摘要:提出了“可调度能力”概念,表征单辆电动汽车(EV)基于车电互联技术接入特定配电网参与系统运行调控时的动态能量平衡能力,并构建了EV日内优先调度模型。首先,为精细量化EV可调度能力,综合EV电池损耗程度、用户信用度和反向供电能力等建立EV可调度能力分析模型;其次,以配电网总负荷峰谷差最小化为指标,结合EV可调度能力分析模型与供需两侧协同优化的两阶段优化调度模型,兼顾用户用车习惯确定可调度能力最优阈值;最后,基于新入网EV的可调度能力评估结果与最优阈值的数值关系,判断车辆有无优先调度权,从而构建了单辆车的事件驱动型日内优先调度方法。以某居民区充放电设施集群为例进行了仿真分析,算例结果验证了所提模型的合理性、有效性。

摘要:适当选择电动汽车(EV)路径并优化充电导航，有助于提高用户出行效率及缓解大量EV同时充电对配电系统安全运行的影响。在此背景下，提出借助群智感知技术来获得实时交通路况和充电站服务信息，并在此基础上利用矩阵分解得到交通信息矩阵。之后，在考虑路径选择、到达时间、电池容量及充放电状态互斥约束的前提下，构建了分时电价机制下以用户出行总成本最小为目标的EV路径选择和充电导航优化模型。以某市中心25 km×25 km区域内所包含的4座快速充电站连接到IEEE 33节点配电系统为例来说明所述方法的基本特征，并针对考虑和不考虑实时交通信息情形，分析了参与群智感知的EV数量对用户出行路径及EV充放电对配电系统的影响。

摘要:为解决电动汽车的大规模实时优化调度问题,根据接入电动汽车不同的期望充电完成时间,将其划分为若干个不同优先级的电动汽车集群,在满足车主充电需求、配电网安全运行的同时,建立了考虑电动汽车充放电的大规模集群实时优化调度模型。该调度模型主要分为两个层次:首先,采用灰狼优化(GWO)算法对上层调度进行求解,从而获得各个电动汽车集群的充放电策略;然后,利用提出的能量缓冲一致性算法,制定出集群内的各辆电动汽车的底层充放电策略。仿真算例表明:所搭建的集群优化模型能明显降低电动汽车的大规模实时优化调度难度,同时,GWO算法和能量缓冲一致性算法在求解电动汽车的大规模优化调度问题上,更具有实用性和快速性。

摘要:大规模电动汽车充电负荷将加重局部配电网节点电压偏离标称电压程度,且在时间和地点上具有随机性,传统无功补偿方式虽能解决上述问题但经济性较差。因此,提出了一种基于电动汽车无功补偿的电压调控策略,该策略通过有效调节充电机的运行功率因数,对节点进行无功补偿的同时改变充电有功功率,从而在保证节点电压安全稳定的同时又不降低配电网经济性。通过分析符合国内一二线城市特征的工作区域的出行行为特性和充电机变功率因数运行特性,计算了充电机运行功率因数的可调控范围,进而提出了以接入某节点的所有电动汽车充电机运行功率因数为优化变量,以减小节点电压与额定值差距、减小电压波动、电动汽车单位时间段内充入电量尽可能多为优化目标的节点电压调控模型,并采用免疫优化算法对该模型进行求解。最后以实际局部配电网为例,通过仿真验证了该策略的有效性。

摘要:从电动汽车用户、电力公司、充电站运营商、道路交通部门四个方面展开电动汽车最优充电导航策略的研究，提出“车—网—路—站”多目标优化有序充电导航系统。在此基础上，采用模糊决策法建立综合最优目标模型，实现了在大规模电动汽车快速充电需求下，电动汽车用户利益最优、电力公司网络损耗与电压偏移最小、负荷平衡指数最高、充电站运营商利润最高及交通网侧道路拥堵率最低等多维目标。通过某市交通路网中呈均匀分布的9个充电站及IEEE 14节点系统算例，验证了该智能充电服务策略的合理性及有效性。

摘要:由于蓄电池具有良好的储能特性以及可控性,电动汽车换电站运营商在满足换电需求的前提下,可以响应电网企业的激励措施,达到系统运行的要求。首先,根据换电站内电池组的状态参量,建立电池组的状态矩阵;其次,将电池组进行状态分群,对其中处于可控状态的电池组实施控制;最后,运用递推的思想研究该换电站内备用电池组的可控负荷裕度带,进而指导换电站运营商根据电网企业的运行目标制订相应的充电计划,达到负荷平衡、改善区域负荷特性等目的。

