基于动态分时电价的电动汽车充电站有序充电策略

提出基于动态分时电价的电动汽车充电站有序充电控制方法。该方法在综合考虑用户的充电需求和电网负荷水平的基础上,以削峰填谷为目标,采用启发式算法动态求解接入充电站电动汽车的分时电价时段,由用户自主响应,以实现充电站内电动汽车有序充电。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛方法模拟用户充电需求,对电动汽车充电站在有序充电和无序充电两种情形下的配电变压器负荷、充电站运营经济效益和用户充电成本进行仿真计算和分析。结果表明:相较无序充电方法,用户通过自主响应充电站制定的动态分时电价激励,可显著降低充电站的运营成本和电动汽车用户的充电成本,并有效实现充电负荷削峰填谷。     

电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化

大量电动汽车无序充电会给电力系统尤其是配电系统的安全与经济运行带来影响甚至挑战。针对集中式优化与控制方法的不足和固定电价策略的缺陷,基于拉格朗日松弛法,将传统的电动汽车充电站有序充电调度集中式优化问题分解为N个子问题(N为需充电电动汽车数量),提出了有序充电调度的分散式优化策略。优化模型以充电站收益最大为目标函数,考虑了用户用电需求、充电时间、变压器容量等约束和充电站分时电价策略。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛法模拟电动汽车充电需求,对采用集中式优化和分散式优化策略的有序充电和无序充电情形,以及充电站售电固定电价和分时电价模式下的充电站收益、削峰填谷效果、计算效率等进行仿真计算和分析。结果表明,所提方法相比于无序充电及充电站固定电价策略,可显著提高收益;相比于集中式优化,计算效率更高;充电站采用售电分时电价虽有"填谷"效果,但平抑负荷波动效果并不十分理想。     

充电站内电动汽车有序充电策略

以充电站运营收益最大化为目标,以配电变压器容量及最大限度满足用户充电需求为约束条件,建立了充电站内电动汽车有序充电的数学模型。根据用户充电规律,采用蒙特卡洛模拟法模拟用户充电需求,对电动汽车在有序充电和无序充电2种情形下充电站运行的经济效益及配电变压器负载情况进行了仿真计算和分析。研究结果表明,通过动态响应电网分时电价,有序充电控制方法可显著提高电动汽车充电站的经济效益,并具备很高的计算效率。同时,由于相对便宜电价的激励,夜间采用有序充电方式也可能使大量的电动汽车集中充电而导致另外一个用电高峰的出现。     

基于博弈论的电动汽车充电实时定价策略研究

文中提出一种基于博弈论的电动汽车充电实时定价策略.该定价策略中电动汽车充电站为电价制定的博弈主导者,电动汽车用户为电价制定的博弈跟随者.首先,提出充电站调峰效果评价指标,以电动汽车充电价格和充电容量为约束条件,建立充电站-电动汽车用户收益模型;然后,分析充电站与电动汽车用户的博弈策略空间与动态博弈行为,利用遗传算法的寻优机制选择双方的博弈策略,对收益模型进行求解;最后,仿真验证该定价策略能够有效改善电网侧负荷水平,提高博弈双方的经济收益,为实时电价的制定奠定理论基础.     

基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法

为了减少电动汽车充电负荷大规模接入对电网安全稳定运行的负面影响,针对含有多主体运营商充电站的充电市场竞争定价问题,提出了基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法。首先,分析了多元充电市场中电网公司、充电站运营商和电动汽车用户各自的利益追求。其次,利用Hotelling模型刻画了充电需求受价格引导的分布特性,设计了多元活性充电市场中的充电站运营商充电服务费定价方案。最后,通过仿真算例分析,验证了所提充电服务费双寡头联盟定价方法的有效性。     

分时充电价格下电动汽车有序充电引导策略

研究了电动汽车分时充电价格的制定方法,提出了基于分时充电价格引导及储能系统的电动汽车有序充电引导策略,在降低运营商购电成本和用户充电费用的同时,实现智能电网中充电负荷的友好接入。首先,在电网分时电价的基础上,以充电站运营商购电成本最小为目标得到目标充电负荷曲线;而后,以引导后充电负荷与目标负荷偏差最小为目标并考虑用户响应程度,运用粒子群算法寻优得到充电峰平谷时段的划分结果和分时充电价格的最优解。用文中提出的有序充电引导策略对实际充电站典型负荷进行计算,验证了控制策略的有效性和可行性。     

