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。     

改进粒子群算法的电动汽车时空优化分配策略

兼顾待充电汽车的时间分配和空间分配,以每个时段每个充电站的充电电动汽车数量为决策变量,建立了集中充电时段内充电负荷方差和充电站充电汽车数量方差的数学模型.提出时空优化分配策略,使待充电汽车在时空上达到均衡分配,并在基本粒子群算法基础上结合了线性递减权重和异步变化学习因子方法.基于纽约州独立系统交易运行机构(NYISO)的原始负荷数据进行算例仿真.结果表明,文中提出的电动汽车集中充电调度策略在时空上优化分配待充电汽车,达到了降低负荷峰谷差、减小负荷波动的目的.     

基于信息交互的大规模电动汽车充电路径规划

随着电动汽车的不断普及,在充电高峰时段大规模电动汽车聚集充电,将会导致充电站附近局部交通拥堵,带来用户充电等待、电网负荷大幅波动等问题。该文基于实时的信息交互系统,提出了综合考虑交通网、充电站、配电网信息的大规模电动汽车充电路径规划方法。设定包括路段通行、车辆充电需求、充电站负荷、电网运行等约束条件,建立考虑路段通行时间、充电站车辆数目、充电负荷等因素的多目标优化函数,采用改进的Dijkstra方法对该优化问题进行求解。仿真分析结果表明:该充电路径规划方法在保证配电网正常运行的前提下,可缓解充电站附近的交通拥堵,减少电动汽车用户充电等待时间,提高充电设施的利用率。     

基于双边满意度匹配电动汽车充电调度策略

电动汽车因节能减排而被大力推广,但其续航能力差,需要频繁充电。为了提高用户的出行体验和充电站收益,提出了一种基于双边满意度匹配的电动汽车充电调度策略(Bilateral Satisfaction Charging Schedule,BSCS),对分布在一定区域内的电动汽车与充电站实现一对一匹配。为了便于比较分析,进行了实验分析,与随机分配和面向用户行驶计划的调度策略进行了对比,实验结果证明,本匹配调度模型能够有效提高电动汽车主体与充电站主体的满意度,并优于上述两种调度模型。     

基于满意优化的电动汽车充电站选址

充电站选址是当前电动汽车推广中面临的首要问题.基于满意优化理论,提出了电动汽车用户满意度评价函数;通过引入充电站等级概念,以平均电动汽车用户满意度最大为目标函数,建立了多等级电动汽车充电站选址的混合整数规划模型,并提出了基于免疫算法的模型求解算法.测试结果表明,该模型可以有效地确定充电站的位置、等级及服务区域,并且其求解算法是快速、有效的.     

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%。     

基于排队模型的大型园区充电站负载能力研究

电动汽车充电桩的建设是制约着电动车日常使用的关键问题之一。同时,大量电动汽车在高峰时间充电亦会对电网带来较大负荷,需要在规划阶段对充电站进行优化,降低对电网的压力。以某大型工业园区充电站为对象,统计了用户在充电周期、充电量、充电时间上的习惯,分析结果显示该充电站用户到达间隔近似服从负指数分布,充电服务时间近似服从Gamma分布。基于M/G/k排队模型,建立了该园区内部充电桩的排队仿真模型,通过蒙特卡洛方法给出了不同时段充电站的排队长度、排队时间等参数,并对比了充电服务时间分布不同对排队模型关键参数的影响,为未来纯电动汽车充电桩的建设与优化具有直观的参考意义。     

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。     

多因素下基于路网拓扑的电动汽车充电路径规划策略

随着电动汽车产业的发展,电动汽车的充电需求也日益增加.为了满足电动汽车用户充电多样性需求并提高充电设施利用率,本文在考虑出行距离、充电电价以及充电站排队情况等三种影响因素下构建混合整数线性规划模型,提出了一种多因素下基于充电站路网拓扑结构的电动汽车充电路径规划方法,为用户规划充电路径与充电站选择.首先,该方法在能耗约束的前提下基于Dijkstra最短路径算法进行充电引导,为求解多目标最优引入信息熵的概念来确定各参数影响权重.其次,针对用户充电需求的差异性问题,提出了三种不同目标下的规划方法以降低用户充电成本.此外,本文构建了站点随机充电服务排队模型并进行敏感性分析以研究充电站服务能力对充电成本的影响.以某地区路网为算例进行仿真,结果表明本文提出的方法能够有效降低用户充电出行成本并合理规划出行路径,验证了所提模型的可行性和有效性,对充电选择和站点配置具有一定的决策参考意义.     

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.     

基于V2G的电动汽车有序充放电控制策略

大规模电动汽车作为移动存储的电力负荷,其无序充电行为将会导致电网出现负荷峰谷差加大、负荷率降低等问题。文中分别从电网侧和用户侧的角度,研究基于车网互动(V2G,vehicle to grid)的电动汽车有序充放电控制策略。在电网侧以负荷曲线均方差最小为目标函数,在用户侧以电动汽车用户参与V2G获得的经济收益最大化为目标函数,并且考虑到电动汽车实际充放电功率、可用容量及用户日常设置等约束条件,采用粒子群优化算法进行仿真求解。分别以重庆2020年、2025年和2030年电动汽车有序充放电为例,对电动汽车在电网侧和用户侧的有序充放电进行优化控制仿真分析。算例结果表明,所提出的电网侧和用户侧电动汽车有序充放电优化控制模型能有效降低负荷峰谷差、平滑负荷曲线并为参与V2G服务的用户带来经济收益。     

