基于有序充电启动机制和补贴机制的充电负荷接纳能力优化

为了解决配电网和充电站的建设进程与电动汽车的普及速度失配的问题,进行了配电网和充电站充电负荷接纳能力评估及其有序充电优化。分别以配电网运行风险和用户排队时间为指标量化配电网和充电站的接纳能力;提出基于电网公司和充电站运营商主导权的有序充电启动机制;以电价调节增益、盈利额和潜在收益损失分析运营商参与有序充电的经济性问题,并综合各方需求建立有序充电综合目标;综合有序充电的削峰量和配电网的运行风险改善效果评估电网的安全性补贴,从而建立计及电价调节增益和电网安全性改善情况的补贴机制;基于算例仿真评估了不同充电负荷接入方式下配电网的接纳能力和不同容量下充电站的接纳能力,并分析了所提有序充电模型的有效性。     

考虑用户满意度和配网安全的电动汽车多目标双层充电优化

大规模电动汽车充电调度,需要同时考虑用户充电满意度和电网的安全经济运行。根据电动汽车充电分级管理的特点建立配网–充电站两层优化模型。在配网层制定充电站的充电计划,考虑配网安全约束,优化配网作为市场主体的运营经济性。在充电站层制定各电动汽车的充电策略,考虑车主的充电需求,最大化车主参与充电调度的满意度。采用NSGA-II算法求解配网层多目标优化问题,采用2阶段优化方法和Yalmip/Cplex求解充电站层整数规划问题。以含有DG和4个充电站的IEEE 33节点配网为例进行仿真,结果表明了所提模型和方法的有效性。     

基于深度学习的充电站容量规划方法

随着电动汽车充电设施建设的日益增长,区域内社会用户所需要的电动汽车供电容量的预测问题成为影响充电站建设规划的关键问题。结合深度学习的数据特征研究理论,提供了一种基于充电站容量影响因子的机器学习容量规划预测方法。该方法以充电站周边交通、区域发展和电网安全等环境影响因子为基础,训练并建立服务环境与充电需求的神经网络映射模型。实验表明,该模型对待建充电站周边环境影响因子进行分析后可以给出待建充电站的理想充电容量,从而解决待建充电站的充电容量定容问题。     

用户充电选择对电网充电调度的影响

电动汽车充电负荷作为可调度负荷,可减小负荷高峰期的供电压力,提高负荷低谷时的机组利用率,提高电网的经济运行水平,其优化调度对电网意义重大。基于部分电动汽车用户实际中不接受电网调度的事实,以所有电动汽车用户的充电成本之和最小、电网负荷方差最小为目标,以用户充电需求等为约束,建立了电动汽车负荷的多目标优化调度模型。模型在保证用户充电获益的同时优化电网运行。采用改进粒子群算法求解模型,仿真结果表明,用户充电选择将影响充电调度方案、用户经济性和电网运行安全。在充电调度中,需要考虑用户的充电选择。     

“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。     

计及用户决策的异质性与不完全理性的电网-充电运营商协同运行

随着电动汽车和快速充电站的快速发展，电力网络与交通网络之间的耦合日渐增强。作为激励信号，充电价格是引导车辆用户的路径与充电选择的有效手段。为挖掘电动汽车充电负荷的空间灵活性，提出一种电网-充电运营商协同优化架构。首先，基于离散选择模型，对电力-交通融合网络进行建模，完成计及用户决策的异质性与不完全理性的充电负荷计算。之后，通过电网调度与充电运营商的合作，实现充电价格与充电容量的协同优化，对车辆用户的行为模式进行引导，以发掘电动汽车充电负荷的空间可平移潜力。最后，计及充电运营商在合作中的收益损失，基于纳什谈判机制对合作中产生的净收益进行合理分配。算例表明，所提协同运行架构有效地降低了电网的供电成本，同时从个体理性角度保证了合作联盟的稳定性。     

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。     

电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略

大规模电动汽车的无序充电行为将给电网带来强烈的冲击,威胁电网安全经济运行。本文针对电动汽车快充背景下的充电负荷优化调度问题,提出了电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略。在上层模型中,利用电网分时电价以充电站运营商购电成本最小为目标,确定电动汽车充电负荷在时间维度上的最优分配。下层模型中,提出根据充电站拥挤程度制定动态分时分区充电电价,以用户充电费用与充电用时最少为优化目标,使用采取非线性递减分组率的改进猫群算法求解各时段电动汽车空间维度下的充电选择。最后通过算例验证了所提策略的有效性,能够满足电网、充电站运营商与电动汽车用户三方的利益,适用于大规模电动汽车快充的友好接入。     

