“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。     

满足电动汽车快充需求的含储能复合型充电站充电优化策略

电动汽车(EV)快速充电站的功能正逐步向集成风光储等综合能源的复合型充电站方向发展,选择一种能够提高快速充电系统各方效益的充电优化策略有助于推广EV及新能源产业。在此背景下,通过电价激励手段,制定了提高EV与复合型充电站综合效益的充电优化策略。首先,基于EV充电时间成本与充电经济成本建立了EV综合最优路径规划模型;然后,根据EV决策结果所得不同的快充负荷及车流量,各复合型充电站通过调度站内储能,构建了复合型充电站的效益优化模型,以EV综合成本最优及复合型充电站综合效益最优为双重优化目标。以某区域18 km×18 km路网为算例对所提优化策略进行仿真,结果表明所提优化策略可有效降低EV充电综合成本,并大幅提高复合型充电站的综合效益。     

融合路网-电网信息的电动汽车充放电行为引导与调控策略

在智慧城市理念快速发展的背景下,电动汽车（EV）无引导的出行与无序的充放电行为影响着电力-交通耦合网络的安全高效运行。针对此问题,提出一种融合路网-电网信息的EV充放电行为引导与调控两阶段优化策略。首先,分析电力-交通耦合网络的交互影响因素和方式,提出EV充放电出行路径引导和调控架构;其次,提出融合路网-电网信息的EV充放电出行决策电价动态更新策略,并建立计及用户时间-经济成本的EV充放电出行路径决策优化模型;然后,兼顾多方主体利益,建立EV充放电调控模型;最后,仿真结果表明,所提策略能够综合考虑路网和电网实时运行状态,充分挖掘EV在路径引导与充放电调控过程中的可调潜力,实现系统协调运行和多方共赢。     

基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测

电动汽车充电负荷预测是研究电动汽车与电网互动的重要前提。针对交通路网信息对电动汽车行驶规律的影响,考虑电动汽车的交通工具特性和移动负荷特性,提出了一种基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。该方法首先针对城市路网多交叉口特征,提出建立考虑路段阻抗和节点阻抗的动态路网模型。并根据路网规模确定了相应的交通网-配电网的交互模型。其次引入OD矩阵分析方法和实时Dijkstra动态路径搜索算法为电动汽车分配起止节点和规划行驶路径,模拟其动态行驶过程和充电行为。最后设计了电动汽车路径规划实验和典型区域实际路网充电负荷预测实验。结果表明,电动汽车充电负荷在不同功能区域分布存在差异且时间分布上不均匀,验证所提方法的有效性和可行性。     

基于动态交通信息的电动汽车充电需求预测模型及其对配网的影响分析

针对电动汽车兼具交通工具和移动负荷的特性,考虑交通系统对电动汽车行驶行为和充电行为的影响,提出一种基于动态交通信息的电动汽车充电需求预测模型,并评估规模化充电对配网的冲击。该方法首先针对城市交通路网多交叉口特征,建立了融合动态交通信息以及考虑路段阻抗和节点阻抗的“时间-流量”实时动态路网模型,并根据城市路网规模确定了相应的交通网-配电网的交互模型。其次在分析电动汽车行驶特性和充电特性基础上构建了单体电动汽车移动模型。采用OD矩阵分析方法模拟EV随机移动行为和动态Dijkstra算法为车主推荐行驶和充电路线。最后,设计了电动汽车路径规划实验和不同场景下的充电负荷预测算例,验证所提模型的可行性和有效性。     

考虑充放储一体站与电动汽车互动的主从博弈优化调度策略

针对大规模电动汽车(electrical vehicle,EV)接入微电网造成的负荷压力,提出一种考虑充放储一体站(charging-discharging-storage integrated station,CDSIS)与EV互动的主从博弈优化调度策略。首先,通过建立CDSIS模型,并针对CDSIS多场景进行分段设置。其次,建立动态路网模型并结合EV出行特性,预测城市区域路网约束下的EV充电负荷时空分布。并根据预测结果建立EV及CDSIS多目标主从博弈优化调度模型,对EV用户、CDSIS收益进行多目标协调。最后,以某城市主城区域部分交通路网结合IEEE33节点配电系统进行仿真,分析电价与CDSIS储能设备容量对城市区域内EV用户和CDSIS站收益的影响。结果表明,所提主从博弈模型与调度策略能够使得EV用户与CDSIS双方得到最大收益。     

