考虑多方主体利益的大规模电动汽车分布式实时协同优化

针对大规模电动汽车(electricvehicle,EV)接入电网后的实时充电分布式优化问题,应用价格响应与激励响应手段,提出一种计及EV集群充电预测信息,兼顾电网、EV负荷聚合体与车主三方利益的多目标实时分布式优化模型,提出充电满意度模型刻画车主利益,并将全目标分解为各个设备可独立求解的子问题,并采用交替方向乘子法进行分布式求解,并利用预测信息实现算法地快速收敛。不同目标下的仿真结果表明了模型可以有效地平抑负荷波动、降低运行成本、提升用电满意度,并从优化结果、计算时间、用户隐私、信息传递量等方面分析验证了提出的分布式优化模型比集中式的优化模型更适用于大规模EV实时充电优化调度。

大规模电动汽车集群分层实时优化调度

为解决电动汽车的大规模实时优化调度问题,根据接入电动汽车不同的期望充电完成时间,将其划分为若干个不同优先级的电动汽车集群,在满足车主充电需求、配电网安全运行的同时,建立了考虑电动汽车充放电的大规模集群实时优化调度模型。该调度模型主要分为两个层次:首先,采用灰狼优化(GWO)算法对上层调度进行求解,从而获得各个电动汽车集群的充放电策略;然后,利用提出的能量缓冲一致性算法,制定出集群内的各辆电动汽车的底层充放电策略。仿真算例表明:所搭建的集群优化模型能明显降低电动汽车的大规模实时优化调度难度,同时,GWO算法和能量缓冲一致性算法在求解电动汽车的大规模优化调度问题上,更具有实用性和快速性。

基于动态非合作博弈的大规模电动汽车实时优化调度

针对大规模电动汽车(EV)接入电网后,各充电聚合商(EVA)的独立优化目标存在冲突而导致优化调度存在困难的问题,提出了考虑多个EVA各方利益的基于动态非合作博弈的大规模EV实时调度模型。首先构建了大规模EV的集群等效模型并分析了动态电价下各EVA的利益关系,接着利用完全势博弈理论证明了博弈模型存在唯一的纳什均衡解并推导出求解方法,最后提出基于交替方向乘子法的实时分布式算法实现各EVA实时策略的求解。通过算例仿真验证了所提模型可有效实现削峰填谷、降低EVA充电成本。同时,在优化结果、计算时间、保护用户隐私方面更适用于大规模EV实时充电优化调度。

基于改进配电网安全域的规模化电动汽车入网影响分析

我国电动汽车的潜在市场规模巨大且增长迅速,部分经济发达城市所在地区已形成规模化充电负荷需求。为评估规模化电动汽车接入给配电网带来的影响,提出了改进配电网安全域评估模型。在配电网-交通网耦合架构下提出一种计及电动汽车时空特性的“混合法”潮流可行域边界模型,从而模拟规模化电动汽车的充电过程。基于传统的配电网安全域的概念,提出计及电动汽车接入的配电网改进安全域模型,并由此给出电动汽车出行潜力指标的定义,从而分析规模化电动汽车接入对配电网的影响。算例分析表明所提方法可求得不同时刻不同节点处的配电网运行范围,通过电动汽车出行潜力指标可引导电动汽车用户的出行,从而为规模化电动汽车入网调度管理等应用提供支撑。

清洁能源发展场景下电动汽车入网对区域碳排放的系统动力学建模与分析

在"碳达峰、碳中和"发展背景下,电动汽车的推广为实现双碳目标提供有力的支撑。为研究电动汽车对碳排放的影响,首先分析电动汽车规模、区域能源构成及车网互动技术与碳排放之间的耦合关系;然后根据清洁能源发展规律构建区域清洁能源发展路径;最后基于系统动力学原理建立考虑清洁化能源变化下,电动汽车入网对区域碳排放演化的动力学反馈模型。最后,以中国西南某城市的数据为例进行动力学演化仿真,其中以电动汽车的发展规模及清洁能源的发展路径为主要变量,分析多种场景下电动汽车入网对区域碳排放的影响。此外,还通过灵敏度试验验证电动汽车入网具有一定的碳减排效益。上述仿真结果表明,清洁能源的发展对碳减排的影响最显著,且电动汽车车网互动技术具有巨大的碳减排潜力。