考虑路网-电网交互和用户心理的电动汽车充电负荷预测

文中提出了一种考虑路网-电网信息交互和用户心理的电动汽车充电负荷预测框架。首先,利用出行链和原点-终点(OD)矩阵得到电动汽车出行目的地;然后,考虑行驶、排队时间和充电电价,提出基于后悔理论的充电站选择模型;接着,基于跟驰模型对车辆在路网中的行驶过程进行微观交通分析,建立基于电价驱动的路网-电网交互式负荷预测框架;最后,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车的出行和充电情况,以预测电动汽车充电负荷时空分布。通过在中国北京市三环路网和相应电网上的仿真,验证了所提电动汽车充电负荷预测框架的有效性。仿真结果也表明路网和电网通过电价相互作用,使得电动私家车和出租车的充电负荷在时间与空间上分布差异明显。     

基于电动汽车充电负荷需求预测的电网调度优化*

现有的电网调度方法对电动汽车充电负荷需求的预测效果较差,预测的负荷变化趋势与实际情况相差较大,因此基于电动汽车充电负荷需求预测提出电网调度优化方法。根据电动汽车到达充电站的起始和终止时间,计算得到充电时长,电网调度再根据此时间段执行充放电活动。对历史负荷数据标记季节和假期属性,得到属性相似的初步样本,使用充电负荷数据的最值和平均值作为负荷属性,经过AP算法聚类后,利用CNN模型对样本负荷进行预测,其通道值分别为负荷值、温度和车流量,输出充电负荷需求值。根据充电负荷预测信息和剩余容量确定电网调度优化目标和调度约束条件,改变电动汽车的充电时刻,实现电网负荷优化。测试结果表明,该设计方法使用有序的充电策略保证了良好的优化调度效果,满足充电负荷需求。     

计及新能源随机特性的电网深度调峰多目标策略

在规模化新能源并网消纳趋势下,电网新能源的出力随机特性和系统调峰裕度亟需兼顾研究。首先根据非参数估计理论对新能源出力的随机特性进行处理。其次基于火电调峰机组的深度调峰过程对机组的运行费用进行分析建模。接着构建综合考虑电网深度调峰运行经济性和调峰灵活性的多目标优化调度模型,提出考虑新能源出力随机特性的多目标电网深度调峰运行优化调度策略。最后基于多目标求解方法分别以10台火电机组电力系统和某地区实际电网运行数据进行仿真计算,分析该多目标调度策略的有效性。     

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。     

基于充电设备利用率的电动汽车充电路径多目标优化调度

由于电动汽车车主选择充电站具有较大的随机性,使得各充电站的利用率存在较大的差异,从而造成整个电网的负荷失衡,影响配电网的稳定性和安全性。针对上述问题,将行驶路程最近、时间最短、充电站时间利用率偏差最小和功率利用率偏差最小作为优化目标,建立了电动汽车充电路径多目标优化调度模型。在对该模型进行求解的过程中,提出了基于细菌趋化的改进粒子群算法进行求解。仿真结果表明,采用该算法后,电动汽车车主可以根据区域内充电站的利用率情况有目的选择充电站,实现均衡化充电站利用率的目的。     

考虑用户充电计划的电动汽车辅助调频控制策略

电动汽车(electric vehicle,EV)可作为储能装置参与电网调频,但车网互动(vehicle-to-grid,V2G)过程的低惯性、低阻尼会影响电网稳定性,且目前的EV辅助调频策略无法保证按时完成用户的充电计划。因此,文中将虚拟同步机技术应用于EV的充放电控制中,使充电机具有与同步发电机类似的惯性、阻尼特性。然后,基于T-S模糊控制器,提出一种考虑用户充电计划的EV辅助调频控制算法,EV的充/放电功率由其充电状态和电网频率共同决定。仿真结果表明,所提控制策略能够在不同的充电计划、EV荷电状态和电网频率条件下,智能调节电网与EV之间的功率流动。在满足用户充电需求的同时,该策略能有效提高电网的频率稳定性,规避电池过充、过放风险。     

考虑电动汽车和5G基站的电力-信息-交通耦合网络需求响应策略

电动汽车(EV)是具有移动负荷和通信用户双重属性的主体,为充分挖掘其参与需求响应产生的可调度潜力并降低电网负荷波动,提出了电力-信息-交通网络耦合背景下EV和5G基站需求响应策略。首先,分析了EV和5G基站参与下的多网络耦合关系。其次,建立了EV集群和5G基站集群的灵活性模型。基于此模型,提出了两阶段需求响应优化调度策略：第1阶段以通信成本最小为目标,为EV提供充电导航和路径规划并优化基站用能模式;第2阶段以配电网负荷波动最小为目标,制定EV的充放电策略。最后,通过某城市交通模型的测试,分析了调度策略对基站运行、配电网负荷、潮流和用户的影响,验证了模型和方法的有效性。     

