基于GPS数据的电动出租车充电桩选址定容

随着电动出租车规模化的增长,关于电动出租车集群充电桩的选址定容问题日益凸显。该类车辆的轨迹分布在城区,并且该类车辆对公共充电桩的依赖远高于私家电动汽车。为了能够满足这类车辆充电的需求,提出了一种基于全球卫星定位系统(GPS)考虑电动出租车运行轨迹、车辆进入停车场时序性和停车场现有负荷水平的电动出租车充电桩规划方法。采用k-means算法分析得到电动出租车的常驻点并将其作为精选地址的相关依据;计及相邻预选址之间的干扰,以最小花费成本为目标函数对充电桩预选址进行精选;考虑车辆进入停车场的时序性和停车场现有负荷水平计算充电桩的可安装数目。仿真结果表明,针对电动出租车这类特殊集群有常驻点,通过计算最小成本可进行进一步优化,避免出现2个预选址距离太近的情况;在精选地址下对车辆进场时序性和负荷进行分析,可为城区规划修建充电桩提供有力的理论支撑。     

考虑电动出租车随机概率行为特性的充电站规划

电动出租车的规模化运营需要以充电设施为支撑,考虑到时间价值对以盈利为目的的电动出租车驾驶员的重要性,以及出租车在选择充电站时兼顾时间损耗大小和寻找乘客便捷性的特点,基于效用函数建立了出租车对充电站的概率选择函数,进而构建全社会年总成本目标函数,以配电网容量和站址间距离为约束建立模型。基于排队理论的M/G/c模型,采用带约束条件的整数规划模型对充电站容量进行优化配置,通过改进的量子遗传算法实现电动出租车充电站的选址定容规划。最后,以49节点的路网和32节点的配电网为例说明了模型和方法的有效性和实用性。     

基于用户出行需求的电动汽车充电站规划

结合出行链的概念,对电动汽车(EV)一周的出行活动及充电过程进行动态仿真。在此基础上,提出一种基于用户出行需求的EV充电站优化规划模型。该模型考虑充电站布局对EV充电需求空间分布的影响,以EV群体空驶成本最小化为目标进行充电站选址,以充电站的周最大充电负荷确定建设容量,并选取建设成本最小和充电桩利用率最大的规划方案,兼顾运营商和EV用户的利益。以一个典型的城区为例,验证了该规划模型的可行性和有效性。     

基于OD矩阵的电动出租车充电负荷时空特性预测分析

电动出租车规模化发展带来的充电负荷是城市电网中的新型负荷。电动出租车充电负荷与其商业运营特点紧密相关。融合出租交通的OD矩阵信息和出租商业运营时间窗,分析乘客出行需求特征以及出租车行驶状态转换特征,采用蒙特卡洛法,建立出租交通充电需求模拟仿真流程。计及出租车载客和寻客状态行驶速度,以及出行路线和快、慢充电能补给方式决策上的差异性,量化仿真出租车运营随机性、分散性对充电需求时空分布的影响。以某城市电动出租车未来规模化推广为算例,预测电动出租充电需求时空分布,为该地区电动出租车充电网络及配电网规划提供支撑。     

基于出行链及轨迹大数据的综合商业体充电站选址规划∗

针对综合商业体内充电站的规划问题,首先提出基于出行链的电动私家车用充电需求模型;其次通过Arc- Gis对成都市出租车轨迹大数据进行研究,获得电动出租车的时空充电需求;最后分析综合商业体内影响客户充电需 求的因素,并建立基于TOPSIS的综合商业体停车-充电混合充电站选址模型,确定综合商业体内可改造为充电桩的 停车位,建设停车-充电混合充电站.     

考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站规划

针对电动公交车充电站的最佳充电容量难以确定及其充电效率低的问题,提出了一种在站址既定情况下考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站优化规划方法。首先,根据电动公交车的发车状态模拟电动公交车日常运行中的电能消耗,生成电动公交车的总运行负荷时序曲线;然后,基于生成的运行负荷时序曲线,构建充电需求度指标,制定电动公交车的充电调度机制;最后,在满足电动公交车充电需求的同时兼顾充电站精细化规划的要求,建立以充电能力最强、投资运行成本最小、光伏能源综合利用指标最大为优化目标的充电站多目标优化规划模型,并采用小生境多目标粒子群优化算法对该模型进行求解,以确定电动公交车充电站的充电桩数量以及光伏发电系统和配电变压器的容量。工程实例分析结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于自适应量子遗传算法的电动出租车充电站规划

电动出租车充电基础设施的科学布局与建设对于电动出租车的推广具有重要的意义。考虑到对于以收益最大为目的的电动出租车驾驶员而言,时间价值具有重要的意义,以充电站建设及运行维护年费用、出租车前往充电站耗时年成本、充电等待时间年成本及配电网网络损耗年费用构建全社会年总成本目标函数,以配电网安全运行为充电站布局规划的约束条件建立模型。在量子遗传算法中引入自适应调整策略,并与Voronoi图法相结合对模型进行求解,基于Voronoi图划分的充电站服务范围,采用排队论的M/G/c对充电站容量进行优化配置,从而实现电动出租车充电站的选址定容。最后,以36节点的路网和33节点的配电网络为例说明了模型和方法的有效性和实用性。     

