电动汽车充放电多目标优化调度策略研究

电动汽车作为新型负荷接入电网给原有的配电网带来一系列问题,有效的控制策略可以减小电动汽车充放电对电网的影响。针对电动汽车的入网情况和现有的分时电价制度,从配电网方面考虑以最小化配电网负荷均方差与最小化系统负荷峰谷差为目标函数建立电网负荷波动的数学模型。兼顾电网和用户双方共同的利益,在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本最低作为优化的目标函数建立多目标的电动汽车优化调度模型。基于某商用楼宇负荷进行算例仿真,采用常惯性粒子群算法进行求解。仿真结果表明,分时电价引导下的调度策略可以减小峰谷差,提高用户的经济性。增大平均电价情况下调峰效果显著,用户成本会因平均电价上浮而增高。     

基于分时电价的电动汽车调度策略研究

电动汽车作为一种新兴负荷,大量接入配电网会对电能质量、频率稳定、电压稳定等产生一系列影响。通过对现有的分时电价制度进行分析,在配电网方面以系统负荷均方差最小化和系统负荷峰谷差最小化为目标函数。在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本和电池损耗成本最低作为目标函数,建立电动汽车多目标优化调度模型。通过云自适应粒子群算法进行寻优。仿真结果表明:该调度策略适合于分时电价,与固定电价相比优化了系统负荷同时降低了用户成本。价差更大、均值更高的分时电价2与分时电价1相比略微增加了用户成本,但它对电网的调峰能力明显增强。     

考虑预警负荷的电动汽车充放电优化策略

预警负荷会严重影响电力系统的安全经济运行。面向参与车辆到电网(vehicle to grid,V2G)服务的电动汽车用户,综合考虑预警负荷、预警电价和充电激励措施对充放电过程的影响,提出基于改进粒子群算法(improved particle sw arm optimization,IPSO)的电动汽车充放电优化策略。通过计算预警负荷发生时的放电奖励,建立预警负荷电价模型、电池容量损耗模型,基于分时电价和放电激励制度建立用户充放电成本模型。此外,引入长短时记忆的概念,提出改进粒子群优化算法。在上述模型和算法的基础上,以最小化用户成本为优化目标,计及用户充电需求和充放电功率等约束,提出不同预警负荷情况下的充放电优化策略。在MATLAB中完成了仿真验证,结果表明,在已知预测预警负荷的前提下,采用文中的充放电优化策略能够提高电动汽车用户V2G参与度,有效降低用户成本,并缓解预警负荷发生时电网压力。     

基于动态实时电价的电动汽车集群分层优化调度

针对大量电动汽车接入电网后的无序充放电对电网造成的不利影响,提出了一种基于实时电价的双层优化调度模型,根据接入电动汽车的可充放电时间段,将其划分为若干个集群,在保证配电网经济安全运行的同时,满足车主充电需求。该调度模型上层以负荷曲线方差及实时电价下用户的充放电总成本最小为目标,采用粒子群算法求解得到集群的实时最优充放电功率,并将集群的电动汽车充放电负荷与电价联动调整;下层引入充放电优先级指数,利用能量缓冲一致性算法,制定出集群内的各辆电动汽车的实时充放电策略。以典型的区域配电网负荷数据为例,通过仿真验证了所搭建的集群优化模型和求解算法的实用性和有效性。     

考虑用户综合满意度的居民区电动汽车充放电优化策略

当前电动汽车充放电研究缺乏对用户侧,特别是用户出行便利性与收益的考量。为此,分析居民区电动汽车用户的出行特性和出行需求,建立了包含用户出行便利度和充放电经济度的用户综合满意度模型,以此模型为目标提出了最大化用户综合满意度的电动汽车充放电优化策略,并使用遗传算法对其求解,通过算例仿真验证了所提模型的有效性。利用该模型还研究了电动汽车规模化入网对电网负荷波动的影响,基于某居民区负荷数据进行仿真计算,对比分析了不同峰谷电价对电动汽车充放电优化策略的影响,结果表明:通过峰谷分时电价引导电动汽车入网可降低负荷峰谷差,且随着峰谷电价差的增加,更多的用户为电网提供削峰填谷辅助性服务,负荷峰谷差和均方差随之降低。     

计及动态电价的电动汽车充放电优化调度

针对传统分时电价易导致负荷出现新的尖峰和不能随实际电动汽车入网动态调整的问题,提出基于动态电价的电动汽车充电站有序充放电控制方法.考虑部分电动汽车电池电量回馈电网的能力,将电动汽车的充放电价与充放电状态及功率作为决策变量,构建以最大化充电站收益和最小化充电站与配电网交互功率波动为目标的电动汽车充放电优化调度数学模型,并采用改进的粒子群优化算法求解该多变量、高维优化问题.运用蒙特卡洛法模拟不同数量的电动汽车充放电需求,对比分析仿真结果,所提方法能够根据电动汽车入网数量动态调整电价,提高充电站收益,减小配电网负荷的峰谷差,平抑负荷波动,实现电动汽车的有序充放电和达到服务电网的目的.     

