纯电动出租车经济效益与服务定价分析模型

在上海市现有传统出租车市场的基础上建立电动出租车的运营环境,基于充电与换电模式、充电时间与换电频率、单日运营时间构建电动出租车6种运营模式,利用电动汽车行驶质量与能耗回归模型,界定车辆动力电池容量.进而构建基于购置成本、使用成本、驾驶员工资、营业收入的全生命周期经济效益评价模型,基于油价上涨、电价上涨、电池成本下降3种不同情景,建立纯电动出租车的服务定价模型.计算结果表明:换电模式比充电模式盈利能力强;燃油价格年均上涨5%以上的情景下,电动出租车可以在5年与燃油出租车实现同等盈利;电价上涨10%,电动出租车服务价格则需上涨1%;电池成本若能够显著降低50%,电动出租车的服务价格将比燃油出租车低7%.     

基于电价响应模型的电动汽车充电优化策略

大量的电动汽车接入电网充电需要考虑经济效益和系统稳定性的影响,为了减少由于电动汽车的无序充电对配电网负荷引起的较大波动,提出了一种基于电价响应和电网激励的电动汽车有序充电优化策略。首先,在充分考虑用户的充电需求和电网安全运行的基础上,以负荷最小峰谷差为目标函数,采用遗传算法求取峰谷时段电动汽车充电数量最优解;其次,构建了电动汽车峰谷电价优化模型,建立了电动汽车充电数量与峰谷电价之间的关系,实现了电动汽车充电价格的最优定价机制;最后,考虑到充电站运营商实施分时电价前后的总收益不受损害,引入了电网公司为减少负荷峰谷差而给出的激励机制。通过对算例的分析,提出了基于电价引导的电动汽车有序充电策略,在降低了运营商的购电成本和用户充电成本的同时,实现了系统负荷削峰填谷的目的,验证了所提控制策略在节约能源方面具有有效性和合理性。     

考虑电动汽车充电阻塞的日前动态税收优化分析

为解决住宅环境下电动汽车充电阻塞问题,提出一种考虑电动汽车充电阻塞的日前动态税收策略.提出动态税收实施的策略流程,建立改进的动态税收优化模型,并采用基于拉格朗日的直流最优潮流算法来求解位置边际定价,在负荷较稳定的情况下实现最佳税收策略,实现对电动汽车的最优有序充放电管理以及最优收费措施,达到收费成本的最小化.根据对某地区0.4 kV配电网的算例分析,验证所提策略的可行性.仿真结果表明:在各个时段采用动态税收控制策略能有效防止充电阻塞,并且保证了日前电网最佳税收.优化策略增强了控制方案的可操作性,便于工程应用.     

基于动态分时电价的电动汽车有序充放电调度策略

针对电动汽车无序充放电行为对电网的影响,以及传统的峰谷分时电价容易造成新的负荷高峰、无法考虑电动汽车的动态特性等问题,建立了动态分时电价的有序充放电调度策略。以电动汽车充放电电价、电动汽车充放电状态和充放电功率为决策变量,构建了以电动汽车充放电成本最小、电动汽车接入造成的网络损耗最小和节点电压偏差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;综合考虑电动汽车充电需求和配电网运行约束,在改进的IEEE33节点系统中进行算例验证。结果表明,动态分时电价克服了传统峰谷分时电价下的弊端,能够根据电动汽车的动态特性来调整电价。所提调度策略融合了灵敏度分析方法,可大幅缩短调度过程中潮流计算的时间,并能有效降低电动汽车的充放电成本以及电动汽车接入对网络损耗和节点电压的影响,对于含电动汽车的电网实际调度具有一定的参考意义。     

