电动汽车充电站短期负荷预测

为了保证规模化电动汽车接入后的配电网的稳定性,文章对电动汽车充电负荷特性进行研究,建立了电动汽车充电负荷预测模型,考虑到适应复杂的天气变化情况下的电动汽车充电站负荷预测,采用基于GA-ANFIS-FFNN算法的电动汽车充电负荷预测方法,采用GA优化的ANFIS算法进行充电负荷预测,预测输出结果采用FFNN算法优化提升整体预测准确性,并采用多种算法对比验证本文所提算法在突变天气下的充电负荷预测的优越性。     

电动汽车充电规律对配电网影响的分析与建模

结合美国电网实际运行数据和道路交通情报,基于电动汽车类型、配电网裕量、季节时段等多元因素拟合电动汽车充电时间的规律性曲线,并构建电动汽车充电规律对配电网的影响模型.算例表明该模型能够较好地反映电动汽车在不同时段、不同比例的接入对配电网造成的影响,有利于对配电网的投资建设、安全预警和电动汽车的优化调度进行决策.     

电动汽车无线充电技术探讨

二氧化碳等温室气体排放过多导致的环境恶化以及能源危机的来临,原有的汽油汽车急需要新型能源汽车来取代,其中以电动汽车的研究最为热点.电动汽车的充电方式选择,对其普及性有着至关重要的作用.除了传统有线接插头充电方式外,电动汽车无线充电技术的研究也越来越收到国内外各研究机构的重视.该文详细介绍了电动汽车上常用的三种无线充电方式,即电磁感应式、强耦合电磁共振式、无线电波式,并对各自的优缺点进行了较详细的说明,最后对电动汽车无线充电技术的发展前景进行展望.     

电动汽车智能充电系统概述

如今的世界面临着能源危机与环境污染两大主要难题全部都是因为汽车,要想保证汽车行业的可持续性发展,执行零排放电动汽车是必然的发展趋势.文中简单介绍了智能充电动力电池的特性,并对电动汽车智能充电的硬件和软件设计做了简要概述.     

基于SACPS算法的住宅小区电动汽车集群有序充电

针对传统电动汽车有序充电存在的充电影响因素考虑不全、优化目标过于单一、充电体验不友好等问题,以住宅小区电动汽车集群充电为研究对象,构建集群有序充电模型,提出模拟退火的混沌粒子群(simulated annealing chaotic particle swarm,简称SACPS)算法,且使用该文算法对集群有序充电模型进行优化,最后对优化结果进行仿真实验.仿真实验结果表明：相对于其他2种算法,该文算法能使电动汽车集群有序充电模型取得更低的最佳适应度;与集群无序充电相比,SACPS算法的集群有序充电的负荷峰值、负荷峰谷比、充电费用分别降低了42.62%,96.81%,15.61%; SACPS算法的集群有序充电在一定程度上实现了与其他负荷的错峰用电.因此,SACPS算法具有优越性.     

郑州市电动汽车充电设施发展的研究与思考

电动汽车作为一种新型的能源汽车,正被我国大规模地推广使用。作为电动汽车重要的组成部分,充电设施对其推广应用具有重要的作用。郑州市出台了各种政策来支持电动汽车充电设施的发展,但选址困难、充电设施数量不足等问题日益突出。文章介绍了郑州市电动汽车充电设施的发展现状,分析了充电设施发展的优劣势,并提出了针对性的对策。     

基于电阻器耦合的电动汽车感应充电定位

目前,市场上出现越来越多的以电池为动力的电动汽车,其中大多数电动汽车必须通过有线充电装置进行充电。与之相对应的感应式无线充电系统,可以让充电过程更加舒适。无线充电系统一般由初级线圈和次级线圈组成,其中初级线圈可以建立在停车场,将电能转化为场能;次级线圈安装在车辆中,接收初级线圈能量并转化为电能,为车辆电池充电。为保证充电过程安全有效,初级线圈和次级线圈必须充分耦合,这可通过将车辆准确定位在初级线圈上方来实现。本文提出了一种简单而经济的方法来验证线圈之间的耦合是否足以满足充电条件。通过安装在次级线圈侧的电阻,来模拟在确定工作条件下无线充电系统的电池负载;电阻两端电压可以用来估计线圈之间的耦合度,以反映车辆与初级线圈的相对位置。本文在数学和物理原理的基础上解释了这个概念,并在一个真实的无线电传输线路上进行了试验评估。     