基于V2G技术的电动汽车实时调度策略

随着电动汽车逐渐普及,其对电网的影响也不断扩大。为加强电动汽车与电网间协作,充分利用电动汽车在电网能量调度中的高度灵活性,提出一种基于V2G技术的电动汽车实时调度策略。首先以降低充电成本和网损成本为目标,建立电动汽车调度模型。然后通过构建网损灵敏度指标分析电网节点性能,基于电网负荷制定分时电价,通过潮流计算和凸优化算法实时求解得到电动汽车充放电策略。最后以IEEE 33节点配电网为例验证了所提策略可以有效降低充电成本与网损成本,同时分析了电动汽车渗透率、V2G占比对车网协作效果的影响。     

基于车辆行驶行为特性建模的电动汽车充放电策略与分析

为分析电动汽车充放电对区域配电网的影响,减小充电负荷对电网的负面冲击,对离家时间、到家时间、每日行程个数和单个行程距离4个关键要素进行建模,建立了车辆行驶行为特性模型。基于行驶行为特性,通过两阶段优化模型,对电动汽车充放电代理商(aggregator)建立了考虑电池充放电寿命损耗的"最小费用?最小波动"(minimum-costleast-fluctuation,MCLF)的充放电策略。该方法的目标是在满足用户需求的基础上,减少充放电代理商的运营费用,并将充放电负荷波动降到最低。仿真实验结果验证了该方法的有效性,并且表明:当电池成本降至现阶段的1/4,放电电价提高到0.6元/kW?h,电动汽车参与对电网放电才会有显著的经济收益;谷电价时长为8 h可以有效减小电动汽车充电对电网造成的冲击。     

基于分时电价的电动汽车充放电多目标优化调度

大规模电动汽车无序充电易造成电网负荷"峰上加峰"等后果,这严重影响电网安全运行,因此合理调度充电行为至关重要。基于分时电价制度和电动汽车可入网的情况,针对电动汽车调度机构建立了计及电网负荷波动及用户成本的多目标优化模型,采用交叉遗传粒子群算法求解得到次日优化充放电计划。基于某商用楼宇负荷数据进行算例仿真,对比分析了分时电价与固定电价下的仿真结果及不同分时电价对调度策略的影响,结果表明:分时电价引导下的调度策略在减小电网峰谷差与提高用户经济性上都具有更大优势;受峰谷电价差增大与尖峰电价的影响,新的分时电价下电网调峰效果更加明显,但用户成本却因平均电价上浮而增高。     

计及用户响应电价关联与多主体共赢的电动汽车充放电定价优化

针对电动汽车用户响应电价时存在的不确定行为,导致配电网负荷波动及运营商成本增加的问题,提出了一种计及用户响应电价关联与多主体共赢的电动汽车充放电定价优化方法。首先,根据用户对充放电电价的响应方式,分析了不同用户充放电转移与电价变化的关联关系;然后,定义了单位投入成本函数,以电网负荷峰谷差最小、运营商节省成本最大及用户用电满意度最大为优化目标,以电动汽车行驶里程、电池电量、充放电时间和车网互动放电电价为约束条件,构建了协调多主体利益的充放电定价多目标优化模型;最后,在人工鱼群算法的基础上,结合免疫算法和Pareto最优解集,提出了基于收缩空间的改进免疫鱼群算法对多目标优化模型进行求解。算例分析结果表明,所提定价优化方法在降低系统负荷峰谷差和运营商成本的同时,增强了对用户分时段有序接入电网的调控能力,验证了所提方法的有效性和优越性。     

面向电动汽车集群实时充放电优化的分群调度机制

大规模电动汽车无序充电会加剧电网的峰谷差,并影响电能质量和变压器寿命。文章从群体的角度考虑分布式控制框架下电动汽车实时充放电优化的互动调度策略,根据接入电动汽车不同的充电需求,提出以充电结束时刻为分群特征的实时调度方法,并采用双层优化模型求解集群整体和单辆电动汽车的最优充放电功率问题。上层以日负荷波动和调度惩罚最小化为目标,建立考虑电动汽车充放电的大规模集群实时互动调度模型。下层考虑电动汽车车主的充放电成本,求解单辆电动汽车充放电功率的最优跟踪问题。以典型的区域配电网负荷数据为例,通过仿真验证了分布式控制下的实时充电优化策略可以保证电网的可靠运行,同时兼顾各方利益。     

