电动汽车充电站站控系统分析与研究

研究了常规的电动汽车充电站站控系统，该系统由“充电机单元智能控制”、“站级综合控制与管理系统”和“区域充电站管理系统”三部分构成。从电网能量的统一管理出发，将充电站的供配电、充电、计量计费、安防等相关部分有机融合在一起．除此之外．充电站站控系统还很好地规划充电站与电网之间的关系．以实现充电站与电网能量的有效互动和统一管理。

电动汽车充电站智能监控系统的质量控制标准和实施策略

电动汽车充电站智能监控系统是保障电动汽车充电设施运行效率与安全的重要组成部分,其质量控制标准与实施策略的制定对整个充电系统的可靠性和稳定性起着决定性作用。因此,本文就如何提升电动汽车充电站智能监控系统的整体性能与安全性进行了探讨,以期为提高电动汽车充电站的运营效率、增强电动汽车用户的充电体验提供有价值的参考,从而推动电动汽车行业的可持续发展。

电动汽车集中型充电站选址定容模型

针对充电和换电等单一模式的盲目建设,规划不集中带来的资源利用率低与部分充电需求得不到满足等问题,本文提出一种考虑充电和换电与移动充电的多种充电模式下集中型充电站选址与定容方法。首先,分析不同类型电动汽车的充电行为特性,模拟得到规划区域的充电需求分布;然后,基于最近距离原则采用排队论方法计算电动汽车充电损耗成本,优化移动充电设备自充电时刻,求得电动汽车自充电成本;最后,以集中型充电站建设维护成本、用户损失成本及设备自充电成本总和最小为目标建立选址定容模型,结合某城市部分实际道路网为研究区域,采用遗传算法求解模型,确定规划区域内集中型充电站建设数量、位置及不同设备的配置数量。结果表明:规划区域内建设8座集中型充电站总成本达到最低,充电需求车辆数量与充电功率变化对集中型充电站成本均有较大影响,且优化移动充电设备自充电调度管理,可降低集中型充电站高峰时期32.62%的电网负荷,提高了电网稳定性。

基于鲁棒优化的电动汽车充电站点流融合选址模型

随着电池技术的发展,电动汽车续航里程日益增长,用户充电行为从在途充电逐渐向目的地充电转变,形成了以点需求为主、流需求为辅的综合需求模式。因此,规划充电设施选址需同时考虑点需求和流需求,以便设施布局与充电需求模式能够充分匹配,提高设施利用率。将经典选址理论中的集合覆盖模型与截流模型相结合,提出了一种能够服务综合充电需求的点流融合选址模型。考虑到充电需求的不确定性,采用鲁棒优化方法,以最小化充电设施建设和电力设备扩容总成本为目标,建立了需求不确定情形下的鲁棒选址模型,并通过对模型做等价对偶转换进行求解。最后,针对两个路网算例开展了数值分析,结果表明,与传统单一需求选址模型相比,本文提出的点流融合模型能在充分覆盖不同类型充电需求的情形下有效降低充电设施的总体规划成本。

考虑电动汽车充电负荷及储能寿命的充电站储能容量配置优化

提出了一种优化电动汽车充电站储能容量配置的方法。该方法考虑了季节性电动汽车充电负荷波动与光伏出力之间的关系,并且考虑了储能寿命。论文利用蒙特卡罗法考虑了不同类型电动汽车的多种影响因素,对整体负荷进行预测。以每日运行成本最低为优化目标,在考虑四季光伏出力和储能寿命的影响下,采用了3种算法对目标函数进行优化,以得到最佳的光储充电站储能配置方案。研究以西北某地区为例。结果表明:冬季下综合成本为3.0432×10^(6)元,相比于其余3个季节综合成本最低;采用遗传算法时,在综合成本相差不多时,获得的储能配置最优,储能容量为22.82 MWh,储能功率为7.31MW,从而得到光储充电站最优的储能容量配置。

考虑交通流量俘获的电动汽车充电负荷预测和充电站规划

针对电动汽车(EV)的充电需求,考虑路径的交通流量,以最大交通流量俘获、最小配电系统网络损耗和最小节点电压偏移为目标,构建了一个多目标决策模型对EV充电站进行规划。运用网络扩展技术确定交通流量俘获路径;运用蒙特卡罗模拟算法,确定规划区内EV的最大充电负荷,从而推算得到充电站的容量;运用超效率数据包络分析评价方法,确定经过归一化处理后各目标函数的权重系数,从而将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并采用改进的二进制粒子群优化算法进行求解。以一个包含25个节点的交通网络耦合33节点配电系统为算例进行仿真,验证所建模型和所提方法的有效性,并进一步分析EV最大行驶里程、充电站负荷接入不同节点以及不同时刻对各目标函数的影响。

