面向“代客加电”服务的电动汽车充电引导策略

为解决电动汽车面临的充电难题,提出面向“代客加电”服务的电动汽车充电引导策略。首先,充分考虑“代客加电”服务,对电动汽车充电引导场景及充电影响因素进行分析。其次,以最优化电动汽车用户充电经济成本、代充电服务侧利益以及充电站设备利用率为目标建立充电引导模型,并采用改进的灰狼优化算法引导电动汽车的充电行为。最后,对某城市主要城区内具有充电需求的电动汽车进行仿真。结果表明:面向“代客加电”服务的电动汽车充电引导策略能够有效减少电动汽车用户充电经济成本、代驾司机代充电过程中的时间成本以及距离成本,同时实现充电站间设备利用率均衡分布。

考虑用户充电决策行为的电动汽车充电引导策略

快充站(fast charging station,FCS)是电动汽车(electric vehicle,EV)的重要能源供给设施。随着EV的推广应用,快充负荷也逐渐攀升,对配电网运行产生了一定影响。然而,快充负荷作为一种需求侧响应资源,可通过有序充电控制缓解EV接入给配电网运行带来的负面影响,因此文中提出考虑用户充电决策行为的EV充电引导策略。首先,考虑动态交通路况影响,利用出行链理论构建EV移动模型,进行用户出行模拟,并刻画剩余电量的时空分布。其次,考虑剩余电量、充电设施分布与充电服务价格,利用后悔理论构建用户充电决策模型,并刻画充电负荷时空分布。然后,以配电网网损最小为目标,构建充电服务价格优化模型,通过优化公共FCS的充电服务价格,引导充电负荷时空分布。最后,对不同服务价格方案进行对比,结果表明,文中方法对小容量车型的引导效果更好,且用户时间消耗等效折算系数越大,文中方法对充电负荷引导的效果越好。

计及引导型充电控制策略的电动汽车充电设施与配电系统协同规划

对电动汽车(electricvehicle,EV)充电设施与配电网络进行协同规划可减少EV充电负荷对配电系统的负面影响,并降低各参与方的总社会成本。在开展二者的协同规划时,需要适当考虑引导型充电控制策略对充电负荷时空分布的影响。在此背景下,研究考虑引导型充电控制策略的EV充电设施与含有分布式光伏、储能的配电系统的协同规划问题,建立双层优化模型。上层优化模型以充电设施与配电网络协同规划的总投资成本最小为优化目标,考虑电力系统运行安全约束与EV充电站建设和运行约束,系混合整数非线性规划问题;下层优化模型则以配电系统运行成本与EV充电设施周围交通道路阻塞的时间等效成本之和最小为优化目标,并考虑配电网络运行约束与EV用户充电需求约束,也是混合整数非线性规划问题。求解上层优化模型得到充电设施与配电网络协同规划结果并作为下层优化模型的输入,而由下层优化模型求得的充电需求时空分布结果作为上层优化模型的输入。采用商业求解器CPLEX确定下层引导型充电控制策略,利用遗传算法对所构建的双层优化模型进行求解。最后,以宁波市海曙区东部区域的EV充电设施与配电网络协同规划为例,对所提出的方法进行说明。