考虑电动汽车充放电全程功率变化率和用户舒适度的V2H调度策略

目前对居民区电动汽车(EV)充放电的调度缺乏对用户侧需求的研究,特别是难以兼顾EV用户的经济收益和出行需求。为此,在综合分析居民区日负荷特性以及EV用户需求的前提下,提出了一种考虑EV用户舒适度和充放电功率变化率的汽车与家庭互动(V2H)调度策略,基于遗传算法验证了所提调度策略的可行性和对居民区负荷及EV用户的优化效果。研究了不同的EV渗透率下V2H调度策略的适用性,结果表明EV渗透率的增加可以更好地改善居民区负荷的电网接入特性,且随着EV渗透率的增加,虽然EV用户的经济收益会略有下降,但均能保证EV用户的舒适度达到最大。

基于区块链的电动汽车去中心化交易研究

随着分布式电源技术和新能源技术快速发展,参与电力交易的电动汽车和新能源发电用户数量不断增多。由于电动汽车和新能源具有随机性和不确定性,现有交易模式无法支撑交易需求。区块链具有去中心化、不可篡改等特点,可以有效解决车网互联系统(vehicle-to-grid,V2G)电力交易遇到的挑战。首先,基于区块链技术,提出基于组合拍卖和滚动撮合交易的交易规则,设计了滚动撮合交易模型。随后,基于组合拍卖和滚动撮合交易机制规则,设计了V2G的电力交易智能合约。最后,为验证所提方案的可行性,将智能合约发布到趣链区块链平台上,进行模拟实验。实验结果表明,本文所提方法能够有效提高交易成功率。

含电动汽车和电转气的园区能源互联网能源定价与管理

能源互联网的发展有助于实现多能系统间的互补、协调和优化,获得经济与环境效益。而电动汽车向电网反向送电(V2G)和电转气(P2G)技术的不断发展,对能源互联网中多类型能源的能量管理提出了新的要求。在此背景下,以含电动汽车和P2G设备的园区能源互联网为研究对象,首先提出包含能源供应商、园区运营商和用户代理的互动框架。接着,建立了园区运营商和用户代理理性追求自身利益最大化的主从博弈模型。其中,园区运营商(领导者)确定从能源供应商处的购能策略、所拥有设备的运行状态,并制定向/从用户代理出售/购买的多种能源价格,而用户代理(追随者)则根据动态能源价格信号调整用户用能策略。之后,应用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件、对偶定理和线性松弛技术,将主从博弈模型转化为混合整数线性规划问题,并利用商业化求解器YALMIP/GUROBI求解。最后,以某工业园区为例对所提出的模型和方法进行说明,并着重分析V2G和P2G技术在提高系统运行的整体经济性、消纳风电能力等方面的效果。

智能电动汽车充放电技术分析与仿真研究

随着智能电网概念的提出，电动汽车不再只是传统的电力消费体。而且可以将多余电能回馈给电网或用户。基于这一思想。提出了一种基于智能电动汽车的双向电力变换器设计，通过一套主电路拓扑结合相应的控制，实现了电动汽车的充电、并网（VehicletoGrid，V2G）以及作为不问断电源供给关键负载（VehicletoHome，V2H）的需要。在控制策略中，用比例谐振（PR）控制器取代传统的PI控制器。实现了交流量瞬态反馈的无静差输出，具有很好的瞬态和稳态性能。最后通过Matlab／Simulink进行了仿真测试，仿真结果表明，提出的设计方案能够很好地实现电动汽车与电网的双向供电，达到了预期效果。

发电不确定性条件下电动汽车对智能家居能量管理的贡献(英文)

光伏、风电等可再生能源的大规模接入给电力系统的运行带来了诸多问题,如由发电过剩引起的电网反向潮流、电网频率和节点电压调节容量的不足。作为解决可再生能源出力波动性引起的不确定性问题的方法之一,采用电动汽车作为储能装置,即所谓的V2H(vehicle to house)或者V2G(vehicle to grid),将发挥重要作用,因此有必要建立电动汽车应用评估方法。以配有光伏发电装置和一辆电动汽车的某智能家居为例,定量评估了电动汽车电池充放电对光伏发电输出功率的家庭内部使用比例、家庭用电成本和CO2排放量的影响。分析结果表明,通过光伏发电装置和电功汽车电池的有效配合使用,可以减少反向潮流和CO2排放。最后,通过仿真分析论证了多辆电动汽车对含有多栋智能家居的智能化小区能量管理的贡献。

电动汽车充电设施盈利模式及经济效益分析

电动汽车充电站是城市中重要的基础设施,本文对电动汽车充电设施盈利模式进行初步分析,提出了电动汽车充电设施盈利模式多元化的建议,并对当前盈利模式下电动汽车充电设施的成本及经济效益进行了分析。分析表明,充电站单位投资与充电桩规模密切相关;当前造价水平和服务费水平下电动汽车充电设施具有一定经济性;敏感性分析表明,充电桩利用率水平对其经济性影响较大。

智能电网环境下家庭能源管理系统优化调度算法

在智能电网环境下,提出了一种家庭能源管理系统框架和优化调度算法。根据室外温度预测值、可再生能源功率输出预测值、日前电价信号和用户偏好,算法对可调度用电负载、电动汽车、储能系统的运行进行优化调度从而最小化用户用电费用。算法考虑了电动汽车在高电价时段通过V2H(vehicle to home,V2H)功能向负载供电的情形,采用情景分析法处理室外温度和可再生能源功率输出预测的不确定性。通过仿真实验验证了算法性能,结果表明与只对负载或家庭能源管理系统部分组成部件进行优化调度的算法相比,所提算法显著降低了用电费用。

能源互联网下的灵活资源参与电网调频综述

能源是社会赖以生存和发展的基础。文章讲述了在能源互联网下需求侧灵活资源参与调频的概念,对灵活负荷进行了分类。以电动汽车为例,介绍了在传统自动发电控制(AGC)基础上,利用V2G(Vehicle-to-grid)技术参与电网调频的方法,结合中国电力行情,提出了有待解决的关键问题。

多情形下电动汽车与分布式光伏协同优化调度算法

在智能电网环境下,电动汽车与家庭用电互动(vehicle to home,V2H)技术成为车电互联研究领域新的焦点。首先,对V2H模式中家庭能源管理系统调度电动汽车参与家庭供电进行了分析;其次,以最大化利用太阳能,减少家庭用电费用为目标,给出多情形下电动汽车与含分布式光伏(photovoltaic,PV)的智能家居互动的调度优化算法;最后,以上海市某小区用户为例,对比研究了晴天、多云、阴雨3种天气条件下光伏出力变化和电动汽车用户短途、中途、长途出行情况下V2H模式的经济效益。实际算例结果表明含分布式光伏的V2H模式能够提高光伏发电利用效率,减少家庭用电费用,并为电动汽车安全接入电网提供支持。