考虑交通信息与配电网结构的充电站规划

针对目前电动汽车充电站存在盲目建设、未充分考虑配电网结构和安全运行因素等规划不合理问题,提出了一种综合考虑充电站投资方、电动汽车用户和配电网运营方利益的充电站选址定容方法。采用基于Floyd最短路径的Voronoi图来划分交通节点所属服务区,以总成本最小为规划目标,同时考虑交通网和配电网的相关约束进行充电站的规划;通过45节点交通网和IEEE 14节点系统进行了算例分析,验证所提方法的有效性。算例分析表明,该方法可以得到计及多方利益及约束的充电站选址定容及配电网节点接入方案。     

计及电动汽车时空分布状态的充电站选址定容优化方法

电动汽车(electricvehicle,EV)充电站的布局直接影响经营者投资建设成本,也关乎用户出行的便捷性与经济性。为了平衡充电站经营者与用户之间的利益,同时为站内充电桩的数量和容量配置提供合理依据,该文针对EV充电站规划问题展开研究。首先,以充电站成本和用户经济损失(包括时间损失和路途电量损耗)最小为目标提出EV充电站选址定容数学模型。然后,基于EV保有量历史数据,使用BP神经网络预测目标规划区未来EV数量的时间分布,并利用目标区域的实测交通数据确定EV的空间分布。最后,提出基于区域访问量的动态概率变异方法改进粒子群算法,并使用该算法对EV充电站选址定容模型进行求解,得到目前居民收入水平下的充电站规划优化方案。以北京市海淀区为例进行案例分析,验证该文提出的优化模型具有经济性好、用户满意度高的优点。同时,改进的粒子群算法在计算过程中体现出了寻优速度快,适应性强的特点。     

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。     

计及碳排放的电动汽车充电站多目标规划

合理的电动汽车充电站规划是推广应用电动汽车的基础。提出一种计及碳排放的电动汽车充电站多目标选址定容规划模型,模型以充电站建设运行成本、用户充电耗费时间和驶向充电站引起的碳排放为综合优化目标,以充电站的容量限制为约束条件,并采用Pareto最优前沿分析可选的选址定容方案。为确定可选站址所服务的区域范围,提出一种基于需求点栅格化和Voronoi图求解的计算方法。最后,通过案例分析验证了该规划模型和求解方法的实用性和有效性,为电动汽车充电站的选址定容提供了新的思路。     

考虑用户出行特性和配电网线路可用裕度的充电站规划

考虑到电动汽车用户、电动汽车充电站和配电网三者之间的相互影响关系,根据路网交通流量和用户出行特性建立了电动汽车用户的年总耗时成本模型。在计及电动汽车充电站和配电网的年总成本的基础上建立了全社会年总成本模型,以此对电动汽车充电站进行优化规划。针对电动汽车充电站接入配电网的馈线布局,考虑了线路的通道资源问题,并建立了可用裕度模型。根据环境条件、社会条件、自然条件等外在条件对充电站的候选站址进行初步筛选。然后,以单位时间内充电站的综合成本最小为目标对充电站的容量进行优化配置。利用离散二进制粒子群算法和删除路径算法实现了电动汽车充电站的选址定容及接入配电网的馈线规划。最后,以33节点的路网和19节点的配电网为例,验证了所提模型及求解方法的合理性和有效性。     

含分布式电源与充电站的配电网协调规划

分布式电源与电动汽车充电站共同接入配电网,对配电网规划和运行具有重要的影响。提出一种综合协调规划方法,该方法能够实现分布式电源选址定容、充电站位置及容量、配电网架建设和改造的综合优化规划。考虑风光资源和负荷的随机波动性,以配电系统投资、运行维护和环境成本的随机期望值最小为目标,建立了含分布式电源与充电站的配电网协调规划模型,采用改进遗传算法进行求解。以一个待扩展的辐射状配电网络为例,仿真计算结果表明,对含分布式电源与充电站的配电网进行综合协调规划,能够提高电网的经济和环境效益,得到的规划方案更为合理。     