基于补偿激励的电动汽车与电网联合优化调度

为减少电动汽车(EV,Electric Vehicle)无序充放电对电网造成的冲击影响和促进新能源消纳,考虑EV集群的储能能力和可调备用负荷特性,提出一种基于补偿激励用户引导的电动汽车-新能源-区域电网联合优化调度控制策略。充分考虑车主充放电意向和所能接受的充电成本,建立EV充放电服务系统(EV-CDSS,Electric Vehicle Charging and Discharging Service System)。利用接入系统的EV集群储能作用,辅助区域火电,平抑区域电网功率的波动,改善EV无序充放电,并提高区域电网稳定性和节省EV充电成本。以典型的区域配电网负荷及风光电厂输出功率数据为例,通过仿真,验证了所搭建的EV-CDSS及控制策略的可行性和有效性。     

考虑电动汽车有序充电的配电网重构降损策略

随着电动汽车的快速发展,配电网中建设了大量的充电桩和充电站。由于电动汽车的充电行为具有潮汐效应,当大量电动汽车同时充电时将造成配电网中的线路重载,使得部分节点的电压过低。因此研究电动汽车的有序充电以及通过配电网重构改善潮流分布具有重要的意义。首先以配电网的负荷波动最小为目标优化分时电价策略,引导充电站和充电桩控制电动汽车的充电功率以优化负荷曲线,最后通过配电网重构策略改变配电网中的柔性开关从而转移潮流,提高电压质量。通过IEEE33节点算例验证,结果表明所提的有序充电和重构策略能够改善配电网的潮流分布,降低配电网的峰谷差和网损,提高配电网的电压质量。     

电力市场下用户电价体系的研究

为了规避电力市场中可能出现的电力危机风险，有效地控制电力负荷峰谷差逐年增加所引起的电网运行隐患，提出了一种电力市场环境下用户端开放的用户电价体系。该体系能包容现行刚性的用户电价体制，且与市场环境下以期货电量交易和现货电量交易为特征的结算模式相衔接。论述了电价体系中用户节点电价、分时电价和特征电价的组成和作用，用市场敏感函数来描述不同的用户对电价变化的承受能力。在电费结算方式上，以每天的用户电价曲线为依据，引入先购电、后用电的机制，并以此过渡到用户侧期货电量交易和现货电量交易的模式。     

基于用户需求和等待时间的改进型频谱分配算法

通过对最新的图论着色频谱分配算法进行分析,提出了一种基于用户需求和等待时间的改进型频谱分配算法。解决了频谱资源紧张情况下用户等待时间太长的问题。使认知用户机会均等地使用频谱资源。经过频谱复用,更好地满足了用户频谱需求。仿真结果表明该算法是有效的,提出的算法提高了频谱利用率并且保证了系统公平性。     

电动公交车线路和充电设施及策略规划方法研究

针对电动公交车充电设施配置不合理的现象,对电动公交车线路和充电设施及策略规划方法进行研究。综合考虑充电站及充电桩配置与公交线路运营特征设计参数两者的相互影响,以充电等待时间和运力为约束条件,建立社会福利最大化模型。基于两种不同的充电策略,讨论其对充电站内车辆排队充电等待时间的影响。以拉格朗日函数求解算法和遗传算法对模型进行求解,并以苏州市931路纯电动公交线路为算例对模型与算法进行了验证。研究结果表明,相比于遗传算法,基于拉格朗日函数的求解算法效率更高,求解结果更稳定。根据所构建模型设计的充电桩数量及线路运营特征参数,在满足充电等待时间约束的条件下可以实现社会福利最大。该研究所提出的模型可为电动公交车线路规划提供决策依据。     

基于实时电价的含电动汽车微电网两阶段优化调度

为解决大量电动汽车无序充电对微电网负荷曲线产生新的峰值或峰上加峰等现象,提出了V2G(vehicle to grid)下两阶段优化方法,第一阶段考虑实时电价的前提下以满足用户充电需求为目标建立电动汽车有序充放电模型,第二阶段以微电网综合成本最低和微电网出力波动最小为目标,确定电动汽车有序充放电功率。为了解决多目标优化的问题,本文采用改进型多目标粒子群算法（IMPSO）。为验证本文方法的有效性,用蒙特卡洛法模拟某微电网内电动汽车的充电需求后采用本文方法优化,结果证明本文调度方法降低微电网经济成本和出力波动的同时,降低了用户成本。     

基于分时电价的用户侧光伏储能系统容量配置

光伏与储能系统的配合使用已经是一种趋势,在用户侧合理配置光伏电池与储能电池的容量,可以明显提高用户的经济效益。为了提高用户在分时电价下的经济效益,本文基于用户侧典型日光伏发电曲线与典型日用户负荷特征曲线,结合用户分时电价,设计储能系统的能量调度策略,建立经济优化模型,并基于量子粒子群优化算法对模型进行求解,得出光伏与储能系统的最优容量。仿真分析和结果表明,本文方法可以明显提高分时电价条件下用户的经济效益,对大电网的削峰填谷也有一定的积极作用。     

基于聚类和随机矩阵理论的用电行为刻画方法

针对配网大数据应用背景下难以建立用户用电行为刻画模型的问题,提出一种基于聚类和随机矩阵理论的电力用户用电行为刻画方法.首先利用K-means聚类法对海量用户用电特征数据进行分析,根据不同用电模式对用户进行群体划分.然后基于随机矩阵理论建立用户用电行为分析模型,利用各用户群体的经济数据、气候数据及电力价格数据等辨识与用户群体用电量相关联的因素,实现对电力用户用电行为的刻画.最后通过甘肃省武威市电网实际用电数据验证所提方法的有效性和准确性,为电力精准营销和制定电力需求侧响应策略提供数据支撑.