基于合作博弈与动态分时电价的电动汽车有序充放电方法

为减小大量电动汽车无序充电对电网造成的影响，提出了一种电动汽车智能有序充放电策略。基于合作博弈的思想，以电动汽车代理商与电动汽车用户的合作联盟收益最大为目标，建立了电动汽车的动态分时优化充放电模型。采用粒子群算法求解出代理商与电动汽车用户间的动态分时交易电价，并对电动汽车充放电时段进行引导规划。实际的算例结果验证了该策略的有效性和经济性。通过与固定电价策略进行对比分析，表明所提策略不仅能有效减小峰谷差，避免负荷“新高峰”，且可以提高代理商和电动汽车用户的收益。进一步对比不同数量电动汽车入网对优化效果的影响，发现随着入网电动汽车数量的增多，优化效果更明显。     

基于用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大规模电动汽车接入对微电网经济运行造成不利影响的问题,提出基于峰谷分时电价的电动汽车有序充放电控制方法.采用传递闭包法对峰谷电价时段进行划分,并考虑到用户的响应度,分析车主不同充放电行为对于微电网负荷的影响,构建在保证微电网稳定前提下,增加微电网收益的电动汽车有序充放电的优化调度数学模型,并采用混沌理论改进灰狼算法...     

考虑临时驻车充放电管理的电动汽车配送路径规划方法

随着充电基础设施保障能力的提升,电动汽车配送工作过程中的长时间驻车行为与电网存在的交互行为与能量转移存在研究价值。为提高电动汽车参与物流配送的效率,提出日调度背景下考虑临时驻车充放电管理的电动汽车配送路径规划方法。计及实时电价、车载电量、载货限重、单侧送达时间窗约束,考虑电池损耗、充电站服务时间、分时电价及实时服务费,构建以配送时间、耗电成本、车辆成本、配送延迟惩罚之和最小为目标的电动汽车配送路径优化模型,采用模拟退火改进的非支配排序遗传算法求解。以某26节点路网系统为算例,验证了所提方法能有效减少配送总成本,降低续航不足的风险,提升交通与能源互动潜力。     

计及电量电价弹性的主动配电网多时间尺度优化调度

电动汽车、可再生能源和储能的接入对配电网运行带来了新的挑战,若调度方法和模型制定不当,将影响到配电网的经济性和可靠性,以及电动车主参与调度的积极性。为此,提出了一种主动配电网多时间尺度优化调度方法。首先,在日前阶段构造了基于电量电价弹性的电动汽车充电模型,建立了一种主动配电网日前经济调度模型。然后,在实时阶段通过储能和电动汽车降低可再生能源预测误差对系统的影响。该方法在研究电量电价弹性对电动汽车充电影响机理的基础上,基于不同时间尺度可再生能源预测数据,决策电动汽车、储能和柔性负荷的调用。仿真结果表明,所提方法降低了配电网购电和电动汽车充电费用,减弱了可再生能源预测误差对配电网的影响,优化了负荷特性。     

考虑车主多模式需求响应模糊意愿的优化调度策略

现代电动汽车(electrical vehicle, EV)用户需求响应具有多样性和意愿模糊性的特点,当实施单一激励政策时,EV响应将达不到预期效果。为此,提出了考虑车主多模式需求响应及其模糊意愿的含EV微电网的主从博弈优化调度策略。微电网主体针对净负荷制定多模式动态电价激励政策,引导EV在多模式电价中做出选择,促进EV有序充放电,实现其净负荷均方差和运行成本最小。车主从体基于模糊逻辑推理意愿决策,响应多模式动态电价,极小化车主成本。采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解优化模型,获得最优多模式动态电价和EV充放电策略。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于模糊控制的区域电动汽车入网充放电调度策略

提出一种基于模糊控制的电动汽车入网(V2G)充放电调度策略。首先,提出V2G管理系统的整体结构,其主要由有序充电调度系统和V2G变流器控制系统组成,前者合理安排各充电桩的充放电功率,实现削峰填谷的辅助功能;后者响应上层调度下发的功率指令,控制实际充放电行为,提供稳定的电能变换和能量交换的接口。然后,在有序充电调度系统中综合当前配电网的负荷特点,对当前接入充电站的全部电动汽车进行调配,并采用模糊控制算法计算充放电功率并下发给各充电桩,改善区域电网的负荷特性,实现削峰填谷的辅助功能。最后,通过仿真实验证明所提有序充电调度系统在满足电动汽车充电需求的同时,能够充分地利用电动汽车负荷的灵活性;在实现对电网削峰填谷的同时,有效地避免了电网负荷低谷时段大量电动汽车充电引起新负荷尖峰的问题。     

基于MOFA算法的微网系统优化调度

针对大规模电动汽车入网给微电网带来的影响,在并网运行方式下,以微电网运行成本、环境治理成本和电动汽车用户充放电成本的综合效益为目标,考虑电动汽车的时空分布特性,提出了分时电价下电动汽车有序充放电的调度方案。建立了包含风、光、储、燃料电池、微型燃气轮机、电动汽车及负荷的微网系统多目标经济调度模型,采用多目标萤火虫（MOFA）算法对调度模型进行求解,并与多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行对比。基于MATLAB平台,以某典型微电网系统为例进行仿真,调度周期为一天,算例结果验证了所提方案、模型和算法的有效性。