考虑电动汽车充电站选址定容的配电网规划

针对电动汽车充电站选址定容的配电网规划问题,建立了以配电网投资及运行成本、电动汽车充电站投资及运行成本最小为优化目标的模型.采用带精英策略的改进树形结构编码单亲遗传算法ITSE-PGA(improved tree structure encoding partheno-genetic algorithm),在配电网规划的同时进行了电动汽车充电站位置和容量的优化.不同于用于传统的配电网规划的树形结构编码单亲遗传算法,该方法在含电动汽车充电站的优化过程中,配电网络不一定连通,所以要对不可行解做特殊处理.通过算例仿真,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于和声搜索算法的光伏电源选址定容研究

配电网中分布式光伏（distributed photovoltaic,PV）接入比例不断增加,加剧了配电网运行工况的不确定性。研究了PV并网的选址定容问题,仿真分析了PV接入对配电网的影响:首先,从负荷均匀分布模型出发分析网损与PV接入位置,以及与PV容量的关系,然后,建立以网络最小损耗为优化目标的选址定容模型,提出一种基于和声搜索算法（harmony search algorithm,HSA）的选址定容优化方法;最后,在IEEE33节点配电网模型上验证了所提方法的可行性与高效性。仿真结果表明,以网损最小为优化目标的选址定容方案能够改善电压质量,提高配电网的静态电压稳定性。     

含不同容量充电桩的电动汽车充电站选址定容优化方法

针对电动汽车充电站(EVCS)的最佳数量、站址以及容量难以确定的问题,提出了一种在备选站址既定的情况下含不同容量充电桩的EVCS选址定容优化方法。首先,根据电动汽车(EV)的行为特征和待规划充电桩的容量,计算EV产生充电需求时选用不同容量充电桩进行充电的概率,并结合目标年城市预计的车流量采用蒙特卡罗方法对EV充电需求的时空分布、不同容量充电桩的平均充电速率和EV用户选用不同容量充电桩时的平均停车持续时间进行预测;然后,建立EVCS选址定容的双层规划模型,上层模型以EVCS的年化总成本与EV用户的年损失成本之和最小为目标对EVCS进行选址优化,下层模型以EV用户到站的行驶距离最短为目标对每座EVCS的服务范围进行划分,并将各EVCS服务范围内的充电负荷返回给上层模型,结合预测结果进行定容优化;最后,结合模拟退火算法和迪克斯特拉算法对双层规划模型进行求解。算例分析结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

含分布式电源及电动汽车充电站的配电网多目标规划研究

电动汽车充电站的定容选址问题对配电网络和交通网络都会产生影响,所以在分布式电源规划时应同时考虑。文章建立了路径选择模型与交通满意度评价模型,并研究了分布式电源的时序特性与互补性。考虑分布式电源同时为配电网负荷和充电站供电,建立了总成本最小、网络损耗最小和交通满意度最高的电动汽车充电站与分布式电源定容选址模型。并采用新的多目标自由搜索算法对上述模型进行求解,得到Pareto解集。最后以IEEE33节点配电网为例进行仿真计算,并采用交互式模糊决策对结果进行分析。结果表明,上述方法能得到合理的分布式电源与电动汽车充电站接入位置及其容量配置方案,所提模型和算法是可行且有效的。     

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。     

基于交通-电力均衡耦合的电动汽车快充站与配电网联合规划

针对现有充电站规划大多忽略配电网容量上限,且交通网、快充网以及配电网耦合关系考虑单一导致电动汽车大量接入产生配网负载不均的问题,提出一种基于交通-电力均衡耦合的电动汽车快充站与配电网双层联合规划模型。首先,基于海量网约车订单数据进行数据挖掘和出行特征融合,得到快充负荷时空分布。然后,基于交通网-快充网-配电网之间的信息交互与能量流动关系提出均衡分区耦合模型,并在此基础上建立电动汽车快充站与配电网双层联合规划模型,采用遗传算法与混合整数线性规划相结合的方法求解。最后,基于成都市主城区路网,以54节点配电网为例开展仿真分析,结果表明,提出的双层联合规划模型对于电动汽车快充站规划具有一定的可行性,且均衡耦合模型可以优化配网分区结果,在一定程度上提高了配电网的安全性和稳定性。     