浅谈电动汽车充电基础设施建设问题

随着国家和地方扶持政策的陆续出台,电动汽车充电基础设施建设明显加快,但依然很难提升消费者购买电动汽车的信心,其中的关键问题仍然是充电难。通过对当前政策的阐述以及充电基础设施建设投资分析、充电设施建设规划、充电设施运营等相关问题的讨论,说明当前电动汽车充电基础设施建设面临的形势及存在问题,提出了解决"充电难"问题及今后充电设施建设方面的建议,供同行参考。     

自动共享电动汽车的云-边协调优化模型与控制策略

针对自动共享电动汽车(shared autonomous electric vehicles,SAEV)运行出现的车辆分配不平衡以及充电优化问题，提出了一种基于云-边协调计算的SAEV优化控制策略。首先，给出SAEV再平衡优化模型以及再平衡任务分配算法;其次，考虑使用V2G和动态电价进行SAEV车队的充放电优化，给出SAEV车队能量交换模型以及出行订单分配算法，以减少整个SAEV车队系统的充电成本；再次，利用云-边协调通信将这些优化结果信息在不同平台间进行互动传输，实现电动汽车的最优充电与迁移策略；最后，通过MATLAB使用真实的深圳出租车数据对该优化控制方法进行验证。结果表明，该框架可降低充电成本,提高交通效率，有望扩展应用到更大规模的系统中。所提云-边协调控制策略将复杂的SAEV优化问题分解成3个子问题进行求解，为SAEV的最优运行提供了一种新的方法。     

工作场所光伏电动汽车充电站可行性研究

基于某工厂员工的电动汽车使用数据,分析了员工上下班出行行为及电动汽车电量分布情况,使用蒙特卡洛模拟方法仿真了100辆电动汽车的出行及充电行为.设计搭建了光伏电动汽车充电站仿真平台用于对电站进行评估分析.基于仿真数据,使用粒子群算法对工作场所建设电站进行了系统方案设计和可行性研究.结果表明,模拟数据能很好地描述员工出行和充电行为,设计的光伏充电站系统能够基本满足员工充电需求,从而促进工厂的可持续化发展并节约成本.     

基于电池交换的电动汽车充电设施规划方法研究

电动汽车存在充电时间长、行驶距离有限的问题。针对电池交换的充电方式,研究了电动汽车电池交换站及电池配置问题。利用生灭过程理论描述了交通走廊沿线电池交换站的电池交换及其充电过程,建立了换电站运作的随机模型;进而以电动汽车换电成功概率等为约束,建立了以建设成本最小化为目标的充电设施规划模型,并基于拉格朗日方法提出了模型求解算法。研究结果表明,所建立的模型不仅能够计算换电成功概率,还能分析换电成功概率、充电技术进步的影响,实现了满足电动汽车换电成功概率的约束条件下的建设成本最小化的交换站及电池配置。     

计及中等城市充电需求潜力与碳减排等效收益下的充电站规划策略

针对中等城市电动汽车充电设施过度分散、应用潜力未知等问题,构建动、静态充电需求结合的充电需求指标来分析不同区域的充电需求潜力.首先,基于区域充电需求潜力与充电站市场潜力、电动汽车用户出行数据等,提出中等城市充电需求承载力模型,结合马尔可夫链模型,构建充电需求潜力空间分布指数;其次,在考虑用户侧、充电站侧、电网侧成本与收益的基础上,构建区域充电站碳减排等效收益函数,通过免疫算法制定待选充电站选址定容方案;然后,采用熵权法改进的TOPSIS综合评价模型在保证电网接纳能力的基础上,确定相对最优规划方案;最后,选取中等城市湖北省宜昌市西陵区部分城区作为算例进行分析,通过IEEE33节点系统潮流计算检验规划结果的有效性和合理性,证明充电站能够在低碳减排方面带来高收益.     