含光、储、电动汽车居民小区电力负荷综合管理系统

电动汽车、小型光伏发电装置在居民配电系统获得日益广泛的应用,改变了居民负荷需求特征,给现有系统带来一系列问题.为提高居民小区光伏利用率,引导电动汽车有序充电,针对含光、储及电动汽车的居民小区,研究光伏出力及电动汽车充电行为的不确定性及特征,利用集中设置的储能装置,在不改变既有配电系统一次拓扑结构的前提下,构造居民小区电力负荷综合能源管理系统,并提出直接和间接负荷控制相结合的综合能源管理控制和调度策略.该系统及其控制策略利用分时电价机制间接调节电动汽车充电行为,避免夜间充电高峰;利用合理设置的集中储能装置,通过直接控制,转移多余光伏出力,充分消纳光伏出力,同时达到最大化用户收益和解决变压器白天光伏反向送电过载问题的目的.以实际居民小区实测数据为基础,对不同场景的仿真分析验证了方法的可行性和有效性.     

一种基于协同过滤的电动汽车充电推荐方法

 基于大量的充电行为数据,建立电动汽车用户的充电兴趣模型,将用户感兴趣但未发现的最佳充电选择推荐给用户,实现充电行为有序引导是一个重要问题。本文针对电动汽车充电提出一种基于协同过滤算法的推荐模型,得出最佳推荐模型参数指标,充电10次以下的新用户采用基于用户的协同过滤算法,充电10次以上的老用户采用基于物品的协同过滤算法;基于用户的协同过滤算法的最佳邻居数和推荐列表长度均为3;基于物品的协同过滤算法的最佳推荐列表长度为4。指出负荷聚合商可以结合参与需求响应计划的情况,对推荐列表进行再优化,将与需求响应冲突的推荐信息过滤掉,从而实现有序充电控制。     

基于公平权重的电动汽车充电功率分配策略

为满足规模化电动汽车用户多样性的充电需求,提出一种基于公平权重的电动汽车充电功率分配策略.首先,在M/M/C/N排队模型的基础上加入优先级惩罚机制,初步优化用户等待时长和充电功率;其次,针对用户充电时的满意度问题,提出一种基于惩罚因子的用户满意度函数;最后,利用优化的熵权法在满足用户需求的前提下,将用户间的充电公平因子以权重的形式参与到功率分配中,实现对区内可用负荷的公平分配,并运用用户满意度函数对功率分配方法进行评价.仿真算例表明,新用户加入充电方式分配算法和基于公平权重的功率分配策略能进一步优化用户等待时长和充电功率;所提出的用户满意度函数也能有效地评价用户对充电站的态度,有助于各充电站改进服务,进一步优化用户体验.     

天气影响下基于风险评估的电动汽车光伏充电站需求响应

在“碳达峰、碳中和”背景下,新能源发电逐渐占主导地位,电动汽车数量增长显著,电动汽车光伏充电站将在需求响应方面有重要作用。该文提出一种天气影响下基于风险评估的电动汽车光伏充电站的需求响应方案,根据构建的“预测—预防—响应”三阶段流程图,结合电网及天气的地理信息系统(geographic information system, GIS)数据进行多层时空数据整合分析,作出风险地图;并据此进行天气对用户影响的风险评估,对装备有光伏发电的电动汽车充电站的运行成本进行建模,优化充电站资源在日前储备市场的参与方案;在用户参与下分别进行需求侧管理(demand side management, DSM)和停电应急管理(outage management, OM),并进行案例研究。该文研究能有效预测天气对电力用户影响并将其可视化,并验证了带有光伏发电的电动汽车充电站,有助于减轻天气对电力供应造成负面影响的作用。     

