基于山地城市电动汽车负荷特性的充电设施规划

针对山地城市电动汽车充电站的规划需求,研究了山地城市道路特性,改进了充电负荷预测与充电站规划方法,主要包括:研究了山地城市道路空间特性,建立了电动汽车单车耗电模型;分析了山地城市单车耗电特性对充电负荷时空分布的影响,结合改进Floyd最短路径算法建立了群体充电负荷预测模型;考虑了充电负荷时空分布受充电站选址的影响,提出负荷预测与充电站规划迭代计算方法;以充电负荷时间维度波动更小与空间分布更均衡为目标,提出了新型山地城市充电站规划方法。通过遗传算法Matlab仿真求解表明,上述建模方法能够实现对山地城市充电站的更合理规划:一方面,显著降低电动汽车充电负荷波动;另一方面,使得各站充电负荷更加均衡。

直击雷故障类型下雷电流分流系数仿真研究

雷电参数反演研究对采取有效防雷措施具有十分重要的意义。不同雷击故障类型的输电线路雷电流分布情况相差较大,给雷电流幅值反演带来极大困难,有必要对直击雷下的雷电流分布进行研究。以110 k V输电线路典型直击雷故障电流波为研究对象,首先介绍基于微分环的输电线路雷电流在线监测系统监测原理以明确杆塔分流系数相关量;其次,结合某110 k V输电线路实际参数,建立ATP-EMTP电磁暂态仿真模型;最后,分析不同波形及幅值的雷电流源在直击雷故障下的雷电流分布情况以统计分流系数变化规律。ATP-EMTP结果表明,不同波形的雷电流源下绕击闪络分流系数及其随幅值变化的变化规律相近,而不同波形雷电流源下反击的分流系数相差较大,其随幅值变化的变化规律均较为平稳。因此,雷电流参数反演计算时可根据不同直击雷故障类型采用相应的选择方案。

基于微分环的输电线路雷电流非接触式测量方法

雷电流的测量在电网雷电防护中至关重要,获取准确的雷电流大小以及波形才能采取正确的防雷保护措施。针对当前输电线路雷电流安全准确测量的难题,将脉冲功率测量技术中被广泛应用的微分环应用于输电线路雷电流的测量,提出了基于微分环的非接触式输电线路雷电流测量方法,并介绍了微分环测量雷电流的原理以及基于微分环的雷电流测量传感器的设计。实验室中冲击大电流的试验表明:针对不同的测量距离,通过选择适当的微分环尺寸及微分环匝数采用合理的屏蔽措施,并结合自积分,则该传感器能够准确反映被测电流的波形及幅值,且其具有安全性高、抗干扰能力强、线性度好、测量精度高等特点。最后基于FDTD建立了雷击输电线路的三维模型,对雷击瞬态磁场传播特性进行了仿真分析。结果表明:雷击输电线路时,杆塔周围的瞬态磁场能够准确地反映各导线上的电流波形及幅值情况,说明基于微分环的输电线路雷电流测量方法是可行的。

基于非接触式雷电流测量装置的新型线路分布式雷击故障定位方法

输电线路延绵数千里,传统人工巡线方式查找雷击故障点费时费力。因此基于非接触式雷电流测量装置,结合行波测距和小波包理论,提出了一种新型分布式雷击故障定位方法。根据三相电流行波极性差异,提出了绕击、雷击避雷线和杆塔的雷击类型识别方法;针对绕击情况,进行了雷击是否闪络的判断、雷击区间范围和闪络侧的确定,推导了不同监测区间段内线路雷击点和闪络点定位公式;利用小波包变换提取行波波前到达时间进行定位计算。经EMTP-ATP软件仿真验证,该方法能准确地进行输电线路雷击故障定位,雷击点和闪络点定位误差均<0.4%,具有重要的应用价值。

基于故障选相及时域、频域分析的输电线路直击雷识别方法及其应用

为了快速地对雷击输电线路类型进行识别,以直击雷产生的三相暂态电流行波为研究对象,基于EMTP仿真软件,建立了装有导线暂态电流监测设备的输电线路仿真模型。根据平行导线之间的耦合原理,通过判断雷击故障相数将直击雷初步分为3类。并通过提取各个子分类中的直击雷波形的时域与频域特征构建识别判据,最终实现输电线路直击雷的识别。仿真测试结果表明,对直击雷进行初步分类可有效区分雷击塔顶所造成的多相闪络情况,降低识别的难度。这种直击雷识别算法在不同雷电源参数、不同故障距离下均能对直击雷进行有效识别。