大规模电动汽车的实时V2G功率容量并行预测

随着Vehicle-to-grid (V2G)技术的发展,大规模电动汽车所聚合的电池可以作为一个很大的分布式储能系统为配网或微网提供许多辅助支持服务。精确和快速地进行电动汽车V2G功率预测是实现这些服务的关键。用户行为的不确定性和随机性给V2G功率容量预测带来了困难。实时充电数据和用户充电需求的采集,为精确的V2G功率容量预测提供了保障。但是随着电动汽车大规模接入,充电数据呈指数级增长,大规模数据如何快速处理给V2G功率容量预测造成了新的难题。并行预测技术可以解决这个难题:通过搭建基于Spark并行预测平台,在实时充电数据采集和考虑用户需求的基础上,利用分布式并行内存处理技术,最终建立了大规模电动汽车实时V2G功率容量并行预测模型。

考虑新能源的电动汽车多网融合充电路径规划

为减轻大规模电动汽车随机充电给交通网、配电网带来的不利影响,同时提升新能源的消纳水平,文中建立了考虑新能源出力的"交通网-配电网-充电设施网"模型,并提出基于交通、电网和新能源信息的电动汽车多网融合充电路径规划方法。通过对某地区一天内电动汽车的运行和充电状态的仿真,验证了文中所提出的规划方法。仿真结果表明,该规划方法能够有效地均衡各充电站的充电负荷,优化配电网和交通网的运行状态,对提升新能源消纳水平也有着积极意义。

规模化电动汽车参与电力系统二次调频研究综述

大规模可再生能源并入电网使电力系统频率稳定支撑能力下降,给电力系统二次调频带来新的问题与挑战,电动汽车由于集群庞大且具有准确快速的动态响应能力而成为新型调频资源。首先,对规模化电动汽车参与调频辅助服务系统框架进行总结,从可调节容量直接量化和能量可行域两方面对电动汽车集群可调节容量量化方法进行归纳;然后,从模型、方法和应用等多个角度,对电动汽车参与电力系统二次调频的日前优化调度和实时控制过程展开综述;最后,对规模化电动汽车参与电力系统二次调频未来的研究方向和关键技术进行了展望。

融合电网和交通网信息的电动车辆最优充电路径推荐策略

目前关于电动汽车充电路径推荐的研究大多从电动汽车与电网间的交互,以及电动汽车与交通网间的交互两个方面独立开展工作,很少将大规模电动汽车、配电网与道路交通网三方面作为一个整体开展研究,为此该文提出"车–网–路"系统概念,并进行初步研究。在此基础上,对"道路交通网–配电网–大规模电动汽车"系统模型进行完善,该模型包括含有3种拓扑结构的10 k V配电网模型、基于北京市三环以内实际道路情况的道路交通网模型和以快速充电方式充电的大规模纯电动汽车(battery electric vehicle,BEV)模型,并建立配电网评价体系。基于路段权值思想和Dijkstra最短路径算法,提出一种大规模电动汽车最优充电站推荐和路径规划方法。在此基础上,利用Matlab和MATPOWER软件,对12 000辆纯电动汽车从上午6点到中午12点在路网中的行驶和充电情况进行仿真。结果表明,采用所提最优充电路径推荐策略,可一定程度上解决大规模电动汽车的充电行为带来局部道路交通拥堵以及配电网节点压降过大、线路功率损耗过多等安全、经济问题。

含规模化充电桩的微电网运行优化方法

针对大规模电动汽车接入含有大量充电桩的区域微电网,导致区域内负荷的随机性和不确定性增加的问题,提出了一种规模化电动汽车参与微电网运行管理的优化方法。首先,充分利用电动汽车作为柔性负荷的自然属性,构建规模化电动汽车的响应调度模型。然后,考虑系统运行、用户参与和环境治理3个因素,建立以微电网的运行管理费用、环境污染治理费用和负荷波动方差达到最优的优化模型。最后,通过比较多场景的算例优化结果,验证该模型能实现区域内负荷的有效管理,并降低微电网的管理费用和环境污染治理费用。