城市EV时空充电负荷预测及充电站规划研究

针对目前城市电动汽车（electric vehicle, EV）充电站存在盲目建设、规划不合理导致的部分充电站利用率低、用户充电满意度低等问题,同时为适应“双碳”目标下发展大规模EV的充电站规划需求,提出一种基于蒙特卡洛模拟和回声状态网络（echo state network, ESN）拟合的城市EV时空充电负荷预测方法,进一步开展EV充电站规划研究。首先考虑城市交通路网结构和区域主要功能,将待规划区域进行网格划分并作为待建充电站备选位置;利用蒙特卡洛方法对各类EV进行多种模式的出行链模拟,获取各网格区域内的EV充电负荷数据集;为拟合各网格内EV充电负荷的多样化分布特征,建立基于回声状态网络ESN学习算法的EV时空充电负荷预测模型,实现一定EV保有量下待规划区内EV时空充电负荷的预测。进一步考虑待规划网格区域内的最大充电预测负荷等约束条件﹑以充电站的建设和运维成本、EV用户充电出行成本以及配网损耗的综合成本最小为目标,建立EV充电站的规划模型,利用粒子群算法进行模型求解得到待规划区的充电站建设位置、数量及容量;最后以某城区EV充电负荷预测及充电站规划为例进行计算,验证了所提方法及模型的...     

分时电价下电动汽车路径选择和充电导航策略

电动汽车路径选择和充电导航优化有助于提高用户出行效率,缓解大规模无序充电对配电系统安全运行的影响。考虑路径选择、电池容量及充放电状态互斥约束,构建了在分时电价机制下用户出行时间最优和充电成本最优两种不同决策目标下的电动汽车路径选择和充电导航优化模型。以某市中心20 km×20 km区域内包含4座快速充电站的交通网络及其所属配电系统为例进行数值仿真,分析了不同决策目标对用户出行路径以及电动汽车充放电对配电系统的影响,验证了所提模型和方法的可行性和有效性。     

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。     

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.     

基于交互能源机制的电动汽车充电站日前能量优化管理

针对光伏充电站能量优化管理问题,现有研究大多以电网为主体,而较少考虑其具备的产消者特性。为此,结合交互能源机制,提出了一种含光伏发电的电动汽车充电站日前能量优化管理方法。在初步保证配电网安全稳定运行的前提下,建立考虑光伏电源不确定性问题的充电站电能分布式交易模型。其次,利用拉格朗日分解原理和次梯度法进行求解得到日前电能计划,实现了电动汽车充电站间能量的优化共享和可再生能源的就地消纳,同时也保护了充电站信息隐私。最后,通过算例分析证明了所提模型的合理性和有效性。     

考虑V2G模式的电动汽车充电站规划

考虑到V2G模式和电动汽车充电站规划之间的联系,在分时电价机制的基础上,分析了电动汽车用户的充放电行为,并建立了电动汽车充电站的充电收益、放电成本和固有成本模型,同时以电动汽车充电站年总收益最大为目标函数。针对充电站候选站址的选择问题提出了包含环境条件、社会条件和政策因素等在内的外在选择条件。同时在Voronoi图的基础上结合路网交通流量对电动汽车充电站的容量进行确定。通过离散二进制粒子群算法实现了考虑V2G模式的电动汽车充电站的规划。最后,算例分析验证了规划模型的合理性和有效性。     

城区电动汽车充电站布局规划研究

电动汽车的大量推广必须以科学合理的充电设施规划为基础。提出一种城区电动汽车充电站布局规划方法。首先,在城区电动汽车快充需求分布预测基础上,以充电站内充电机数量、充电站与快充需求点间距离以及充电站间距离为约束,充电站社会年总成本最小为目标,建立兼顾充电站、电动汽车用户以及电网三方利益的充电站选址定容模型。然后,采用Voronoi图联合改进粒子群算法对模型进行求解。通过Voronoi图划分充电站服务区域,再利用改进粒子群算法进行全局寻优,得到规划区域内充电站选址定容最优方案。最后,以某城区为例进行仿真,验证了所提方法的有效性。