摘要:随着电动汽车的渗透率越来越高，其无序充放电行为会给电网的正常运行带来负面影响。电动汽车与电网互动(V2G)是一个很好的解决办法。基于微网的V2G模式被用于电动汽车与电网之间的能量交换，并建立了以微网负荷波动最小、可再生能源利用率最大及车主获得的收益最大为优化目标的多目标优化模型。针对该优化模型的求解，首先提出了变阈值优化算法，并在此基础上进行了改进，提出了充放电速率可调优化算法。优化结果证明了这两种算法能够通过合理的调度来提高可再生能源利用率，改善微网内部电量供应和需求不平衡问题以及增加电动汽车车主的收益。

摘要:大量电动汽车无序充电会给电力系统尤其是配电系统的安全与经济运行带来影响甚至挑战。针对集中式优化与控制方法的不足和固定电价策略的缺陷，基于拉格朗日松弛法，将传统的电动汽车充电站有序充电调度集中式优化问题分解为N个子问题(N为需充电电动汽车数量)，提出了有序充电调度的分散式优化策略。优化模型以充电站收益最大为目标函数，考虑了用户用电需求、充电时间、变压器容量等约束和充电站分时电价策略。为验证所提方法的有效性，采用蒙特卡洛法模拟电动汽车充电需求，对采用集中式优化和分散式优化策略的有序充电和无序充电情形，以及充电站售电固定电价和分时电价模式下的充电站收益、削峰填谷效果、计算效率等进行仿真计算和分析。结果表明，所提方法相比于无序充电及充电站固定电价策略，可显著提高收益；相比于集中式优化，计算效率更高；充电站采用售电分时电价虽有“填谷”效果，但平抑负荷波动效果并不十分理想。

摘要:分布式电源和大量电动汽车充电功率的间歇性和随机性使配电网重构面临新的挑战。在此背景下，提出了一种基于区间数方法的含电动汽车和分布式电源的动态重构策略。文中引入区间数以描述分布式电源出力和电动汽车充电负荷的不确定性，以区间数描述最小化网损为目标函数，提出依据动态降损参数的动态时段划分，建立配电网动态重构的数学模型，在利用Krawczyk-Moore区间迭代法对潮流方程进行求解的同时引入仿射乘除运算代替区间乘除运算，改善了区间运算过于保守的问题。最后，结合邻域搜索以及克隆选择算法提出了求解上述模型的优化方法，以实现考虑多种不确定因素下主动配电网动态重构。算例分析证明所提方法相较于传统人工智能算法具有优越性。

摘要:考虑到电动汽车充电的随机性，基于软件模拟电动汽车用户行车及充电行为，并利用虚拟电池集合模型，提出电动汽车充电双层控制策略。该方法综合集中控制和分散控制的优势，将充电优化过程分为目标函数不同的上、下层2个层级。上层控制考虑全局利益，以高峰时的线路负荷、节点电压和总体成本为目标优化条件；下层控制考虑未来电动汽车高渗透率的情况，采用综合对偶分解和拉格朗日增广算法优点的交替方向乘子法(ADMM)进行分布式优化求解。为验证所提方法的有效性，利用仿真软件模拟18节点配电系统，对比分析了不同场景下4种控制模式对于节点电压、线路负荷以及日负荷曲线优化效果。结果表明，文中所提策略能解决由于大规模电动汽车接入带来的节点电压降低和线路负荷增加的问题，同时平抑高峰负荷，使日负荷曲线更加平滑。

摘要:针对两级双向充/放电机，提出一种接入微电网的电动汽车充电控制策略。首先，将虚拟同步机控制技术应用于前级AC/DC控制，引入虚拟惯量、阻尼和虚拟励磁，使得充电机具有与同步机类似的惯性阻尼特性和电压调节特性。然后，重点设计了辅助调频控制算法，根据考虑电动汽车的负载有功功率—频率特性曲线计算“功率参考值修正量”，改变电动汽车的充/放电功率参考值，使得电动汽车参与微电网一次、二次调频。基于MATLAB/Simulink仿真平台搭建有电动汽车接入的微电网模型，算例验证表明，所提出的控制策略能够在实现电动车与电网的双向功率交互的同时为微电网提供惯量、阻尼、电压和频率支撑，实现了对独立模式下微电网频率的无差调节，提高了微电网动态稳定性。

