基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化

引导电动汽车充电负荷向低谷转移时,现有的分时静态电价与峰谷区间存在不匹配的现象,针对这一问题,提出了多时段动态电价引导策略,建立以电网端负荷差最小和用户侧充电成本最经济为目标的数学模型,并采用带有精英选择的自适应遗传算法对充电状态进行优化求解。采用蒙特卡洛随机抽样方法来模拟电动汽车无序充电状态下的负荷情况,与所提出带有多时段动态电价策略的有序充电方法对比,动态电价策略有效降低了电网峰谷差和用户充电费用,达到削峰填谷的效果。     

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。     

基于电价响应的电动汽车充放电策略研究

电动汽车用户参与电网互动是以获利为出发点,但影响用户经济收益的因素是多方面的,包括电池充放电成本、实时电价以及充放电策略等。从用户的角度出发,在实时电价下,构建了电动汽车充放电的成本模型和收益模型;运用Matlab进行求解,分析了电动汽车可盈利的充电时间段和放电时间段。计算结果表明,合理的充放电策略能为用户带来经济收益,且电动汽车的盈利充电时间段为电网负荷低谷期,放电时间段为负荷高峰期,这与电网削峰填谷策略要求一致。     

考虑用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大量电动汽车无序充电引起的负荷"峰上加峰"等问题,提出了考虑用户响应度的有序充放电策略。在基于消费者心理学原理建立的分时电价和放电电价下用户需求响应模型的基础上,建立了常规型、保守型、友好型电动汽车充放电模型。最后通过蒙特卡洛仿真验证所提出的电动汽车有序充放电策略的有效性。同时,验证了分时电价的电价差和放电电价的增大,能更好地激励用户参与电价响应。     

计及电动汽车入网的电价联动模型

电动汽车不同的充放电控制与利用策略对电网负荷曲线产生不同的影响,从而影响到峰谷分时电价政策的制定与实施。提出计及电动汽车入网的电价联动模型。首先,应用蒙特卡洛模拟法模拟一定数量电动汽车充放电功率曲线;然后,供电侧基于用户需求响应调整销售侧峰谷分时电价,以优化用户负荷曲线;最后,将用户响应后的用户负荷曲线与电动汽车充放电功率曲线叠加得到新的电网负荷曲线,在此基础上,调整发电侧峰谷上网电价,以平衡用户侧削峰填谷及电动汽车入网给发、供电侧带来的效益。结合实际数据,设置3种电动汽车入网方式和2种充放电电价模式对模型进行仿真,结果验证了模型的有效性。     

基于聚类算法的电动汽车充放电分时电价优化

随着电动汽车的增多,电动汽车无序充电会给电网运行带来较大的负面影响。同时,随着电力市场改革,实施分时电价是必然的选择,通过合理设置充放电分时电价能够引导电动汽车用户的有序充放电。本文以私家车为研究对象,根据用户的充电持续时间、充电开始时间特征进行K-均值聚类分析得到用户日常的充电规律,建立减少电网波动及减少用户用电成本的目标函数,最后通过布谷鸟搜索算法进行最佳分时电价的求解。通过小区实际负荷实例验证此分时电价调度策略能够有效的减少用户用电成本,改善电网运行状况。     

分散式电动汽车入网策略研究

电动汽车数量的增长及其用电需求的增加将会对电网产生明显的影响,针对电动汽车用户行为的随机性和特殊性,分析了分散式电动汽车充放电模型;充分考虑电价和充放电电池折算成本对用户行为的影响,采用削峰填谷调度策略,引导用户在低谷时期充电、高峰时期放电;引入博弈的概念分析用户间行为模式,建立分散式充放电博弈模型,通过求解其纳什均衡来求解最优调度策略;最后以某区域内数据进行算例仿真,验证了模型的合理性和有效性。     

考虑分时电价和系统峰谷差动态约束的电动汽车有序充电策略

大规模电动汽车并网充电需要同时考虑聚合效应的经济效益和其对电力系统的影响。以电动汽车用户充电费用最优为目标,在考虑充电时间、并行充电汽车数量等传统约束的基础上,结合分时电价与实际负荷曲线,将充电行为对峰谷差和负荷波动的影响作为约束条件,提出了一种新的电动汽车充电行为有序充电策略。基于该策略,利用蒙特卡洛方法模拟了电动汽车用户行为,对比分析了分时电价环境下电动汽车无序充电和有序充电对电网负荷曲线的影响。仿真结果表明:考虑峰谷差和负荷波动约束,通过电动汽车实时响应分时电价,可避免大量电动汽车集中充电而产生新的负荷高峰,且在显著降低电动汽车充电费用的同时,可以实现平滑负荷波动并减少系统的峰谷差。     

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。     

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。     

基于分时电价机制的电动汽车用户侧有序充放电控制策略

电动汽车正大规模发展,未来可能有电动汽车用户为方便快捷采取家庭充电方式。针对这一方式,提出一种有序充放电控制策略。根据上级系统提供的充放电功率限制和充放电电价,引入激励因子,通过优化各时段充放电功率,建立以用户总支出费用最低为目标的有序充放电模型。在仅充电和充放电案例分析中,应用单纯形方法,求得最优解,为电动汽车用户提供经济的有序充放电方案。     

