面向需求响应的电动汽车-充电桩负荷聚合调度优化策略

近年来,城市电力峰谷差不断增大,仅仅依靠发电侧资源很难维持电力系统的实时平衡。电动汽车-充电桩负荷作为一种典型的柔性负荷,可以利用网络信息技术、大数据分析手段和市场机制,将区域内可调度的电动汽车负荷资源聚集参与需求响应。从负荷聚合商角度出发,提出了一种基于随机选择电动汽车影响因素,按照概率密度计算电动汽车集群负荷情况的建模方法,并制定了优化调节策略,聚合电动汽车集群参与需求响应市场,削减了区域内电力峰值,降低了参与响应用户的充电成本。未来,在电力市场化背景下,利用需求侧大量微小负荷资源聚集响应将成为确保资源有效分配的重要工具。

基于云计算技术的电动汽车充电桩负荷预测技术应用研究

随着电动汽车行业的迅速发展,电动汽车充电桩负荷预测成为电网规划和管理的关键环节。电动汽车充电桩的负荷预测涉及到预测未来一段时间内充电桩的电力需求,以优化电网的运行和管理。云计算技术作为一种强大的数据处理和存储技术,提供了一个高效的平台来处理大量的数据并执行复杂的计算。利用云计算可以分析和处理大量关于电动汽车使用和充电模式的数据,从而提高负荷预测的准确性。摘要:随着电动汽车行业的迅速发展,电动汽车充电桩负荷预测成为电网规划和管理的关键环节。电动汽车充电桩的负荷预测涉及到预测未来一段时间内充电桩的电力需求,以优化电网的运行和管理。云计算技术作为一种强大的数据处理和存储技术,提供了一个高效的平台来处理大量的数据并执行复杂的计算。利用云计算可以分析和处理大量关于电动汽车使用和充电模式的数据,从而提高负荷测的准确性。

大型停车区域的电动汽车充电桩规划设计

目前电动汽车充电桩(EVCP)规划通常针对区县级较大区域开展,但是对园区级区域进行EVCP规划更有利于提高投资者的积极性和周边电动汽车(EV)用户的体验。以车流量较大的大型停车区域为研究对象,通过调研获得区域内EV的电池容量、停放情况、电量分布以及充电意愿等统计数据,并基于这些数据应用蒙特卡洛法得出区域内EV充电负荷的时域分布。依据区域内的电网信息以及EV的充电负荷分布,给出以投资成本、电网网损及用户满意度综合最优为目标的EVCP规划设计方法。最后以某机场远端大型停车场为算例,验证了所提园区级EVCP规划方法的有效性,该方法相较于传统EVCP的规划方法更加经济合理。

移动充电桩选址-路径优化及遗传-RSI两阶段算法

在我国“双碳”政策背景下,考虑载重、电量、充电桩服务能力等约束,构建以最小化总配送距离为目标的移动充电桩选址与电动汽车路径规划模型。随后,设计一种两阶段算法求解模型,第一阶段采用遗传算法规划初始配送路径,第二阶段采用RSI(recharge stations insertion)算法实现充电桩选址及路径调整。基于CVRP基准案例进行求解,结果表明车辆访问充电桩导致的配送距离平均增长率在5%以下。与粒子群和模拟退火作为一阶段的算法对比,遗传-RSI两阶段算法与这两种算法求解结果的Gap值分别为-4.04%和-3.65%。最后对“电耗率”等模型参数进行灵敏度分析。结果表明在物流公司专用电动车配送中,若使用专用充电桩并接受8%以下配送距离增长及相应的充电服务费,可采取移动充电桩选址与路径联合优化模式。

解析电动汽车充电设施系统负荷计算方法及工程验证

本文介绍了电动汽车充电设施系统负荷计算的方法、公式、关键技术参数,并通过冬季、夏季实测数据进行分析,验证了《电动汽车充换电设施系统设计标准》T/ASC17—2021需要系数等参数的准确性和实用性,满足当今电动汽车充电设施系统设计和建设要求,并留有一定的发展空间。

基于节点-支路信息的电动汽车充电站负荷预测

针对传统负荷预测模型的不足,提出一种基于时间空间的城市地区电动汽车快速充电站负荷预测模型。首先分析充电站负荷预测所需的数据及其主要来源;其次,针对电动汽车大量的、多样性的历史数据来分析电动汽车用户的充电习惯,预测每辆电动汽车的充电地点、充电起始时间及持续时间,准确获取单辆电动汽车的充电负荷模型;然后采用节点-支路负荷预测方式获取与充电站相关的路网节点和交通线路上所有电动汽车负荷,估算该充电站总的充电负荷;最后,对某规划区域内电动汽车的充电负荷进行实例仿真,并验证了方法的有效性和实用性。

