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基于OD矩阵的电动汽车充电负荷时空分布预测
引用本文:张琳娟,许长清,王利利,李景丽,陈 星,杨旭晨,时永凯.基于OD矩阵的电动汽车充电负荷时空分布预测[J].电力系统保护与控制,2021,49(20):82-91.
作者姓名:张琳娟  许长清  王利利  李景丽  陈 星  杨旭晨  时永凯
作者单位:1.国网河南省电力公司经济技术研究院,河南 郑州 450000;2.郑州大学电气工程学院,河南 郑州 450001
基金项目:国家自然科学基金项目资助(51307152)
摘    要: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。

关 键 词:OD矩阵  时空分布  电动汽车  负荷预测  蒙特卡洛方法
收稿时间:2020/12/11 0:00:00
修稿时间:2021/6/21 0:00:00

OD matrix based spatiotemporal distribution of EV charging load prediction
ZHANG Linjuan,XU Changqing,WANG Lili,LI Jingli,CHEN Xing,YANG Xuchen,SHI Yongkai.OD matrix based spatiotemporal distribution of EV charging load prediction[J].Power System Protection and Control,2021,49(20):82-91.
Authors:ZHANG Linjuan  XU Changqing  WANG Lili  LI Jingli  CHEN Xing  YANG Xuchen  SHI Yongkai
Affiliation:1. Economic and Technological Research Institute, State Grid Henan Electric Power Company, Zhengzhou 450000, China; 2. School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China
Abstract:
Keywords:OD matrix  spatial and temporal distribution  electric vehicles  load forecasting  Monte Carlo method
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