基于双向出行链的电动汽车平抑电网波动策略

针对电动汽车(electric vehicle,EV)时空转移随机性造成的电网波动问题,计及车主的性别差异、车主实时出行目的地不同和车辆双向行驶,提出了一种基于出行随机性双向出行链的EV充放电调度策略。考虑车主实际出行过程,建立EV双向出行链模型;考虑到男女车主出行过程中的性别差异,确定男女实时出行概率模型;以降低电网的波动为目标函数,考虑车主实时出行需求和EV实时荷电状态(state of change,SOC)建立调度模型,并依据所建立模型对EV进行充放电调度。在约280 m 2的区域进行仿真分析,结果表明:双向出行链模型更接近用户实际出行规律,其调度策略能够在满足用户实际出行需求的同时,更好地抑制电网波动性。

V2G模式下基于SaDE-BBO算法的有源配电网优化

为了解决大规模电动汽车入网难以实现个体调度以及集群调度存在“维数灾”的问题,建立基于车辆到电网(vehicle-to-grid,V2G)模式的有源配电网分层分区优化运行模型。其中,上层优化模型对电动汽车集控中心(electric vehicle agent,EVA)进行调度,优化各区域EVA的充放电功率并作为下层优化模型的输入;下层优化模型调整各调压方式。在优化算法方面,提出一种自适应差分进化-生物地理学优化(self-adaptive differential evolution-biogeography-based optimization,SaDE-BBO)算法,并在改进的IEEE 33节点配电系统中进行仿真分析。结果表明:在不同充电控制策略下,V2G模式与各调压方式的协调互动在降低各区域EVA运营成本、平抑负荷波动以及保证有源配电网的安全和经济运行方面优势显著,与其他优化算法相比,SaDE-BBO算法具有更优质的解和更好的收敛性。

V2G中基于PUF的轻量级匿名认证协议

针对现有车辆到电网(V2G)网络认证协议中功能不够完善、通信开销大、计算开销高等问题,提出了一种基于物理不可克隆函数(PUF)的轻量级匿名认证协议,可以抵抗机器学习建模攻击。所提协议采用哈希函数和ASCON密码算法,实现车辆、充电桩和能源提供商之间快速的三方认证与密钥协商。通过模糊提取器结合生物特征和用户密码,实现双因素验证、密码和生物特征更新功能,并通过密码学动态累加器提供有效的用户撤销策略。ROR模型和Scyther形式化验证工具证明了所提协议的安全性,非形式化安全分析表明所提协议能抵抗物理攻击、位置伪造攻击、特权内部攻击等多种安全攻击。与近几年协议的性能对比分析表明,所提协议平均减少了约35.9%的通信开销和29.9%的计算开销,高度适用于资源有限的V2G环境。

电动汽车的电网调峰模型及效益分析

车辆到电网(V2G)互联技术实现了电动汽车和电网的电能互动,是智能电网的重要组成部分,有望参与电网的调峰平衡负荷。介绍了V2G技术的特性,计算了电动汽车的充电容量和可调度放电容量,提出了一种电动汽车参与电网调峰平衡的模型,并利用蒙特卡罗方法进行求解。基于某地区典型日负荷曲线,研究计算了不同规模电动汽车参与电网调峰的影响,计算表明,可产生良好的"削峰填谷"效果。

V2G模式下的电动汽车充电站分层无功调度策略

针对大规模电动汽车充电负荷对配电网产生的不利影响,基于车辆到电网(V2G)技术,提出了结合非支配排序遗传算法和全局目标的局部优化算法的V2G无功调度策略。上层架构是基于非支配排序遗传算法的电动车有序充电策略,进行以负荷均方差、充电成本和电压偏移率为目标的用户开始充电时间分布的标准差的寻优,得到满足用户需求的开始充电参数;下层架构是全局目标的局部优化算法,对可提供无功补偿的车辆,进行以电压偏移率为目标的无功补偿量的寻优。最后以IEEE100节点系统为例进行仿真,发现该方法能为充电站的经营者提供更佳的负载峰谷差率、充电成本、电压质量等多种充电方式,分层的调度策略与单层调度策略相比,能更好地保障电网的安全性和经济性。

V2G中基于区块链的在线/离线跨域身份认证方案

针对车辆到电网(Vehicle to Grid,V2G)中进行跨域身份认证时容易造成实时性较差及隐私泄露的问题,文章提出了一种基于区块链的高效跨域身份认证方案。首先,该方案采用了在线/离线签名技术,在车辆空闲时进行离线签名,当车辆在其他区域进行跨域认证时只需在离线签名的基础上进行在线签名,降低了系统的计算开销,缩短了认证时间,并使用聚合签名及验证技术,引入批量验证的思想,提高了验证效率。然后,使用智能合约技术,在区块链上存储车辆公钥及离线签名等信息,降低了车辆的存储负担,也保证了密钥的安全性。最后,通过与其他方案对比和实验仿真,结果表明,该方案减少了签名及验证的时间开销,并且使用智能合约在区块链上存储信息的开销较小。基于q-Strong Diff ie-Hellman问题的难解性,证明了该方案是安全的,并且满足所有期望和安全要求。