城际高速路网中光储充电站的定容规划

针对大规模电动汽车在城际间出行时的充电问题,提出了城际光储充电站的定容规划方法。首先,通过构筑城际高速路网充电引导系统架构,从而实现对电动汽车和光储充电站信息的实时有效耦合。其次,基于城际高速路网车流量的统计分布数据,结合电动汽车利用充电引导系统后的充电决策,兼顾用户和光储充电站双方利益,优化了光储充电站内充电机的数量。然后,根据各站光照条件、负荷水平,优化配置光储设备容量,并且结合分时电价,提出光储充电站内能量交换策略,以提高光伏消纳水平,从而进一步节省光储充电站的设备投资、运行维护成本。最后,在含有30个光储充电站的高速路网中对所提方法进行仿真验证。结果表明,所提出的定容规划方法显著降低了光储充电站的日均寿命周期成本,且有效兼顾了用户出行体验。     

基于路网动态模型下EV路径模拟的快速充电站容量配置

随着快速充电技术的发展,快速充电方式获得越来越多电动出租车司机的青睐,因此需要科学规划快速充电站以满足日益增长的快速充电需求。为此,提出了一种基于交通路网动态模型下电动汽车(EV)路径模拟结果的快速充电站容量配置模型。针对交通路网的拥堵状况随时间变化的特性,建立了交通路网动态拥堵模型;提出了基于交通路网动态拥堵模型的EV路径模拟方法,在Dijkstra算法的基础上进行改进,以耗时最短为目标模拟EV的行驶路径;考虑电动出租车充电需求与乘客乘车需求之间的关系,提出了电动出租车充电需求判断方法,并将其与以耗时最短为目标的路径选择方法相结合,为电动出租车选择快速充电站;在满足配电网运行约束的前提下,以包括快速充电站收益和EV用户收益的综合效益最大为目标函数,建立快速充电站的容量配置模型,并采用粒子群优化算法进行求解。以某市路网为算例,模拟EV的行驶和充电行为,验证所提模型和方法的正确性与有效性。     

基于路–电耦合网络的电动汽车需求响应技术

随着电动汽车(electric vehicle,EV)保有量的增长,大量无序充电负荷的接入可能给电网带来节点电压偏低、线路阻塞等影响。该文提出基于路-电耦合网络的EV需求响应技术,精确预测充电负荷时空分布特性并对其进行合理调度,以缓解或解决大规模EV无序充电引发的电网问题。首先分析路网交通信息与电网运行状态的交互影响,提出路网-电网耦合原则;在综合考虑路-电耦合对EV行为规律影响的基础上构建充电负荷预测模型,以获得聚合充电负荷的时空分布特性;进而提出考虑快充与慢充调控差异性的需求响应策略,其中快充调控可降低短时间内节点负荷,慢充调控可转移大量EV充电时间段;最后仿真结果表明,考虑路-电耦合能够更准确预测EV充电负荷并有效缓解电网电压偏低及输电线路阻塞问题。     

考虑用户充电决策行为的电动汽车充电引导策略

快充站(fast charging station,FCS)是电动汽车(electric vehicle,EV)的重要能源供给设施。随着EV的推广应用,快充负荷也逐渐攀升,对配电网运行产生了一定影响。然而,快充负荷作为一种需求侧响应资源,可通过有序充电控制缓解EV接入给配电网运行带来的负面影响,因此文中提出考虑用户充电决策行为的EV充电引导策略。首先,考虑动态交通路况影响,利用出行链理论构建EV移动模型,进行用户出行模拟,并刻画剩余电量的时空分布。其次,考虑剩余电量、充电设施分布与充电服务价格,利用后悔理论构建用户充电决策模型,并刻画充电负荷时空分布。然后,以配电网网损最小为目标,构建充电服务价格优化模型,通过优化公共FCS的充电服务价格,引导充电负荷时空分布。最后,对不同服务价格方案进行对比,结果表明,文中方法对小容量车型的引导效果更好,且用户时间消耗等效折算系数越大,文中方法对充电负荷引导的效果越好。     

融合多源信息的电动汽车充电负荷预测及其对配电网的影响

电动汽车充电负荷具有时间和空间不确定性、随机性,提出一种融合路网、交通、电网、天气、车辆、充电设施等多源信息的考虑用户出行行为和充电需求的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。由图论方法构建城市路网和电网信息模型及两者的耦合关系;引入出行链,以概率函数拟合车辆首次出行时间和行程目的地的驻留时间,采用Dijkstra算法规划车辆的出行路径以获得各段行程距离,由道路等级和各时段交通信息获得车辆的行驶速度,以计算行程行驶时间和荷电状态,再根据各行程目的地的充电需求判断条件,计算充电时长和充电负荷;采用蒙特卡洛方法对各功能区电动汽车出行的时间和空间充电负荷分布进行整体仿真;并根据耦合关系将充电负荷归算至对应电网节点,再通过时间序列潮流计算评估电动汽车接入电网后无序充电对电网负荷、电压和网损的影响。算例通过设置不同的场景预测了不同功能区和电网节点的充电负荷曲线,分析了不同因素对充电负荷分布及电网的影响,验证了所提模型的有效性。     