基于实测数据的多类型电动汽车充电负荷分析

基于某电动汽车公司的实测数据,对多类型电动汽车跟踪数据进行统计分析。设定条件对数据进行预处理,删除异常数据并采用拉格朗日插值法补充部分数据;借助K-S检验和J-B检验等方法,验证电动汽车集群数据是否符合规律分布;采用蒙特卡洛法对电动汽车充电负荷进行仿真,形成多类型电动汽车充电负荷曲线;结合日用电负荷,分析了无序充电情况下电动汽车负荷对电网的影响。结果表明,电动私家车与电动出租车具有较大的负荷调度潜力,但无序充电下会产生“峰上加峰”现象。

基于短时Fourier变换的变压器绕组变形脉冲频率响应曲线获取方法

为了在利用脉冲注入法在线检测电力变压器绕组变形故障时能正确处理暂态信号,获取绕组的脉冲频率响应曲线,避免绕组变形状态的误判,提出了基于短时Fourier变换的脉冲频率响应曲线获取新方法,对该方法的基本原理进行了理论推导。然后,从理论推导入手,构建了单绕组仿真模型,结合PSPICE和MATLAB进行了联合仿真分析。仿真结果表明该仿真模型下经过短时Fourier变换的频率响应曲线谐振频率位于2 MHz,接近传统正弦频率响应曲线的谐振频率,初步证实了该方法的正确性。最后开展了110 k V变压器试验测试,分别用快速Fourier变换(FFT)和短时Fourier变换(STFT)处理了测试数据,采用相关系数指标进行了分段评判。试验结果表明经过短时Fourier算法处理后,绕组间频率响应曲线相关系数均>3,频率响应曲线清晰度较高,比快速Fourier变换处理效果更好。仿真分析与试验测试的数据处理结果均表明了该方法的可行性和优越性。

实测过电压/雷电流信号小波去噪方案探究

现场监测设备所采集到的过电压/雷电流信号中,蕴含有非常丰富的故障类型信息。但是,现场记录到的实际波形不可避免存在大量白噪声干扰,其在各个频段都占据了部分能量。为了保证和提高监控设备对实测信号分类识别的准确性,需进行预处理以消除过电压/雷电流信号中对分类识别系统无用甚至是有干扰影响的噪声部分。本文将小波阈值去噪算法应用于过电压/雷电流信号领域,应用Matlab软件编写基于该方法的算法程序,并对加噪后的模拟信号进行去噪处理,然后通过评估系数反映各种情况下的去噪效果和还原效果,提出了适合110kV及35kV电压等级的过电压/雷电流信号最优去噪处理方案,并结合某地区35kV、110kV变电站及云南110kV输电线路实测波形证明其去噪效果的有效性。

居民区场景下计及负荷预测的有序充电策略

近年来我国新能源汽车保有量急剧增长,电动汽车大量接入配电网。为保障电网运行安全性与电动汽车用户充电经济性,首先,基于居民区电动汽车充电场景,以减小电网负荷波动并降低电动汽车用户充电成本为目标,统计电动汽车用户出行规律,分析包括电动汽车并网充电开始、结束时刻与充电电量的电动汽车充电规律,利用马尔科夫链蒙特卡洛方法实现居民区电动汽车充电负荷预测;其次,计及负荷预测数据进行数据评估分级,制订负荷分级电价,并根据峰平谷分时电价制订加权分时电价,建立以加权分时电价为理论的有序充电模型;最后,以华东地区某居民区充电桩为例,运用MATLAB验证基于马尔科夫链蒙特卡洛方法的充电负荷预测,建立变功率有序充电策略模型,利用多种群遗传算法求解模型。试验结果表明,采用所提策略可使负荷波动率下降至33.80%(比无序充电下降18.93%),用户单位充电价格下降至1.346元/kWh(比无序充电下降10.27%),可实现电网运行负荷波动与用户充电成本的降低。

大功率全自动充电辅助装置设计与仿真

随着电动汽车和充电设施的长足发展,电动汽车充电慢的问题日趋严峻,大功率充电技术的需求日益明确,但充电电缆重量随电流增加而剧增,给用户带来不便。现有自动充电机器人的充电电流较小,无法兼容大功率液冷充电枪的大电流需求。为此,该文设计了基于关节球轴承与直线轴承的混合结构、平行式电动缸与柔性软轴互补方式的6自由度机械结构,利用ADAMS动力学软件模拟机械本体,仿真分析了电动推缸、充电枪夹头等主要部位的受力情况,验证了大功率全自动充电辅助装置设计的合理性,为样机试制奠定了坚实的理论与技术基础,打破了因大电流充电电缆韧性差与质量重而导致单枪自动插拔动作难实现的限制,助力充电服务体系的智能化与便捷化发展。