纯电动汽车与电网相互关系的研究现状(英文)

随着石油资源的日益枯竭以及人们对城市空气污染的关注,纯电池电动汽车开始受到全世界的青睐,各国政府和工业界均在加大政策支持力度。可以预计,未来配电网用户端将接有大量的纯电动汽车电池充电负荷。电动汽车的大规模应用将对城市电网和电力基础设施产生一定的影响,如局部电网升级、谐波污染等;此外,电动汽车车用电池亦可以作为分散式储能装置,在电网负荷高峰时,为电网提供容量支持。电动汽车的这一应用被称为"车辆到电网"。"车辆到电网"实现了车用电池和电网的交互作用,将解决以往电能无法大量储存的困境,实现削峰填谷、稳定可再生间歇式能源电能质量,并提供应急电源。综述电动汽车与电网交互关系的研究现状,指出虽然该领域是当前的研究热点,但是各项研究均处于起步阶段,仍有大量的基础研究工作需要展开,如电动汽车电池充电负荷模型的研究以及车用电池在"车辆到电网"中的模型,等。

智能电网与电动汽车双向互动技术综述

车辆到电网(V2G)技术实现了电网与电动汽车的双向互动,是智能电网技术的重要组成部分。从V2G技术的概念出发,分析了V2G技术的工作原理、充放电业务流程,指出了要发展和推广V2G技术,电动汽车企业和电网企业应在相关标准制定方面加强研究和合作。最后阐述了V2G相关技术国外研究应用现状、V2G技术对电动汽车产业、智能电网的重要意义。

面向MEC的V2G轻量级分层认证方案

现有的针对车辆到电网(vehicle to grid,V2G)网络的大多数身份认证方案无法适用于交互频繁的移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)环境,存在认证机制不完善、认证延迟大、认证成本高等问题。为解决上述问题,基于椭圆曲线加密及哈希函数提出了一个适用于MEC环境的V2G轻量级分层身份认证方案。引入半可信实体,实现端、边、云三方实体间的两阶段双向认证,并设计了一个效用评判机制以减少认证交互轮次。随机预言模型下形式化的安全性分析证明所提方案具备较高的安全性,能够抵御信息泄露攻击等多种攻击威胁;性能评估分析表明,所提方案平均减少了大约16.25%的传输消息量、19.4%的计算成本以及25.38%的通信开销,高度适用于多实体参与的MEC场景。

大规模电动汽车充放电优化控制及容量效益分析

建立了电动汽车充放电两阶段优化模型,并采用整数规划方法求解,以获取通过优化控制降低的峰荷量及车辆到电网(V2G)的放电量。考虑电动汽车起始充电时间、起始荷电状态的随机分布,采用拉丁超立方抽样方法进行抽样,以有效减小计算规模。以中国2020年和2030年电动汽车充电负荷为例,对电动汽车可控比例不同情景下的有序充电优化、V2G优化问题进行了仿真计算,并对成本效益进行了分析。考虑到未来参数的不确定性,对成本效益相关参数进行了灵敏度分析。分析结果表明,所提出的两阶段充放电优化控制模型能有效降低峰荷并平滑负荷曲线。同时可知,装机成本和电池寿命损耗成本的变化将对V2G的效益产生较大的影响,上网电价的变化则对V2G效益的影响较小。

考虑插入式电动汽车的电力系统调频控制

插入式电动汽车作为分布式可控负荷接入智能电网并参与电网调频,越来越受到关注。为了实现大规模插入式电动汽车参与电网的调频控制,借助车辆到电网(V2G)技术,实现能量在电动汽车和电网之间的流动。考虑电池的充电/放电特性,构建响应系统频率偏差的插入式电动汽车功率调整模型。在此基础上,进一步提出考虑插入式电动汽车参与调频的电力系统动态模型。最后,SIMULINK仿真结果表明该模型能够很好地响应系统频率偏差,对提高系统频率的稳定性以及实现电网的快速恢复具有重要意义。

基于区块链的V2G匿名身份认证方案

车辆到电网(V2G)能源交易系统中的通信实体由于缺乏身份验证和匿名保护,导致电动汽车(EV)与充电站、数据中心等V2G通信实体之间存在安全与隐私风险。建立基于区块链的能源交易系统模型,使用区块链的分布式账本执行能源交易,利用椭圆曲线数字签名算法和单向哈希函数进行身份验证。设计匿名的身份认证方案,实现EV、充电站和数据中心之间的隐私保护和相互认证,同时最小化EV的通信开销和计算开销。性能分析结果表明,该方案可有效抵御假冒、重放、窃听等攻击,并且相比现有方案在身份认证过程中EV约平均降低了25%的通信成本和33%的计算时间。