电动汽车弹性充电策略的研究

为了缓解电动汽车里程焦虑问题，降低因充电时间过长对日常使用的影响，对家用电动汽车的充电策略进行了研究.针对家用汽车使用场景的离散性，提出弹性充电的方法，利用使用间隙规划充电方案，降低对行程的延误.并提出选择充电站和充电量的最优算法，根据电动汽车自身电池特性和周边充电站的资源竞争情况计算最优的充电决策.通过对真实车型数据和用车场景的模拟，验证了算法的有效性.这表明弹性充电策略能够大幅度节省行程时间，消除用户的里程焦虑.     

规模充电设施接入对配电网的影响及应对措施

梳理了国内电动汽车的政策背景和发展历程,以国家及北京市政府报告及规划文件的数据为依据,采取等比例放大的方法,预测了北京市2020年电动汽车的总量、各类电动汽车的组成数量、负荷总量和充电站规模,分析了规模充电设施接入对城市配电网的影响,提出通过有序充电引导、制定有效价格机制、合理优化充电站布局和引入新能源等措施,降低用户的电费成本,改善负荷特性,应对局部配电网充电功率聚集的问题.文中的仿真实例及对不同价格机制下充电电费的测算结果为上面措施的实施提供了依据.     

基于权重的居住区配电网下动态功率分配策略

大规模电动汽车的随机接入将导致小区配电网超出安全限制容量。如何利用可用的电力资源为电动汽车进行功率公平分配,降低电网运行风险是一个重要问题。为此提出了一种基于权重的居住区配电网下的电动汽车动态功率分配策略。基于电动汽车各项申报信息和小区电网状态,将电动汽车的已充电时长、停留时长及荷电状态作为评价指标,利用熵权法确定电动汽车充电权重;并结合加权最大最小公平分配算法,根据充电权重对小区随时变化的可用负荷进行公平分配。通过蒙特卡洛模拟的MATLAB仿真验证策略的有效性。仿真结果表明策略能依据小区实时负荷曲线,最大化利用可用电能去动态适应快速变化的充电需求,有效提升了电网和用户满意度。     

基于用户综合满意度的电动汽车充电诱导优化模型

随着电动汽车(electric vehicle, EV)在城市交通系统不断普及，充电诱导服务成为在充电设施有限条件下解决充电问题的有效手段。在分析电动汽车用户充电满意度的基础上，提出一种综合用户绕行距离、排队时间和充电费用的电动汽车充电诱导优化模型。为准确推导用户在充电站的排队时间，充分考虑电动汽车用户充电站选择决策的相互影响，建立充电站运营状态预测模型。针对模型特点，结合免疫算法求解模型。通过面向多充电请求的优化算例验证模型的可行性和有效性，结果表明：通过求解模型可以获得用户综合满意度最大化情况下的用户最优充电站决策及其行驶路径；与绕行距离最小、排队时间最短和充电费用最少等单目标优化方案相比，所提模型的充电诱导方案的用户综合满意度分别提升了15.0%、 17.8%和11.4%。     

基于用户行为和分时电价的充电定价策略优化

考虑用户充电行为和竞争对手定价等因素,研究公共充电站的充电定价问题.建立用户价格响应模型,量化分析充电价格与用户需求的内在关系.基于用户价格响应和分时电价,提出一种两阶段充电定价策略:第1阶段基于用户的充电频率分布,采用K-means聚类算法将一天划分为峰时段、平时段和谷时段;第2阶段,分析各时段的充电供需,峰时段以充电站利润最大化为优化目标,平谷时段以充电站利润和利用率最大化为目标,构建分段式定价优化模型,并分别采用遗传算法和NSGA-Ⅱ算法求解模型.基于某市充电站的运营数据,完成案例分析.结果 表明:峰时段总体利润提升约13.4％,充电桩利用率提高约26.8％;平谷时段共获得17组Pareto最优解,均优于固定电价机制.所提出的充电定价策略可以为充电站运营与规划提供决策参考.     