考虑配电网运行安全的出行电动汽车充电引导策略

电动汽车在节能减排、推动“双碳”进程等方面有着传统汽车无法比拟的优势。然而，大规模出行电动汽车无序充电可能会加重配电网负荷波动甚至引起节点电压过低等安全问题。为此，提出了考虑配电网运行安全的出行电动汽车充电引导策略。首先，基于配电网原始负荷及节点电压情况，建立了分区域分时电价定价模型，建立电价与负荷情况之间的相关性；其次，以所制定的电价为基础，在各个充电站分别制定电动汽车充电行为预备调度方案，调度的原则是电动汽车的充电费用最低，从而引导电动汽车在负荷低谷进行充电，参与配电网的负荷优化；再次，建立以充电费用、出行总时间以及行程距离三者权值之和最小为目标的电动汽车充电站选择函数，为电动汽车推荐充电站并规划最优行驶路径，同时提升用户经济性和配电网运行的安全性；最后，以修改的IEEE33节点配电网为例，验证了该策略可以有效提升电动汽车用户出行满意度并兼顾配电网的运行安全。     

基于马尔可夫决策过程的电动汽车充电站能量管理策略

电动汽车充电站作为并网分布式储能装置,是实现电动汽车与未来能源互联网深度融合的重要组成部分。考虑分时电价和电动汽车用户行为的不确定性,提出了以电动汽车充电站日运营成本最小化为目标的能量管理策略。为了减少对先验信息的依赖和约束,将优化问题建模为一个新的有限回合马尔可夫决策过程模型;基于传统成本模型提出奖惩回报函数,通过主动学习调度决策,得到每辆电动汽车的实时充放电行为;针对模型的高维状态空间问题,设计相应的状态空间和动作空间,采用一种卷积神经网络结构结合强化学习的方法,通过从原始数据观测中提取高质量的经验,获取最优调度策略以达到优化目标。仿真结果表明,与传统的充电策略相比,所提策略可以有效地降低充电站的日运营成本,保护电动汽车的电池,同时能满足电动汽车用户的充电需求。     

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。     

考虑用户出行成本预算的电力-交通耦合网络充电站定价策略

随着电动汽车的规模化发展,研究如何有效考虑用户的出行行为机理并制定合理的充电站充电价格,对电力-交通网络的协同优化调度具有重大意义。针对此问题,提出了考虑用户出行成本预算的电力-交通耦合网络充电站定价策略。首先,建立考虑出行成本预算的交通用户均衡模型,将均衡状态通过变分不等式进行等效描述,从而对电动汽车出行需求和充电行为进行刻画。其次,构建考虑功率削减的配电网二阶锥优化模型,将充电站定价问题转化为含有变分不等式约束的优化问题,并根据问题设计交替迭代算法和外梯度算法进行求解。最后,通过算例对所提模型和方法的有效性进行验证,结果表明了考虑出行成本预算对耦合网络充电定价的必要性。     

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。     

基于不确定性测度的居民小区电动汽车充电分时电价制定策略

针对电力市场条件下,电动汽车响应分时电价的不确定性而导致的居民负荷随机波动加剧等问题,提出了基于不确定性测度的居民小区电动汽车充电定价策略。首先,引入价格弹性系数定量描述考虑电动汽车对分时电价的响应概率,建立电动汽车充电负荷动态概率模型。其次,引入熵和越限概率对负荷动态概率波动进行测度,在保证居民小区变压器期望过载时间不越限的前提下,以电动汽车代理商的期望收益最大为目标建立定价策略模型。再次,采用双层粒子群优化算法对定价策略进行优化求解。最后,以某居民小区为例进行仿真研究,结果表明,所提出的定价策略不仅能保证代理商收益的增加,而且能够有效减小居民小区内各时段变压器过载运行的风险,降低居民小区内总负荷波动的不确定性。     