基于出行模拟的电动汽车充电负荷预测模型及V2G评估

提出一种交通路网约束下用户出行模拟的电动汽车充电负荷时空预测模型。首先,建立计及交通道路网络拓扑,道路—阻抗函数关系和区域功能特性的交通道路模型。其次,构建不同复杂程度的出行链模型模拟用户出行特性,运用Dijkstra算法选择耗时最短的行驶路径,进而采用蒙特卡洛方法模拟区域交通路网和出行链双重约束下,家用电动汽车充电负荷工作日1 d内的时空分布特性;然后,基于电动汽车负荷时空分布结果、综合荷电状态、停驻时间和电价3种特征因素,利用模糊算法计算电动汽车入网(V2G)可响应的功率和容量,并分析荷电状态对响应结果的影响。最后,以某区域为例,仿真获取电动汽车充电需求时空分布,进行V2G响应评估,结果验证了所提模型和方法的有效性。     

车联网环境下电动汽车主动充电引导模型

为了适应电动汽车数量和充电需求的急剧增长,从电动汽车用户视角出发,提出了一种在车联网环境下基于改进A*路径规划算法与排队论的电动汽车主动充电引导模型。首先,融入红绿灯等待时间和不走回头路条件,改进A*路径规划算法,利用实际路网状态信息更新路网时空状态矩阵,实时优化电动汽车行驶路径,获取电动汽车充电行驶时间。其次,利用深度置信网络预测充电站电动汽车短时到达量,基于排队论M/G/k模型预测电动汽车充电等待时间。最后,以最小化电动汽车充电行驶时间和充电等待时间为目标,搭建电动汽车主动充电引导模型。以中国南京市中心区域为算例,验证了所提主动充电引导模型的有效性,所提算法能够提高充电桩的利用率并减少电动汽车用户综合充电时间。     

计及耦合因素的电动汽车充电负荷时空分布预测

实现电动汽车与电网互利共赢的基础问题之一是如何有效预测电动汽车的充电负荷,而电动汽车时空转移的随机性和转移过程中各因素的耦合性增加了充电负荷预测的难度,本文提出一种计及动态转移规划和耦合因素的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。首先,基于出行链技术建立含多类型电动汽车的单体出行数学模型;在此基础上,考虑交通流量、行驶路况和温度,构建电动汽车的单位里程能耗数学模型。其次,基于马尔可夫决策过程理论,考虑剩余行程和路网拥堵信息,动态更新路网信息和随机规划电动汽车时空转移路径。最后,基于算例,对比分析电动汽车及其充电负荷在不同策略、职能区域和出行日情况下的时空分布。结果表明：本文所提方法能够全面反映电动汽车车主的出行决策,且预测结果能真实反应电动汽车类型和职能区域导致的其充电负荷幅值和分布上的差异。     

考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测

文章提出了一种考虑多源信息实时交互和用户后悔心理的电动汽车充电负荷预测方法。首先,通过出行链理论和起止点(origin-destination,OD)矩阵法分别获得私家车和出租车出行的起讫点,利用Dijistra算法规划行驶路径;然后,构建基于路网实时车流量统计的速度-流量实用模型,计算路网各路段实时车速。构建考虑环境温度和车速的电动汽车单位里程耗电量模型,计算耗电量;接着考虑充电电价、时间、沿途耗电量等因素,提出基于后悔理论的电动汽车用户充电站选择模型;随后基于交通路网、车辆、公共快充站以及配电网等多源信息,建立多源信息实时交互的电动汽车充电负荷预测框架。最后采用蒙特卡洛法模拟了私家车和出租车的出行和充电过程,得到了区域内充电负荷时空分布。以某区域交通路网和典型配电网为例进行仿真,验证了所提充电负荷预测方法的有效性。仿真结果表明多源信息的及时交互以及考虑用户的后悔心理,会对充电负荷的时空分布产生影响。     

主动配电网源荷协调多目标阻塞调度

随着电动汽车的规模化发展,其所具备的灵活充放电时间转移能力,使得电动汽车充放电秩序的选择成为影响主动配电网出现负荷尖峰的一个重要因素,大量电动汽车无序集中用电,甚至会引起网络阻塞。文中基于中国电力市场的实际情形,结合电动汽车群充放电的柔性与主动配电网中可控分布式电源发电出力的灵活性,将电动汽车群、可控分布式电源,以及从大电网的购电量作为调度对象,以电动汽车群充放电费用最少和系统发电成本最低为目标,提出一种充放电服务费调整策略下的主动配电网源荷协调多目标阻塞调度模型。算例验证表明,所提出的阻塞调度策略可降低系统阻塞效应、提高电网运行安全性和经济性。