电动汽车充换电设施新型经营模式初探

为解决电动汽车充换电设施建设投资回收困难等难题,提出一种新型的电动汽车充换电设施经营模式,即:向用户提供电力衍生产品、快速换电服务以及车辆电池到电网(V2G)的合同管理等相关增值服务,并以充电时间和服务次数等计价方式灵活计算费用。与传统的售电经营模式相比,新型经营模式内涵丰富,具有较强的适应性和灵活性,既能对正常充电和快速充电进行科学合理计费,又能满足快速换电的结算要求,还能适应将来可能出现的V2G合同管理等增值服务的经营需要。

基于电动汽车V2G的柔性直流供电系统灵活资源调控策略研究

为了提高清洁能源消纳率,降低碳排放量,给出一种柔性交直流供电系统拓扑,该拓扑通过直流母线实现光伏发电、储能及电动汽车充放电的能量交互,通过双向AC/DC设备实现交直流系统能量互动。为保证该系统的安全、稳定、经济运行,提出一种多时间尺度调度控制策略,包含毫秒级、秒级到分钟级、小时级到日等不同时间尺度。策略结合储能、光伏发电、电动汽车电气特性及功率备用率和能量备用率,灵活调度各种电力电子设备。该系统可以最大化提升光伏消纳效率,减少功率变换损失,最大化地发挥电动汽车作为灵活资源在能量调控中的作用,减少柔性直流系统对外部电源的依赖。最后利用MATLAB中的Simulink模块搭建仿真系统验证所提方法的有效性。

基于虚拟电机的V2G新型充放电控制策略

为了提高电动汽车车辆到电网(V2G)的稳定性,增强其友好互动,设计了一种新型电动汽车V2G充放电模型,并提出了基于虚拟电机的电动汽车V2G充放电控制策略。电动汽车DC接口采用虚拟直流电机控制,电网AC接口采用虚拟同步电机控制。与传统V2G结构相比,在两侧接口处采用隔离型双向DC/DC变换器连接。在此基础上,对于虚拟直流电机的参数整定,根据电动汽车初始电池荷电状态(SOC)确定阻尼系数以决定电动汽车组的功率分配,并根据SOC的变化实时调节虚拟惯量以提高电动汽车参与电网频率调节的能力。在不同电网状态下对具有不同初始SOC的电动汽车采用所提控制策略进行仿真测试,结果表明,该策略能够在兼顾电动汽车用户需求的同时,有效协调V2G功率双向流动,并减少并网点谐波电流,进而维持电网稳定运行。

基于V2G的电动汽车充电站模型

电动汽车的大量接入电网,将对现有的配电网基础设施带来巨大挑战。基于电池的可用功率和电网的需求功率,文章设计了控制单个电池充放电率的模糊控制器及其控制算法,该算法可根据电网需求调节电流,并实现削除高峰负荷。对所提出的模糊逻辑控制算法进行了仿真实验,实验结果验证了所提算法的有效性和可行性。

基于5G的V2G充电桩充放电状态在线监测方法

常规的车辆到电网(Vehicle-to-Grid,V2G)充电桩充放电状态在线监测方法主要使用Q-Learning学习法,易受全局收敛性变化影响,导致部分状态监测异常。因此,开展基于5G的V2G充电桩充放电状态在线监测方法研究。利用5G构建V2G充电桩充放电数据采集架构,设计V2G充电桩充放电状态在线监测算法,实现V2G充电桩充放电状态在线监测。实验结果表明,设计的V2G充电桩充放电状态在线监测方法监测值与实际值相对一致,可为提升充电桩使用安全性、降低充放电损耗做出一定贡献。

错误的开始

2001年,当时默默无闻的研发公司AC Propulsion(ACP)的一个工程师团队悄悄开始了一项开创性实验.他们想看看电动汽车能否将电力馈送至电网.实验似乎证明了这项技术的可行性.该公司总裁汤姆?盖奇(Tom Gage)将该系统称为"车辆到电网"(V2G).

考虑预警负荷的电动汽车充放电优化策略

预警负荷会严重影响电力系统的安全经济运行。面向参与车辆到电网(vehicle to grid,V2G)服务的电动汽车用户,综合考虑预警负荷、预警电价和充电激励措施对充放电过程的影响,提出基于改进粒子群算法(improved particle sw arm optimization,IPSO)的电动汽车充放电优化策略。通过计算预警负荷发生时的放电奖励,建立预警负荷电价模型、电池容量损耗模型,基于分时电价和放电激励制度建立用户充放电成本模型。此外,引入长短时记忆的概念,提出改进粒子群优化算法。在上述模型和算法的基础上,以最小化用户成本为优化目标,计及用户充电需求和充放电功率等约束,提出不同预警负荷情况下的充放电优化策略。在MATLAB中完成了仿真验证,结果表明,在已知预测预警负荷的前提下,采用文中的充放电优化策略能够提高电动汽车用户V2G参与度,有效降低用户成本,并缓解预警负荷发生时电网压力。