采用两阶段优化模型的电动汽车充电站内有序充电策略

在满足电动汽车用户充电需求及配电变压器容量限制的前提下,建立了以充电站充电收益最大化为目标的第一阶段优化模型。考虑最大化电网公司对缩小峰谷差所给予的激励,以不低于第一阶段优化所求得的最大充电收益为约束,建立了第二阶段优化模型。根据用户的驾驶习惯,采用蒙特卡洛方法模拟用户的充电需求,对电动汽车在无序充电、第一阶段模型和两阶段模型优化控制充电3种情形下充电站的经济效益及配电变压器下的负载情况进行了仿真和分析。研究结果表明,采用第一阶段模型和两阶段模型均可显著提升充电站的经济效益。但是在现行的分时电价机制下,仅采用第一阶段优化模型进行大量电动汽车的充电控制往往会带来新的负荷尖峰,而两阶段优化模型在进一步增大充电站经济效益、减小峰谷差等方面均有显著作用,并且具有很高的计算效率,适于实际应用。     

基于CPLEX与MATLAB的电动汽车充电站优化调度仿真系统

以实现电动汽车充电站收益最大化为目标,针对电动汽车充电站对电动汽车如何选择充电时段的优化调度问题,建立了基于CPLEX和MATLAB的电动汽车充电站优化调度仿真系统。分别采用无序充电、集中式控制充电、分散式控制充电3种方式运行,同时对比了它们对当地日负荷曲线的影响。利用MATLAB中图形用户界面设计功能(GUI)建立了仿真系统界面,进而通过设置各个控件的属性功能及编制M文件来实现优化控制的功能。最后经过编译形成可操作文件。该仿真系统具有可视性、多功能性及可控性等优点,有助于完成电动汽车充电站对电动汽车的优化调度仿真实验。     

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。     

考虑充电电池组循环利用的集中充电站容量配置

"集中充电,统一配送"模式是电动汽车产业重要的充电模式之一。为了提高集中充电站规划建设的经济性,在考虑购置充电基础设施的前提下,计及了购电成本和初期购置电池组成本,以投资成本最小为目标,以满足电动汽车用户的换电需求为约束,建立了集中充电站容量优化配置模型。基于峰谷分时电价机制,并对配送计划进行优化以提高电池组的循环利用率,实现购置电池组数量的减少和负荷峰谷差的平抑。采用Lingo软件求解,得到充电站最优容量配置结果和各时段电池组充电策略。通过算例仿真验证了模型的有效性,灵敏度分析表明,峰谷电价划分方式是影响集中充电站的容量配置的关键因素。     

考虑移动特性的电动汽车最优分时充电定价策略

随着电动汽车产业的规模化发展,制定合理的价格机制对于引导电动汽车有序充电具有重要的意义。电动汽车负荷区别于常规负荷的最大特点是其具有移动性,基于停车生成率理论,建立考虑随机性的电动汽车移动性模型。针对电动汽车用户的特点,建立了考虑电池荷电状态的电动汽车需求价格弹性模型,以统筹电网和车主双方利益为目标,提出了基于移动特性的电动汽车最优分时充电电价定价策略。算例仿真结果表明,基于所提模型和策略求解得到的最优分时充电电价能够起到平滑负荷曲线、降低车主费用的作用。     

考虑电动汽车停泊特性的充电站-电网互动策略研究

研究充电站与电网之间的互动,对改善电动汽车的无序充电行为具有十分重要的意义。提出了一种考虑电动汽车停泊特性的充电站-电网互动策略。首先,基于历史数据,配电网运营商优化分时电价,以减少负荷波动。其次,考虑到电动汽车的停泊特性,充电站根据配电网运营商发布的充放电价格控制电动汽车的充放电功率。最后,配电网运营商通过动态重构策略改变配电网的潮流分布,以提高电压质量并降低线路损耗。基于IEEE-33节点配电网系统进行了仿真,仿真结果表明所提的互动策略可以提高充电站的利益,并能降低配电网的网损。     

基于区域峰谷分时电价的电动汽车有序充电研究

随着电力市场的发展,差异化电价机制的出现为引导大规模电动汽车的有序充电行为提供了一种新的思路。因此,提出了一种能够引导电动汽车有序充电的最优区域峰谷分时电价计算模型。首先,基于城市区域用电行为的差异特性,将用电区域分为居民区、办公区、工业区、商业区等四个区域,并运用隶属度函数法研究区域分时电价峰谷时段划分方法;然后,基于弹性系数法建立电动汽车用户响应量对区域峰谷分时电价的响应关系。最后,以日峰谷差和用户充电成本最小为优化目标,建立最优区域峰谷分时电价计算模型。仿真结果表明所提出的电动汽车区域峰谷分时电价计算模型能够有效降低用户充电成本和系统日峰谷差,有效引导电动汽车进行有序充电。