集中充电站和电池更换点的联合规划选址

完善充、换电基础设施建设,有利于电动汽车的推广普及。在"集中充电,统一配送"背景下,提出了一种集中充电站和电池更换点的联合规划选址方法。首先,以规划方案的年基建投资成本、电池配送成本和用户换电行驶成本之和最小为目标,构建联合规划选址模型。其次,基于排队理论以电池更换点的运行成本和用户等待成本综合最小为原则,优化电池更换点内的换电服务台数和换电机器人数。然后,利用加权Voronoi图划分各集中充电站和电池更换点的服务范围。最后,以包含49个路网节点区域的联合规划选址进行算例仿真,并分析了不同区域基建成本对规划选址的影响。结果表明,集中充电站和电池更换点的联合规划选址能使系统的基建投资、电池配送和用户的换电成本达到综合最优。

含高速公路集中充电站的双层经济调度

电动汽车因其具有清洁性及储能的特点,有着广阔的应用前景。但为了解决其续航里程短的缺点,需要在高速公路建立电动汽车充电站。文中采用换电的模式对电池集中管理,首先,建立了含集中充电站的双层经济调度模型。在上层模型中,以总成本最小为目标函数;在下层模型中,以优化网络损耗为目标函数。其次,针对此模型提出新的求解方法,在上层模型中,利用粒子群优化算法优化每个时刻集中充电站和火电机组的总出力,利用综合灵敏度优化分配每个时刻各个火电机组的出力;在下层模型中,利用网损灵敏度优化分配每个时刻各个集中充电站的出力。最后,利用改进的IEEE 30节点6机组算例进行仿真,验证模型的正确性和有效性。结果表明,通过文中提出的方法求解,优化结果能够满足经济性要求,同时求解速度也得到提高。

集中充电站参与配电网峰谷调控策略

以杭州市电动汽车充换电服务网络为背景,阐述了集中充电站参与配电网峰谷调控的意义。以负荷波动最小为优化目标,建立了包含动力电池充放电方向约束、充放电功率约束和荷电状态约束的集中充电站参与配电网峰谷调控的数学模型。为了克服粒子群优化算法在求解高维优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出了基于子矢量的改进粒子群优化算法,该算法将一个高维优化问题转化为多个低维优化问题,大幅降低了该算法陷入局部最优的可能性,并通过分析得出可分性是应用该算法求解高维优化问题的关键,但是该研究的应用背景不满足可分性的要求,于是通过预先设置合理的条件,使之满足可分性的要求。通过算例验证了该算法的有效性,给出了集中充电站参与配电网峰谷调控的最优策略。

考虑充电电池组循环利用的集中充电站容量配置

"集中充电,统一配送"模式是电动汽车产业重要的充电模式之一。为了提高集中充电站规划建设的经济性,在考虑购置充电基础设施的前提下,计及了购电成本和初期购置电池组成本,以投资成本最小为目标,以满足电动汽车用户的换电需求为约束,建立了集中充电站容量优化配置模型。基于峰谷分时电价机制,并对配送计划进行优化以提高电池组的循环利用率,实现购置电池组数量的减少和负荷峰谷差的平抑。采用Lingo软件求解,得到充电站最优容量配置结果和各时段电池组充电策略。通过算例仿真验证了模型的有效性,灵敏度分析表明,峰谷电价划分方式是影响集中充电站的容量配置的关键因素。

考虑集中充电站的电池换电站选址定容规划

电动汽车电池换电站的选址定容是具有多变量和多约束的复杂非线性问题,难以用一般的数学方法进行求解,本文对此提出一种Voronoi图与改进蝙蝠算法(Improved Bats Algorithm,IBA)联合求解的选址定容方法。考虑集中充电站的影响,建立以年建设投资成本、选址满意度和年电池换电成本为目标的多目标决策模型。引入模糊熵权法避免主观赋权与客观赋权的不足,将多目标决策模型转化成单目标权重模型。通过引入惯性权重并考虑个体极值引导速度更新的IBA,以多目标决策的加权总值最小为条件,结合Voronoi图划分各电池换电站的服务区域,得出电池换电站的选址定容规划方案的最优解。算例仿真结果验证了所提模型和算法的合理性及可行性。