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。     

考虑分区域动态电价机制引导的电动汽车充电优化策略

为应对大规模电动汽车无序充电引起的配电网运行损耗增加问题,提出一种分区域动态电价机制引导的电动汽车(electric vehicle,EV)充电优化策略。该动态电价机制是根据不同区域内的负荷特点建立不同的动态电价,从而优化对应区域的EV充电。其中商业区建立计及充电站充电总功率的动态电价模型,居民区和办公区采用计及风光出力的动态电价模型。同时,提出充电效益系数模型以提升在居民区和办公区用户的充电时间满意度。最后,在IEEE33节点系统上进行仿真验证。结果表明,所提出的基于分区域动态电价机制的EV充电优化策略能够在保证车主利益的同时,降低网损、提高配网电压质量、促进风光消纳以及提升配网的经济性。     

电动汽车集群充放电演化博弈协同策略

针对多电动汽车参与电网需求响应互动场景下电动汽车充放电协同调度需求,提出一种电动汽车聚合商动态定价并指导电动汽车规模化入网参与电力需求响应调度的两阶段博弈模型。首先,构建电动汽车聚合商动态定价下计及电动汽车聚合商成本和电动汽车充放电价格的非合作博弈模型。其次,提出基于logit协议的电动汽车充放电调度多策略集演化博弈模型。最后,联合求解两阶段博弈的演化均衡和纳什均衡,得到各主体的最优策略。算例仿真表明,所提模型能有效实现电网负荷的削峰填谷,同时兼顾电动汽车聚合商和电动汽车用户的经济利益。     

考虑电网–用户多目标的V2G模式研究

为深入研究用户参与V2G后频繁充放电对用户用车时间的约束情况及V2G的可行性,首先在分析了车辆行驶行为的基础上,构建充电负荷模型,并通过蒙特卡洛法基于统计规律计算了电动汽车在无调控状态下接入电网后的负荷情况,通过与原负荷的比对,分析了电动汽车在无调控状态下对电网的影响情况。其次依据研究现状,利用粒子群算法对电动汽车参与V2G的可行性进行了分析。最后,具体分析了电动汽车响应V2G对用户用车时间的限制性因素,提出电动汽车集群响应V2G后对电动汽车出行行为约束的数学模型,在存在博弈关系的电网调控目标及用户便利度目标之间利用维护全局的帕累托最优集搜寻最优解以平衡双侧问题,并进行了算例分析验证。为应对当前电动汽车优化调度及电力系统双侧问题提供新的理论依据。     

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。     

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。     

采用改进温湿度变量策略的夏季短期负荷预测方法

为了充分考虑温度和湿度变量对夏季电力负荷的综合影响,提出一种改进的基于温湿度多形式变量的夏季短期负荷预测方法。首先通过分析夏季气象因素对负荷变化的影响,构造了三种不同形式的温湿度变量作为模型输入变量。然后根据周特性变化对负荷进行分层,对各层负荷建立基于LASSO回归的预测模型,并通过枚举搜索求解算法对输入变量进行选择,优化预测模型。最后通过计算剩余变量对应的系数从而进一步估计出各时段负荷的分布。算例结果表明该方法能有效提高模型的预测精度及鲁棒性。     

Day-ahead optimal charging/dischargingscheduling for electric vehicles inmicrogrids

Microgrid as an important part of smart grid comprises distributed generators (DGs), adjustable loads, energy storage systems (ESSs) and control units. It can be operated either connected with the external system or islanded with the support of ESSs. While the daily output of DGs strongly depends on the temporal distribution of natural resources such as wind and solar, unregulated electric vehicle (EV) charging demand will deteriorate the unbalance between the daily load curve and generation curve. In this paper, a statistic model is presented to describe daily EV charging/discharging behaviors considering the randomness of the initial state of charge (SOC) of EV batteries. The optimization problem is proposed to obtain the economic operation for the microgrid based on this model. In dayahead scheduling, with the estimated power generation and load demand, the optimal charging/discharging scheduling of EVs during 24 h is achieved by serial quadratic programming. With the optimal charging/discharging scheduling of EVs, the daily load curve can better track the generation curve. The network loss in grid-connected operation mode and required ESS capacity in islanded operation mode are both decreased.     

动态分时电价机制下的电动汽车充放电调度策略研究

峰谷分时电价下会在基础负荷低时形成新的负荷峰。建立了一个以电动汽车充放电费用最小,电动汽车接入所引起的电网损失最小以及对电压稳定性的影响最小为优化目标的电动汽车充、放电调度数学模型,并通过凸优化算法解决了多变量、多目标和高维优化问题。考虑反复潮流计算的繁琐性,利用网络损耗灵敏度和L-P灵敏度来提升调度效率,并将电压稳定作为约束来保证调度过程中不会出现电压失稳的情况。最后在改进的IEEE33节点配电网系统中进行算例验证,表明本文所提方法可以降低充放电费用,满足用户对经济性的考虑,另外可以降低电动汽车充电负荷对系统的网络损耗和电压稳定的影响。