电网为算例,验证了所提方法的有效性。仿真结果表明联合规划策略在满足电动汽车用户充电需求的同时降低了综合成本。     

基于LSTM神经网络的电动汽车充电站需求响应特性封装及配电网优化运行

随着电动汽车的快速增长,大规模电动汽车充电具有随机性、时空耦合性的特点,对配电网运行电压造成越限风险。通过基于价格的需求响应,引导电动汽车在大时空范围有序合理地充电成为重要的技术手段。文章研究基于数据驱动的电动汽车充电站需求响应特性及其参与配电网运行优化调度问题,首先提出单体电动汽车充电模型和计及交通网络拓扑结构的电动汽车行驶特性,建立了区域电动汽车充电站负荷需求响应计算方法;在此基础上,提出了基于LSTM深度神经网络的电动汽车充电站需求响应模型封装方法,得到电动汽车充电站充电成本和充电功率响应之间的映射模型;接着,构建了考虑电动汽车充电站需求响应的区域配电网电压运行优化模型,并采用粒子群算法进行求解;最后,通过对包含3个充电站的33 节点系统的算例对比分析,验证了所述电动汽车充电站需求响应及其参与配电网优化运行方法的有效性,为数据驱动方法解决电动汽车充电和需求响应问题提供借鉴。     

基于实时出行需求和交通路况的电动汽车充电负荷预测

现有的电动汽车充电负荷预测研究中缺乏对用户出行行为和交通路况的精确描述,为此构建了时空图谱注意力网络,对基于城市兴趣点的出行需求和道路交通流量的时空分布进行学习和预测,并计及了日期类型、天气温度和交通事件的影响。通过基于出行时间指数（travel time index,TTI）的Dijkstra算法得到耗时最短的行驶路径,并建立了计及交通路况和气温影响的电动汽车能耗模型以及考虑距离远近和综合充电费用的充电站选择决策模型。基于西安市二环区域的实际出行需求和交通数据,对私家车、出租车和网约车3种用途电动汽车的充电需求进行了预测,并分析了出行需求变化对城市各网格空间内充电站快、慢充负荷的影响,为充电设施的规划提供了参考和依据。     

Distribution network planning integrating charging stations of electric vehicle with V2G

Accompanied by the popularization of EVs, the planning of electric vehicle (EV) charging stations becomes an important concern of distribution network planning. In this paper, the load density method is introduced to determine the optimal capacity of the EV charging stations in the areas to be planned, and the difference between 1 and the weight coefficients obtained by the analytic hierarchy process (AHP) method is used to calculate the cost coefficients of the charging station. The objective function of the optimal distribution network planning model should be the minimal cost of the fixed investments, the operational costs and the maintenance costs including the substations, charging stations and feeders. In this model, the effect of vehicle-to-grid (V2G) is considered, i.e., the EV is respectively treated as both the load and the source. Moreover, the electricity price volatility has been taken into consideration. In this case, EV owners can be guided to charge and discharge EV orderly. The ordinal optimization approach is applied to get the best solution. The results of the case study based on IEEE 54 nodes model show the feasibility and effectiveness of the proposed model.     

高速路网上电动汽车充电站布点优化

电动汽车的发展需要合理规划的充电站与之匹配,高速路网上的充电站是电动汽车在城市间远距离行驶的保证。研究了电动汽车在高速路网中的充电需求分布,采用两阶段法确定充电站规划方案。考虑充电站距高速公路出入口的距离和续航里程确定候选站址;考虑充电需求,最小化建站成本、接电网成本和运维成本,确定最优建站位置和容量。在包含6个出入口、4个交叉路口的算例系统中选出90个候选站址,规划得到24座充电站。采用的方法可以满足目标,并随初始电池荷电状态期望、站间影响因数和建站数量约束变化而得到不同的规划方案。     

计及路-网-车交互作用的电动汽车充电实时优化调度

大量电动汽车（electric vehicle, EV）无引导地自由充电会对城市交通系统和配电系统的运行带来负面影响, 而EV充电负荷的时空分布又与城市交通系统和配电系统密切相关。因此, 需在综合考虑城市交通系统、配电系统和EV交互作用的基础上, 研究EV的充电调度与控制。在此背景下, 首先提出一种计及路-网-车交互特性的电气化交通协同系统架构。接着, 建立基于出行链追踪的微观交通配流模型, 模拟EV用户的驾驶行为、位置分布、荷电状态、充电需求等实时信息。然后, 提出一种选择充电站和导航策略, 并构建兼顾配电系统安全和用户充电等待成本的双层实时优化调度模型, 以确定各充电站内EV的具体充电方案。最后, 采用包括某地区交通系统和修改的IEEE 33节点配电系统的集成算例系统, 对所发展的模型与方法进行说明。     

基于用户出行模拟的电动汽车快充站负荷预测及其优化调度

电动汽车作为一种新型交通工具,其充放电优化问题得到越来越广泛的关注。论文提出一种基于用户出行模拟的电动汽车光储充一体式直流快充站优化调度方案。首先结合用户出行链概念,基于城市道路网络和改进的路阻函数模型,运用实时路径搜索算法和基于模糊理论的用户充电方式选择方法对一天内城市电动汽车充电负荷的时空分布进行预测;然后以预测结果为基础,以用户“充电贴合度”指标最大的原则将区域充电负荷落实到建设在特定节点处的充电站,接着以站内综合运行成本最小为目标,在满足设备功率、用户出行需求和储能电池状态等约束的条件下,构建优化调度模型。最后将优化方案与仅需满足设备功率平衡且电动汽车用户以额定功率随到随充的常规调度方案进行比较,结果显示,论文所提优化调度方案能够较大限度地降低充电站的运行成本,具有推广应用价值。     

“车-站-网”多元需求下的电动汽车快速充电引导策略

提出一种面向电动汽车(车)、快速充电站(站)、配电网(网)多元需求的电动汽车快速充电引导策略。首先介绍了“车-站-网”协同模式下充电引导架构,并基于起讫点分析得出的快充需求分布结果,提出一种双层队列模型模拟快速充电站动态队列。然后,根据动态队列和节点电压约束下配电网快充负荷接纳能力,采用动态电价需求函数建立充电电价模型,以用户充电成本最小为目标引导用户选择快速充电站。最后,以某市部分主城区为例,对1 000辆具有快充需求的电动汽车在不同参与度下进行仿真。结果表明,所提充电引导策略能够在节约用户充电成本的同时,提高快速充电站的运营效率,保证配电网的运行安全。