考虑用户出行差异与充电决策偏好的电动汽车充电站规划

大规模电动汽车的出行一般具有规律性,但其充电负荷的分布受到用户出行主观意愿的影响。首先考虑到用户在日常活动中存在的出行差异,针对不同性质车辆建立出行需求响应模型;依据用户出行中的决策偏好,确定不同状态下电动汽车的充电路径选择策略;其次,基于各候选站单位时间的最大并行服务量及优化约束对充电站进行容量配置,以用户经济损失与充电站建设运营年均综合成本最低为目标建立充电设施规划模型;最后,采用改进的粒子群算法求解模型,通过具体案例分析验证了所提规划方法的合理性与有效性。

共享储能模式下电动汽车充电站双层优化运行策略

在电动汽车持有量快速增长的背景下,电动汽车充电站的建设需求日益强烈。为了提高充电站运行经济性,文中提出接入共享储能的电动汽车充电站优化调度方法。首先,分析分布式储能和共享储能的运行模式,以充电站年投资成本和年运行成本最低为上层目标函数,以典型日运行成本最小为下层目标函数,构建考虑储能不同运行模式的电动汽车充电站双层优化调度模型。其次,对3个具有差异性的电动汽车充电站进行仿真,并将多个场景下的不同储能运行模式进行对比。然后,在此基础上,针对共享储能服务费以及电动汽车放电损耗进行灵敏度分析。最后,算例表明,共享储能的接入对降低电动汽车充电站规划和运行成本具有积极作用,合理的储能服务费定价和电动汽车放电损耗成本能减少充电站运行成本。

基于情境分析法的电动汽车公共充电站设计研究

将情境分析法引入电动汽车公共充电站设计中,旨在更加全面地获取用户需求,优化用户充电使用体验,提升公共充电站内的资源利用效率。提出基于情境分析法的电动汽车公共充电站设计流程,结合设计实践论证其理论可行性。调研采集公共充电站相关情境要素,构建典型用户情境故事,从中提炼归纳用户需求并进行功能映射。提出基于营运情境的电动汽车公共充电站设计机会点,从导视、视觉、装置、设施4个方面对公共充电站进行设计优化,为后续电动汽车充电站设计提供新的研究思路与参考。

考虑运营成本和用户体验的电动汽车充电站布局优化模型

针对电动汽车充电站布局优化问题,综合考虑充电站建设运营成本和交通流量变化情况下的用户体验,据此建立充电站布局优化模型。先分析充电站城市土地转让成本、基建及充电设备成本、运营成本各项构成要素,并建立相应的数学模型,再结合交通拥堵指数建立用户体验数学模型,最终以满足充电站建设运营成本最低和用户体验最优为预期目标,建立充电站布局优化模型。引入Tent混沌映射对初始解空间进行均布化,采用AVOA优化算法对该模型进行问题求解。仿真结果表明:与对比文献模型相比,新的充电站选址方案与随机产生的需求点距离更近、更平均;在典型测试场景下,新选址方案可有效降低配电网络的网损率、提升充电站效能,并能为用户提供更优的用户体验,充分说明该模型能够较好解决充电站优化布局问题。

电动汽车充电站电气系统设计

电动汽车充电基础设施建设是电动汽车产业快速发展的重要前提和有力保障。以某户外电动汽车充电站为例,研究并分析了该充电站电气系统设计的要点,主要包括充电站的使用功能及设置、负荷等级确定与负荷计算、箱式变压器高低压配电系统、充电站内配电与照明系统、防雷与接地系统、安防监控系统等部分,以期为设计与运维人员提供参考。

含电动汽车的光/储/燃充电站最优容量配置及经济性分析

针对城市居民区充电难状况,建立一种包含光伏电池、燃料电池和储能蓄电池的电动汽车充电站容量配置模型。以成本最小化和负荷方差最小化为目标,采用NSGA-Ⅱ(二代非支配排序遗传算法)对模型进行求解。对于求得的可行解,首先使用净现值法对部分解进行经济性评估,然后采取峰谷负荷差率进行进一步评估,经过两轮筛选得出最优解。仿真算例验证了模型及评估方法的可行性。

数据驱动下北京中心城区电动汽车充电站空间分布研究

在全球节能、环保、减排背景下,电动汽车成为各国重点发展的领域。文章以北京市中心城区为例,利用ArcGIS和POI数据,分析充电站布局特征,发现其分布均匀,主要沿主干道扩散,并在大型商业用地及高密度住宅区聚集,呈现“一带多核小聚集”格局,既满足当前需求,又兼顾未来发展,为其他城市充电站布设提供经验。

考虑风光出力不确定性的电动汽车充电站多目标双层规划

【目的】为适应“双碳”目标下电动汽车充电站拓展规划需求,研究充电站选址定容对分布式电源消纳作用的影响。【方法】建立了综合考虑风光出力不确定性和相关性的多目标双层配置优化模型,并分析了分时电价激励下电动汽车用户充电行为变化对充电桩选址定容方案的影响。上层综合考虑经营者投资建设、运行维护、网损成本和用户充电、排队等效成本最小两个目标函数,采用改进多目标粒子群算法生成帕累托最优规划方案。下层模型以弃风弃光率最小为目标,对上层模型生成的帕累托解集进行校验。【结果】通过IEEE33节点路网图对所提模型进行验证,得到在风光不确定场景下的充电桩最优选址方案。