电动汽车充放电与风力/火力发电系统的协同优化运行

提出一种通过控制规模化电动汽车的充放电,使其能够与现有的风力/火力发电系统协同运行的优化调度策略。针对传统含电动汽车的电力系统优化模型没有考虑电动汽车用户成本,实用性不高的缺陷,建立了包含电网运行经济性、电动汽车用户成本、CO2排放、最小弃风量的多目标优化模型;提出了将改进的NSGA-II遗传算法和加权尺度法相结合的智能优化算法。应用该算法,求出多目标动态优化模型的帕累托前沿,获得了最符合实际的电力系统综合优化调度方案。对所提出的多目标优化调度方法进行了仿真计算,结果证明,采用所提优化策略可以获得最佳的火电、风电与电动汽车之间的出力方案。该方案符合实际,在合理的电动汽车用户成本范围内可有效地降低电网运行成本、风力发电弃风量和大气碳排放量,应用价值较高。     

电动汽车交流充电桩谐波分析及谐波抑制研究

交流充电桩是家用电动汽车主要的能源供给设施,利用车载式充电机为动力电池充电。随着电动汽车充电站日益增多,其产生的谐波污染也越来越严重。搭建了单相车载式充电机的完整模型,详细分析了其谐波特点和充电机台数变化对谐波含量的影响。针对充电桩的谐波问题,将有源电力滤波技术应用到交流充电桩中。在所搭建的仿真模型中,针对单相车载式充电机的负载特性,采用传统PI控制与重复控制相结合的复合控制方法,新型交流充电桩有效地抑制了车载式充电器谐波,提高电网侧电能质量。     

考虑电动汽车入网辅助服务的配电网日前调度策略

为避免大量电动汽车(EV)无序充电对电网安全、经济运行的影响,提出了基于电动汽车入网(V2G)辅助服务的配电网日前调度方法。首先,基于智能电网和物联网的历史及实时信息建立EV充放电模型,并进行EV辅助服务参与者的筛选和分类。其次,建立了考虑V2G辅助服务的2层配电网最优经济调度模型。上层模型以网损成本、EV用户成本和系统总负荷均方差最小为目标,优化充电站的充放电功率和电压调节设备的工作状态;下层模型以EV的充放电状态转换次数最少和充电站功率与上层优化结果偏差最小为目标,计算每辆参与辅助服务EV的充放电功率。最后,算例系统仿真验证了所提方法的有效性。     

电动汽车聚合商对备用服务能力的优化

电力市场环境下实现电动汽车(EV)的聚类,并积极参与有序充/放电,可以为受端电网提供多样化的功率调节手段,有利于大规模间歇性新能源的消纳。站在EV聚合商(aggregator)这一中间环节,能够更全面地分析市场环境下如何有效利用这一分散的可调控资源。聚合商旨在最大化自身收益,而制定合理的EV充/放电策略是达成该优化目标的途径,但策略的制定同时也受制于市场环境、用户用车需求与参与有序充/放电意愿等因素。文中首先分析了影响聚合商充/放电策略的因素,进而提出了可接纳EV参与竞争的用户充/放电合约及相应的市场机制;在此基础上,构建了EV聚合商同时参与现货和备用市场的优化问题,提出了基于效容比指标求解充/放电策略的分布式算法;最后通过实例验证了算法的准确性与高效性。     

基于HOMER和禁忌算法的高速公路光储充一体化电站容量优化

为充分利用清洁能源、减少快充电站对电网的冲击,针对并网状态下的高速公路光伏充电站提出了一种容量分级优化策略。首先,分析了光伏充电站容量优化模型及充电需求模型,提出用基于时刻充电概率的蒙特卡洛法进行高速公路充电站的负荷预测,得到充电需求曲线;在综合考虑生命周期内建设成本、运行成本、置换成本、环境成本等系统净现总成本TNPC （total net present cost）小和光伏供电比高的基础上,考虑混合储能,建立了高速公路光伏充电站容量分级优化配置模型,利用HOMER和禁忌算法相结合进行求解。最后,以周期25年使用寿命为例,对高速公路光伏充电站进行优化配置,从容量变化趋势及储能出力等方面进行分析,结果表明,当敏感变量售电量增大和最大容量缺额比减小时,系统配置容量将增大;混合储能比单一储能更加可靠和经济。