电动公交车充电站规划和充电策略研究

针对电动公交车的运营特点对公交车专用充电站进行了规划。基于“集中充电,统一配送”的充电模式搭建集中充电站规划的两阶段模型,采用Affinity Propagation聚类(简称AP聚类)确定站址和服务区域,考虑电池和电能购置费用,制定充电策略以实现集中充电站容量的优化配置,最后以综合成本最小为目标选取建设规模及具体方案,利用Lingo软件求解。采用算例对所提模型进行说明,验证其有效性和可行性。     

考虑多需求场景的城市电动汽车充电站多目标规划

当前,多数研究基于用户出行路径确定EV充电需求,但是往往未考虑到多种不确定性。基于用户出行数据,考虑多种不确定性因素,在三种场景下对EV充电需求进行模拟,并采用K-means聚类算法得到三种场景下的充电需求。其次,基于此建立了一个综合考虑用户侧与非用户侧利益的多目标规划模型。另外,还提出了考虑多场景的改进排队理论对充电站定容,所提规划模型由NSGA-Ⅱ求解,并采用TOPSIS综合评价法确定规划方案。最后,以山东省潍坊市部分城区为规划区域,交通网耦合IEEE 69节点配电网为算例验证了所提规划模型的有效性与优越性。     

考虑交通流量俘获的电动汽车充电负荷预测和充电站规划

针对电动汽车(EV)的充电需求,考虑路径的交通流量,以最大交通流量俘获、最小配电系统网络损耗和最小节点电压偏移为目标,构建了一个多目标决策模型对EV充电站进行规划。运用网络扩展技术确定交通流量俘获路径;运用蒙特卡罗模拟算法,确定规划区内EV的最大充电负荷,从而推算得到充电站的容量;运用超效率数据包络分析评价方法,确定经过归一化处理后各目标函数的权重系数,从而将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并采用改进的二进制粒子群优化算法进行求解。以一个包含25个节点的交通网络耦合33节点配电系统为算例进行仿真,验证所建模型和所提方法的有效性,并进一步分析EV最大行驶里程、充电站负荷接入不同节点以及不同时刻对各目标函数的影响。     

基于RuBee/GPRS/GPS技术的电动汽车充电站智能管理系统

为了提升电动汽车充电站管理水平,设计了一套智能管理系统,主要由ARM处理器、GPRS无线通信模块、GPS接收模块、RuBee读写模块等组成,用于实现对电动汽车电池信息和驾驶员信息的采集以及对电动汽车充电站充电桩、电池、工作人员的有效管理。     

基于交通-电力均衡耦合的电动汽车快充站与配电网联合规划

针对现有充电站规划大多忽略配电网容量上限,且交通网、快充网以及配电网耦合关系考虑单一导致电动汽车大量接入产生配网负载不均的问题,提出一种基于交通-电力均衡耦合的电动汽车快充站与配电网双层联合规划模型。首先,基于海量网约车订单数据进行数据挖掘和出行特征融合,得到快充负荷时空分布。然后,基于交通网-快充网-配电网之间的信息交互与能量流动关系提出均衡分区耦合模型,并在此基础上建立电动汽车快充站与配电网双层联合规划模型,采用遗传算法与混合整数线性规划相结合的方法求解。最后,基于成都市主城区路网,以54节点配电网为例开展仿真分析,结果表明,提出的双层联合规划模型对于电动汽车快充站规划具有一定的可行性,且均衡耦合模型可以优化配网分区结果,在一定程度上提高了配电网的安全性和稳定性。     

基于引力模型的电动汽车充电站选址规划

作为电动汽车的配套设施,充电站的收益与服务的电动汽车的数量及其充电次数有关,而电动汽车的数量及充电次数会受到充电站使用便捷性的影响。为了解决此问题,本文分析了充电站等级、电动汽车规模以及距离之间的相互影响关系,得到了充电站与电动汽车之间的相互吸引模型,在考虑相互影响的基础上,得到电动汽车数量发展的引力模型函数;定义充电便捷性函数,得到了充电次数和便捷性之间的引力关系,在此基础上得到考虑未来发展的电动汽车充电站规划模型。最后,采用微分进化算法对建立的模型进行求解,针对某一具体算例进行了仿真分析,结果表明,本文选址规划符合实际,为充电站的选址规划提供了参考。     

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。     

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。     

基于配电网概率潮流计算的电动汽车充电站规划策略

大规模电动汽车接入会导致配电网潮流分布发生变化,给配电网的运行带来风险。采用半不变量和Gram-Charlier级数计算考虑电动汽车充电负荷的配电网动态概率潮流。根据节点电压和支路潮流的越限严重程度,定义评价充电站对配电系统潮流影响的综合指标,提出了确定充电站最优电气接入点的方法。IEEE33节点配电系统的仿真计算结果表明,采用上述方法选择充电站的电气接入点可以降低配电网节点电压和支路潮流越限的风险,有助于通过充电设施的优化布局对电动汽车的充电行为进行引导和优化。     

城市电动汽车充电设施需求预测与规划布局研究

随着电动汽车的普及,其配套的充电设施供给日益成为迫切需求。城市充电设施合理布局有助于推动电动汽车产业发展,有助于有效保护城市生态环境。通过分析电动汽车充电设施发展趋势与布局理念,提出城市充电设施规划模式、技术流程、需求预测和规划布局方法。将这种理念与方法应用于安徽省全椒县中心城区充电设施规划设计。规划结果表明,相应的需求预测和规划布局方法能够为完善城市电动汽车充电设施配套建设与空间布局实践提供技术支撑。