动态能源与地理信息融合的光储充电站电动汽车充电路径引导

电动汽车(EV)的出行、充电行为在对交通系统运行规律造成影响的同时,也使得能源网络负荷的时空分布发生改变。为此,考虑光储充一体化系统的特点,结合大规模EV、区域路网、配电网以及光储充电站的动态信息,构建了精细化的车-站-路-网动态融合模型;在此基础上,分别从用户、交通路网、电网3个角度构建包含行程时间、交通拥堵情况、电网稳定性的多目标优化函数。针对当前模型的高复杂度,运用分层规划和双向搜索思路对LPA*路径规划算法进行改进,从而实现动态环境下的充电路径引导。以某市一区域路网为例进行仿真,结果表明:与现有的策略相比,所提充电路径引导策略能很好地解决因EV充电带来的局部道路拥挤、区域光储能源消纳不均衡等问题。

考虑分时电价和充电利用率特征的大型电动汽车充电站负荷短期预测方法

考虑分时电价和充电利用率特征对电动汽车充电站负荷的影响,提出了融合长短记忆网络和支持向量回归(long short-term memory-support vector regression,LSTM-SVR)的大型电动汽车充电站负荷短期预测方法。首先,建立了分时电价、充电利用率、气象信息等影响充电负荷的因素以及历史充电负荷功率数据作为输入的特征矩阵。其次,运用自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法将包含分时电价和充电利用率的特征矩阵序列进行分解,扩充了数据多样性,并采用组合相关系数方法实现了数据降维和特征选择。然后采用北方苍鹰优化(northern goshawk optimization,NGO)算法分别优化LSTM和SVR的超参数,求解权重系数并构建融合LSTM-SVR模型。最后采用某城市一座大型充电站数据进行验证,对比实验表明,考虑分时电价和充电利用率特征可有效提高电动汽车充电站负荷预测精度8%以上,同时采用所提出的融合LSTM-SVR预测方法能使预测精度进一步提高。

负荷波动下电动汽车充电站储能配置方法

优化配置电动汽车充电站的储能,可以降低充电站系统的负荷波动、提高输出功率、降低成本。为此,提出考虑负荷波动的电动汽车充电站储能配置方法。通过Copula函数分析电动汽车充电负荷与光伏出力之间的相关性,建立联合出力概率密度函数,获取两者的联合概率密度图,分析电动汽车充电站的负荷波动情况。将最小化充电站成本作为目标,建立电动汽车充电站储能配置目标函数,引入人工蜂群算法,在相关约束条件的基础上获得电动汽车充电站储能配置的最优方案。实验结果表明,经所提方法配置后,充电站系统的负荷明显降低,且不存在失效负荷,输出功率得到提升,成本有所减少,验证了所提方法具有良好的储能配置效果。

电动汽车市场及充电站数据分析与研究

在国家政策和全球趋势的大背景下,我国电动汽车发展迅猛,市场份额已占全球市场份额的25.6%,产销连续八年全球第一。该文介绍了中国电动汽车和充电站的发展现状及电动汽车的三大关键技术,并统计了电动车电池的装机量和电动汽车品牌的前十名市场占有率,并对未来电动汽车的发展提出了建议和展望。

电动汽车续航突破2000公里背景下充电站发展趋势分析

梳理了在电动汽车产业进入红海竞争阶段,插电混合动力和固态电池等不同技术对电动汽车续航能力的影响技术进度,对PHEV车型需求趋势进行研判。综合对充电站发展现状的分析,通过演绎法从充电客户端和充电站端分析电动汽车续航能力提高对汽车行业和充电站发展带来的影响,分别针对私家车客户、公务车客户、小型运营车客户、公共及特种车辆客户、重卡等大型车辆客户等5类客户群体,从居住地充电、第三方充电运营平台、道路充电站和定点充换电站的需求角度进行了深入剖析,提出了充电站发展的四大趋势,具有一定的指导意义。

电动汽车充电站智能选址定容方法研究

针对电动汽车智能选址及定容问题,首先建立充电站建设花费费用、运行维护费用、服务用户充电的费用、排队等候时间成本和用户行驶过程耗电成本最小的多目标多约束的充电站选址及定容模型。然后运用BP(back propagation)神经网络对研究区域进行选址,其次利用蚁群算法对所选地址进行定容,最后使用太原充电站的选址定容算例验证了BP神经网络对研究区域进行选址的有效性和采用蚁群算法对所选地址进行定容的可行性,并对长治市区充电站的选址定容进行了预测。