考虑路网-电网交互和用户心理的电动汽车充电负荷预测

文中提出了一种考虑路网-电网信息交互和用户心理的电动汽车充电负荷预测框架。首先,利用出行链和原点-终点(OD)矩阵得到电动汽车出行目的地;然后,考虑行驶、排队时间和充电电价,提出基于后悔理论的充电站选择模型;接着,基于跟驰模型对车辆在路网中的行驶过程进行微观交通分析,建立基于电价驱动的路网-电网交互式负荷预测框架;最后,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车的出行和充电情况,以预测电动汽车充电负荷时空分布。通过在中国北京市三环路网和相应电网上的仿真,验证了所提电动汽车充电负荷预测框架的有效性。仿真结果也表明路网和电网通过电价相互作用,使得电动私家车和出租车的充电负荷在时间与空间上分布差异明显。

基于充电桩利用率的充电负荷超短期预测方法研究

为消除空间分布不确定性对电动汽车充电负荷超短期预测准确性的影响,提出一种基于充电桩利用率的电动汽车充电负荷超短期预测方法。首先,从海量充电交易数据中提取形成区域内各充电桩充电负荷功率,编码后得到充电桩利用率的量化值;然后,将充电桩利用率以及充电负荷功率数据融合,得到长短期记忆神经网络的训练样本和测试集,形成电动汽车充电负荷超短期预测的深度学习模型,时间分辨率可达0.5 h;最后,在不同规模充电负荷的场景下验证了所提方法的有效性和准确性。结果表明,相比无优化的长短记忆神经网络负荷预测方法,所提方法得到的预测值平均绝对百分比误差提高了约5%,可为未来车网互动下的配电网调度优化运行提供重要支撑。

基于DCC-2D的电动汽车充电站时空动态负荷预测

电动汽车充电负荷具有空间与时间的双重动态变化特征,只考虑时间维度的电动汽车负荷预测方法难以达到理想的预测效果.基于此,本文提出了一种基于二维空洞因果卷积神经网络DCC-2D(dilated causal convolution-2D neural network)的电动汽车充电站时空动态负荷预测方法.首先,构建能够学习空间维度信息的二维空洞卷积层;其次,将该二维空洞卷积层进行堆叠,构成整个二维卷积神经网络,使模型可以学习时间维度信息;最后,基于某城市充电站实际负荷数据集进行实验仿真.结果表明:与时空神经网络STN(spatio-temporalnetwork)预测模型相比,所提模型在预测精度上提升了15%~20%,这验证了所提方法的有效性和优越性.

电动汽车充电桩对城市供电负荷决策的影响

电动汽车的并网接入将会引入大量的交直流负荷,对电网的生产和运行都会造成严重影响。在允许电网接入之前,必须将影响降到可控范围内。深入全面地分析了城市常规用电行为、电动汽车充电行为习惯等,以此为实践依据制定合理的负荷调控手段,采用一种中间服务商的多层模式协调电网与充电桩之间的调用关系,均衡电网负荷供应,保障电网的安全运行。

电动汽车充电桩车位状态监测的研究

近年来,随着中国新能源电动汽车保有量的逐渐增加,大规模电动汽车无序充电使得电网负荷“峰上加峰”问题日益严重,为改善这一现状,本篇文章基于电动汽车充电桩功能需求分析,对充电桩硬件系统、软件系统设计及智能充电桩车位状态监测进行了详细论述,希望能为有效引导车辆充电行为,降低电网负荷峰谷差起到积极的促进作用。

“车-路-网”耦合下电动汽车恶劣充电场景及其对城市配电网电压稳定性影响

为评估电动汽车无序充电行为引起的充电负荷时空变化对城市配电网电压稳定性的影响,在构建恶劣充电场景的基础上提出了一种计及电动汽车行为特性驱动负荷增长的连续潮流模型。基于复杂网络理论构建“车-路-网”耦合系统模拟电动汽车行驶路径特性,在考虑城市交通网的约束条件下,设计电动汽车充电位置和行驶路径表征充电负荷的时空变化性,并以此构建恶劣充电场景,利用改进的连续潮流模型搜索电网崩溃状态,分析临界状态下的电压分布特性和电网薄弱区域。所提方法可量化恶劣充电场景下城市电网接纳电动汽车的数量,评估电网薄弱区域并对接入充电设施的该区域配电网进行改造和规划。

融合多源信息的电动汽车充电负荷预测及其对配电网的影响

电动汽车充电负荷具有时间和空间不确定性、随机性,提出一种融合路网、交通、电网、天气、车辆、充电设施等多源信息的考虑用户出行行为和充电需求的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。由图论方法构建城市路网和电网信息模型及两者的耦合关系;引入出行链,以概率函数拟合车辆首次出行时间和行程目的地的驻留时间,采用Dijkstra算法规划车辆的出行路径以获得各段行程距离,由道路等级和各时段交通信息获得车辆的行驶速度,以计算行程行驶时间和荷电状态,再根据各行程目的地的充电需求判断条件,计算充电时长和充电负荷;采用蒙特卡洛方法对各功能区电动汽车出行的时间和空间充电负荷分布进行整体仿真;并根据耦合关系将充电负荷归算至对应电网节点,再通过时间序列潮流计算评估电动汽车接入电网后无序充电对电网负荷、电压和网损的影响。算例通过设置不同的场景预测了不同功能区和电网节点的充电负荷曲线,分析了不同因素对充电负荷分布及电网的影响,验证了所提模型的有效性。