智能电网中基于动态优先级的插电式电动汽车充电管理(英文)

随着智能电网的发展和插电式电动汽车市场占有率的提高,大量随机的电动汽车充电活动将导致极大的电网峰荷和峰均比,给智能电网的稳定性和发电利用率带来严重影响,电动汽车用户多样的充电需求也为充电管理提出了更高的要求,采用动态优先级调度的实时充电管理方法是解决以上问题的有效途径.首先引入了智能电网中接入网的网络结构,进而提出一种可实现实时管理的智能电表子表,并基于队列理论对电动汽车充电过程划分为3个步骤,基于以上划分提出每个步骤的实时管理方案.进一步地,采用松弛时间来反映不同紧急程度的充电请求,并基于此设计了动态优先级的充电调度方法.仿真结表明所提充电管理方案有利于降低电网峰荷、提高发电利用率,并有效改善了电动汽车在中、低市场占有率下的充电准点率.研究结果有助于对未来电动汽车的发展和部署提供决策支持.     

多网络协作下电动汽车参与电力市场的调度策略

针对电动汽车充电需求的时空不确定性,电动汽车代理商如何参与电力市场并且如何实现运营利润最大化成为需要解决的问题。本研究首先建立基于多层深度学习算法的电动汽车出行预测模型,分别使用多层感知器和长短期记忆网络对电动汽车的出行数据和路况数据进行学习,通过训练好的预测模型预测次日的出行行为和路况。其次,考虑到路况的多变性对预测精度的影响,采用未来路径滚动优化方法和速度-能耗模型模拟次日电动汽车的出行行为,从而获取电动汽车更精确的时空状态和荷电状态。最后,考虑能量市场协同调度,通过日前市场的充放电调度模型对不同时段的电动汽车充放电行为进行规划,最大化电动汽车代理商的利益。为了证明所提预测方法的准确性,与预测常用的蒙特卡洛方法和拉丁超立方法进行对比,结果表明,本研究提出的深度学习算法具有更高的准确性。将模型应用于IEEE33节点测试系统中进行验证,实验结果表明,在电动汽车代理商的调度下能够有效降低电力系统的峰谷差,在系统出现阻塞的情况下,通过改变电动汽车的调度策略能够缓解系统线路阻塞问题。对代理商收益和用户出行成本进行分析,结果表明在代理商的调度下,不仅能够提高代理商收入还能够降低用户的出行成本,...     

基于电动汽车充换电站建设的研究分析

本文研究分析了电动汽车的充电站组成的基本框架、充电站的充放电系统、充电技术对充电站建设的影响而后分析研究了目前电动汽车常采用的直流充电系统以及充电站并网对电网运营的影响,最后对电动汽车充换（放）电站的建设提出了技术建议。     

电动汽车动力蓄电池快速充电关键技术探究

以动力蓄电池为能源的电动汽车被认为是２１世纪的绿色工程,而快速充电技术是电动汽车推广的一个关键．本文深入分析了铅酸蓄电池的微观与宏观充电特性,在一个蓄电池的四阶动态模型的基础上,提出了一种能够按马斯定律对蓄电池快速无伤害充电的智能充电算法．并提出了模型的动态修正和充电电流在线实时调整的方法     

插入式电动汽车充电对供电侧的影响的分析及启示

本文在讨论和评价电网和电动汽车相互影响的基础上,对电动汽车充电对发电调度的影响进行了分析,指出需要同时优化电动汽车充电模式和提高发供电能力,才能有效发挥电动汽车降低供电成本和实现温室气体减排的作用。     

含电动汽车充电设施的智能小区供电容量规划

针对大量电动汽车充电设施对智能小区供电容量规划产生巨大影响的问题,提出一种考虑电动汽车充电设施影响的智能小区供电容量规划分析方法;该方法基于智能小区原有供电容量规划,结合电动汽车充电设施,创建匹配模型,分别对小区内居民负荷、公用负荷及电动汽车充电负荷进行预测,计算出整个小区合理的供电容量,并通过实际算例分析验证。结果表明,该方法提高了智能小区的用电可靠性和经济性。