基于实车试验大数据分析的插电式混合动力汽车能量管理策略解析

以某先进的串并联混合动力系统为研究对象,提出一种插电式混合动力汽车能量管理策略的逆向解析方法。基于功率流和能量分析,设计试验解析流程,通过实车试验,分别完成对整车动力性、经济性测试及其性能影响分析,在此基础上制定插电式混合动力汽车的能量管理策略。最后基于MATLAB/Simiulink平台及其Simscape模型库,开发了基于实车试验大数据的串并联插电式混合动力汽车仿真平台,通过仿真与实车试验的对比分析,验证了解析策略的正确性。     

面向电动汽车有序充放电研究综述

推动节能减排,助力“2030碳达峰”“2060碳中和”远景目标实现,需要更为绿色的出行方式。然而大量电动汽车无序充放电行为给配电网安全和充电站运营商接纳能力带来了极大的挑战。为缓解负荷压力,亟待对电动汽车充放电行为进行引导。首先从配电网、充电站运营商、电动汽车用户3个层面归纳了影响有序充放电水平的因素;其次从配电网层面对提升有序充放电水平的方法进行了阐述;随后从内部资源整合和外部充放电引导方面论述了充电站运营商层面提升有序充放电水平的研究方法;然后从响应意愿和响应能力2个角度表征用户对有序充放电行为的响应程度;最后对电动汽车有序充放电研究方向进行了总结与展望。     

基于 GT-driver 的电动汽车传动系统的优化设计

以奇瑞某车型的电动汽车传动系统为研究对象,对系统主要参数进行较为合理的设计和匹配．应用遗传算法对该系统的参数进行优化处理,并基于GT-driver软件对优化后的整车动力性、经济性进行仿真分析,其仿真验证了参数优化结果能满足整车性能目标要求．     

Study on load performance of electric motor system used in hybrid electric vehicle

The performance of the power assist, global optimization solved by dynamic programming (DP) method, Chery and Insight control strategies are analyzed using the mild parallel hybrid electric vehicle (PHEV) model based on Insight structure. The influence of the four control strategies to the load power of the electric motor system used on parallel hybrid electric vehicle is studied. It is found that 80 percent of the motor load power points are under 1/5 of the electric peak power. The motor load power of the power assist control strategy is distributed in the widest range during generating operation, and the motor load power of the global optimization control strategy has the smallest one.     

电动汽车有序充放电分群调度策略

为解决大规模电动汽车无序入网会给配电网安全稳定运行带来一系列不良影响问题,提出了车联网(vehicle to grid,V2G)模式下电动汽车有序充放电实时响应分群调度策略.从日前-日内多时间尺度出发,充分计及车主响应意愿及响应能力,对电动汽车集群进行细致划分.针对每个调度时段,综合考虑电网、电池、车主等约束条件,建立...     

基于RBF-ARX模型的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法:将短期电力负荷预测看作非线性时间序列预测问题,并根据历史负荷数据建立电力负荷自回归预测模型(ARX模型),用RBF神经网络逼近ARX模型的参数,并用结构化非线性参数优化法(SNPOM)离线估计模型参数。用该方法对湖南某市电力负荷进行预测,将预测结果与实际负荷值进行比较,结果表明:基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法精度高,可靠性强,具有很好的实用性。     

考虑电动汽车充放电的智慧社区强化学习能源优化调度策略

为提高智慧社区能源系统(smart community energy system, SCES)运行的经济性,引入了电动汽车作为储能设备,并在此基础上提出了一种基于强化学习的新型智慧社区能源系统运行优化调度策略。首先,基于各能源设备运行机理构建了新型智慧社区能源系统模型,该模型考虑了电动汽车作为储能设备入网运行对负荷和供需平衡的影响。其次,将电动汽车分为耗能组和储能组,分别作为用电负荷和储能设备参与系统运行。分析了新型智慧社区能源系统多种能源设备的能量耦合关系,进而建立了电动汽车及各能源设备的非线性约束条件,并重新设计了算法的状态空间、动作空间以及奖励函数。再次,运用基于深度双Q网络(double deep Q network, DDQN)的新型智慧社区能源优化调度策略解决能源系统运行优化问题。最后,以某社区为例,仿真验证了所提策略可有效提高智慧社区能源系统运行的经济性。