考虑“电-交通”协同最优潮流的电气化交通碳汇效应评估

为缓解环境压力,推动交通电气化改革已成为全球共识。电动汽车(Electric Vehicle, EV)的普及虽可有效降低交通直接碳排,但同时也会增加电力负荷,造成源侧间接碳增量。针对电气化交通导致的整体碳排“一增一减”现象,提出一种考虑“电-交通”协同的碳汇效应优化评估方法。首先,建立兼顾EV和油耗汽车特性的多智能体微观交通配流模型,完善多类汽车直接碳排计算的仿真基础;接着,提出基于无迹Kalman滤波随机估计的间接碳排等值模型,直观刻画EV入网对电源侧影响;然后,以最小化总碳排(直接碳和间接碳)及交通不均衡量为目标,构建考虑“电-交通”协同最优潮流的电气化交通碳汇评估模型,并用广义Benders算法高效求解。算例结果表明,所提出方法可通过促进车流量与功率流均衡分布,同时实现直接和间接碳排削减,提升“电-交通”耦合系统整体碳汇效应。

计及路-网-车交互作用的电动汽车充电实时优化调度

大量电动汽车(electric vehicle,EV)无引导地自由充电会对城市交通系统和配电系统的运行带来负面影响,而EV充电负荷的时空分布又与城市交通系统和配电系统密切相关。因此,需在综合考虑城市交通系统、配电系统和EV交互作用的基础上,研究EV的充电调度与控制。在此背景下,首先提出一种计及路-网-车交互特性的电气化交通协同系统架构。接着,建立基于出行链追踪的微观交通配流模型,模拟EV用户的驾驶行为、位置分布、荷电状态、充电需求等实时信息。然后,提出一种选择充电站和导航策略,并构建兼顾配电系统安全和用户充电等待成本的双层实时优化调度模型,以确定各充电站内EV的具体充电方案。最后,采用包括某地区交通系统和修改的IEEE 33节点配电系统的集成算例系统,对所发展的模型与方法进行说明。