基于声波通信技术的电动车分时租赁车载终端研制

随着电动汽车分时租赁商业模式业务蓬勃发展,远程控制作为分时租赁全业务流程中最重要环节,其快速响应程度直接影响全业务流程完整性和用户体验度。目前,电动汽车车载终端主要采用3G LTE、4G LTE、GPRS等无线通信方式,实时向平台管理中心上传车辆运营情况,并接收由平台管理中心下发的远程控制指令。但是在信号恶劣地区,其电动汽车车载终端会出现时延长、响应慢的现象,直接影响用户体验度和平台管理中心对电动汽车的管理力度。为此,文中引入声波通信技术作为辅助通信方式,采用"ASK+FSK"复合调制方式,并结合"双麦录入"的抗干扰技术,研制出具有高抗噪性声波通信功能的电动汽车分时租赁车载终端,实现手机声波对车辆的控制,为保障分时租赁全业务流程流畅性和完整性奠定坚实的技术支撑。

基于卡尔曼滤波预测的电动汽车分时租赁监测数据去人为干预技术研究

随着社会环保意识的增强,大力推广采用清洁能源的电动汽车,电动汽车分时租赁业务随之不断拓展,多级管理平台纷纷建立。总管理平台所采集的电动汽车参数日益积累,为大数据分析研究奠定了坚实的基础。预处理技术在数据采集过程中起着至关重要的作用。特别地,从各运营商子平台所采集的监测数据存在人为干预风险。为此,文章提出采用人为干预概率曲线量化监测数据与协方差比间关系,将人为干预概率曲线区间和观测量关系作为输入,建立了回归对象决策树并引入传统卡尔曼滤波算法,从而提出基于决策树分析的卡尔曼滤波预测方法,从而减少人为篡改的干预影响,以达到对运营总平台所采集的数据去人为干预的目的。将该算法应用于车速预测领域,得到可信度更高的车速预测数据,为有效地实现大数据分析奠定坚实的技术支撑。

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。

电动汽车直流充电机自动检测平台设计

随着电动汽车充电设施数量的日益增长,有必要对其电性能与互操作性进行系统的检测。针对目前对充电设施电性能及互操作性的测试主要依靠人工手动检测,检测效率低下,易出现人为误差等缺陷,设计并开发了电动汽车直流充电机自动检测平台。介绍了平台设计原理及检测方法,详述了控制箱及车辆接口模拟装置工作原理,编写了相应的检测软件。运行结果表明,该平台可对直流充电机的电性能及互操作性进行系统的测试,自动检测并生成检测报告,检测项目可灵活地管理,设备参数配置方便,无人为读数误差,检测效率高。

电动汽车充电设施互操作性测试方法研究

供电设备与电动汽车之间的互操作性测试对电动汽车的推广应用起着特别重要的作用。文中首先介绍了控制导引电路原理,基于新国标和最新的传导充电互操作性测试规范设计了交流充电桩和缆上控制与保护装置(IC-CPD)互操作性测试装置,阐述了互操作性各检测项目的测试目的及评判依据,并对各检测项目进行了检测及分析。检测结果表明,目前充电桩的互操作性测试主要存在以下问题:(1)检测点1的电压值超出了±0.8 V的容许范围;(2)充电连接控制时序不符合标准要求;(3)当充电桩在非正常条件下充电结束或停止时,不能在规定的时间内断开交流供电回路。

电动汽车V2G及B2G机电动态建模及应用

随着电动汽车的发展,利用V2G(vehicle to grid)和B2G(battery to grid)实现分布式电源的平滑接入、削峰填谷、提高能量利用率,是当前研究的热点,但缺乏一种适用于电力系统仿真的电动汽车V2G+B2G模型。基于微电网多模能源供给方式,提出了V2G和B2G智能结合的工作策略,同时基于Matlab/Simulink平台搭建了V2G+B2G的数字仿真模型,在公共接入点进行电压跌落故障仿真实验。根据动态仿真实验数据,提出了电动汽车换电站与电网互动的机电动态模型,并采用遗传算法进行了参数辨识和模型的有效性、适用性验证,结果证明电动汽车V2G与B2G机电动态模型具有较好的适用性和仿真应用价值。