摘要:提出一种电动汽车充电起始时间随机选取方法。由控制决策生成器获取当前控制区域电价与负载信息，并根据负载曲线，对负荷曲线中谷时段进行分段处理，计算电网在各时段的负荷容纳能力。各充电桩根据负荷容纳能力计算不同充电时长的用户对应的充电起始时刻概率分布，并依据概率分布随机决定接入用户充电起始时间。该方法将谷时段电网负荷容纳能力量化为充电概率分布，按各时段负荷容纳能力随机生成充电任务，达到均衡利用谷时段电力资源的目的。概率分布计算完成后，由充电桩独立决策充电任务，无需复杂的集中式通信控制。蒙特卡洛方法对策略实例进行的仿真结果表明，所提方法削峰填谷、平抑负荷波动的效果显著，同时能有效降低系统和用户成本。

摘要:电动汽车(EV)作为未来电力系统一种潜在且容量可观的运行备用资源，其调控必须以满足用户出行与充(放)电意愿为前提，因此对电动汽车备用能力的评估需置于合理的、计及用户响应意愿的市场机制下来考察。首先设计出兼顾系统调控需求与用户出行需求的充(放)电合约机制，提出了EV短时备用能力计算方法和响应电价变化的有序充/放电策略。基于上述模型或方法，实例分析了典型EV单体及集群在不同充电策略下，向电网提供多种可调控备用容/电量产品的能力。同时进一步分析了备用容量价格、备用市场设计等因素对EV可申报备用容量的影响。

摘要:由于电动汽车面临着续航里程不足的问题，充电设施的合理布设显得至关重要。利用基于自动车辆识别数据的历史行驶路线来模拟电动汽车出行，给定一种充电站布局方案，即可利用基于出行特征的典型充电选择模式来模拟电动汽车的充电行为，继而准确地计算电动汽车的充电需求、充电成本和运营商利润。然后，以电动汽车的充电-出行成本比与运营商的成本-收益比之和最小为优化目标，以用户心理和电网负荷等因素为约束条件，确定充电站的最优布局方案。最后，以一个区域(151个信号交叉口)为例，验证了该方法的有效性，同时分析了工作日/非工作日以及交通需求增长和电池发展对布局方案的影响。

摘要:出行目的地充电覆盖的全面性、服务的及时快捷性及经济性是影响家庭乘用车电动化进程的要素之一，而居民区的充电设施建设和运营是其中的关键一环。因配电网容量限制等原因，居民区充电设施的发展落后于其他充电形式。有必要从居民区实际配用电条件出发，在精细化仿真纯电动汽车(BEV)充电过程基础上，讨论潜在的技术、市场手段对BEV充电过程的影响，并量化分析其作用和价值。在定义BEV充电合约模型基础上，开展了上述分析，给出基于最优价值网络的充/放电策略的优化求解方法，并通过算例验证了算法的有效性。仿真结果表明，在容量受限的条件下，相对于现有BEV的无序充电，集中管理的有序充/放电通过内部提效，能够显著扩大典型居民区内的充电服务容量，并提高BEV作为应急备用的并网容量互动能力，增加充电运营商的营收途径和综合效益。

摘要:针对中国目前超大城市电动汽车保有量的快速增长与现有配电网制约用户充电需求的矛盾，提出了一种基于理想解法的居民区电动汽车有序充电策略，以最大限度调配现有可用的电能资源。通过分析电动汽车出行规律，建立了居民区电动汽车出行、返回、等待、充电的数学模型。在综合考虑充电时间、充电费用、等待时间、充电完成率、小区总负荷变化率等决策指标基础上，建立了基于理想解法的有序充电排序方法，并通过算例仿真进一步对比了分时电价策略下峰谷电价对用户充电行为的影响。仿真结果表明，与现有网格选取法有序充电结果相比，该方法可在保证电动汽车充电完成率和稳定居民区负荷前提下，更好地兼顾电动汽车充电的连续性、便捷性和经济性，为居民区停车场电动汽车有序充电管理提供决策依据。

摘要:针对电动汽车时空转移随机性的问题，计及实时交通与温度，提出了一种基于马尔可夫决策过程随机路径模拟的城市电动汽车充电负荷时空分布预测方法。首先，根据各类车型充电方式与出行特点对各类电动汽车进行分类；其次，根据蒙特卡洛方法建立各类电动汽车的时空转移模型，采用马尔可夫决策理论对出行路径进行实时动态随机模拟；根据电动汽车实测数据建立温度、交通能耗模型，计算得到实时单位里程耗电量。最后，以某典型城区为例，对不同温度、不同交通状况下电动汽车区域充电负荷进行计算。仿真结果表明，区域内快充负荷较大的节点充电波动性较大，环境温度升高或交通拥堵状况恶化会导致充电负荷高峰的持续时间增高。