基于多相关日场景生成的电动汽车充电负荷区间预测

随着电动汽车(electric vehicle,EV)的持续推广,其强随机性的充电负荷为配电网运行带来挑战。为提高配电网运行可靠性与经济性,提出一种基于多相关日场景生成的EV充电负荷区间预测方法。首先,利用斯皮尔曼秩相关系数,分析待预测日EV充电负荷与其历史日EV充电负荷之间的相关性,找出与待预测日有较强相关性的历史日,构造描述EV充电行为的原始多相关日充电场景集(original multi-correlation day charging scenario set,OMCDCSS)。然后,基于β-变分自编码器(beta-variational auto-encoder,β-VAE),获得与OMCDCSS的概率分布相似且存在时序分布不同的海量生成多相关日充电场景(generating multi-correlation day charging scenario,GMCDCS)。最后,在生成场景集中筛选与已知历史日EV充电负荷数据高度相关的场景,构建相关场景集。基于相关场景集最后一日的数据均值及数据区间分别获得待预测日EV充电负荷确定性预测结果及区间预测结果。对比实验证明,该方法预测区间更可靠,区间宽度更窄。

基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法

随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类不同对汽车分配不同的功率,完成动态充电负荷的建立。采用小波神经网络(WNN)对时序信息进行处理预测,再同误差反向传播神经网络(BPNN)相结合预测充电道路上的车流,短期车流预测精度为85%,用模糊C聚类(FCM)算法对电动汽车的充电类型以及该类型所对应的充电功率进行划分,将进入充电道路的电动汽车分为7种类型。根据各种充电类型分配相应的充电功率,完成日负荷建模。

电动汽车充电桩设施网合理规划研究

针对多数充电设施规划以大型专用充电站为主,不能全面考虑各类电动汽车的充电需求,且缺少对小区域内分散充电桩规划研究的问题,提出了基于用地类型重新划分的充电桩设施网规划方法。该方法首先通过负荷预测结果确定充电桩总数。之后,利用经济指标计算研究区域所需充电桩数目;在重新划分用地类型的基础上对区域进行地块划分,计算充电需求系数,按比例确定所选地块的充电桩数目。最后,通过对某市行政区充电桩规划的算例分析表明,上述方法综合考虑了经济、交通、用地类型三个因素,满足电动汽车充电需求和用户便利性需求,上述方法可为充电桩的选址定容规划提供依据。

电动汽车充电桩电能计量相关问题研究

根据中央关于加快"新基建"的决策部署,国内将大力推动充电桩建设。作为实施强制管理的计量器具,充电桩的准确计量可确保电能交易公平公正,支撑国家经济社会高质量发展,满足人民低碳绿色出行需求。文中针对电动汽车充电桩电能计量相关问题进行了探讨,首先分别采集了运行全过程中工频交流输入侧和直流输出侧电压与电流的实时波形曲线,其次利用matlab软件和FFT运算对波形数据进行了详细分析,最后验证了现有符合国家标准的交/直流电能表均可满足充电桩计量要求。

居民区电动汽车充电负荷控制单元设计与实现

针对居民小区电动汽车充电造成小区用电负荷峰上加峰,影响小区电网安全运行的情况,提出了一种基于嵌入式平台的电动汽车充电负荷控制单元设计方案。负荷控制单元采用CAN与充电桩交互,采集充电桩的遥信和遥测数据,通过以太网与小区用电采集终端交互,采集小区用电负荷,调用其内预设的控制策略,实现对每台充电桩充电负荷的调控。方案在居民正常用电的前提下,充分利用变压器剩余容量对车辆进行充电,既保证了电动汽车的自由充电,又保证了小区电网的安全运行。

电动汽车充电基础设施国标图集18D705-2要点分析

就国家建筑标准设计图集18D705-2《电动汽车充电基础设施设计与安装》的要点进行说明和分析,主要有:电动汽车充电设备相关的图形符号;明确负荷等级及负荷计算方法,重点介绍需要系数的选择,充电设施的配置及预留比例,以及配电系统中的保护措施等;阐述充电设施监控管理系统的构成、网络结构及其应用要求;不同类型、不同场所的充电设施安装要求;详细说明电动汽车充电车位、充电设备及其附近的等电位联结做法;消防部分重点解释大功率的充电设施不建议设在建筑物地下层的原因。

电动汽车规模化接入配电网的充电优化

将配变台区下的电动汽车看成一个小型"集聚体",提出基于配电网安全运行的充电优化问题模型,该模型以有功网损最小为目标函数,计及节点电压、线路潮流、配变容量、集中式充电功率的动态爬升约束以及充电能量平衡约束,优化慢充模式下"集聚体"的充电功率。分区代理商负责监控所管辖台区下每辆汽车的充电行为。采用原-对偶内点法求解该模型,IEEE 33节点系统、PG&E 69系统以及一个实际的119节点配电系统的计算结果表明该算法具有良好的收敛性和优化效果。通过动态平衡充电负荷,有效降低了系统网损,平抑了负荷波动,改善了末端电压水平,且避免了随机充电在某些时段可能造成的短时电压质量下降、馈线重载及配变过载等问题,提高了配电网运行的经济性和安全性。