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。

基于不确定需求的集中式充电站分级选址鲁棒优化研究

以集中式充电站为研究对象,采用多面体不确定集描述不同用地性质下异质充电需求的不确定性,考虑运营商和用户双方利益,构建以建设运营成本、充电成本和寻站成本最优为目标,充电距离和充电需求等约束协同的鲁棒优化模型,并通过Bertsimas和Sim鲁棒对等转换,将半无限优化模型转换成易于求解的0~1整数规划问题。数值仿真结果表明:首先,集中式充电站选址不确定水平因素发生变化时,系统成本呈现阶梯式上升,并且建设运营成本对系统成本影响最为显著;其次,充电需求变化幅度越小,模型鲁棒性越高,集中充电设施选址适应度越高,充电站建设运营商根据自身的风险偏好程度选择不同参数组合,实现在异质需求下集中式充电站充电需求与社会总成本的平衡,获得充电站选址的科学方案;最后,对比分析不同情景下的充电站设置方案验证模型有效性。

集中型充电站高维多目标优化调度模型研究

为了增强电动汽车电池调度的合理性,在集中型充电站换电模式下,结合集中型充电站、配送站和换电站,分析电池的联合调度问题。首先,考虑充电成本、充电负荷、运输成本和时间成本,提出了一种集中型充电站换电模式高维多目标优化调度模型。然后,采用非支配排序遗传算法-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ,NSGA-Ⅲ)对该调度模型进行优化。同时,根据实际调度问题,对NSGA-Ⅲ的交叉和变异方式进行改进。最后,通过仿真实验测试算法的性能。实验结果表明,与其他高维多目标优化算法相比,该算法在换电模式下的优化性能具有明显的优势。

考虑光热发电的集中充电站有序充电决策

光热发电(concentrating solar power,CSP)作为一种重要的可再生能源发电技术,通过聚光集热器、储热设备和汽轮机组等设备发电。相比光伏发电,CSP利用储热设备(thermal storage system,TSS)实现了类似传统燃汽轮机的调节性能好、爬坡能力强等出力特性,并可在夜间或无光照时段持续放热发电。因此,考虑CSP可为集中充电站提供可控、持续、稳定出力和良好的辅助服务,利用其与集中充电站联合运行,提出了考虑CSP的集中充电站有序充电策略,构建了以集中充电站日购电成本和向电网缴纳的系统负荷波动惩罚费用综合最优为目标的有序充电模型。算例表明,考虑CSP的集中充电站有序充电策略可有效降低购电成本和平抑系统负荷波动。此外,对比分析了光伏发电和CSP对运行结果的影响,对不同储热设备容量配置下的运行结果作了比较分析。

均衡不同主体利益的集中型充电站多目标二层规划

随着电力体制改革的深入,集中型充电站的建设主体越来越多样化,为实现集中型充电站独立开发商和配电公司的利益均衡,在已有风电场接入的配电网中,考虑集中型充电站作为可控负荷对电网的削峰填谷作用,建立了能够反映不同主体利益的集中型充电站多目标二层规划模型。上层多目标函数为电网网损年减少值和集中型充电站开发商的效益,下层目标函数为集中型充电站的辅助收益。采用改进非劣排序遗传算法和自适应变异粒子群算法相结合的多目标二层求解策略对集中型充电站的位置、容量和调度进行优化,结果验证了该模型的合理性和算法的可行性。

兼顾不同角色利益的集中型充电站优化布局

考虑到充电站投资主体和充电用户两种不同角色所追求的利益互异会影响充电站规划决策,发展了一种兼顾投资主体投资成本和充电用户满意度的集中型充电站双层优化布局模型。根据各类电动汽车(EVs)的行为特性建立了电动汽车充电功率需求模型。以企业投资成本和用户满意度分别作为双层规划模型的上层和下层目标函数,并考虑企业投资预算约束、电网约束、充电站容量约束和充电用户需求约束,综合反映了不同角色间的耦合决策作用。双层规划问题属于强NP-hard问题,采用量子遗传算法求解上层规划模型,采用粒子群算法求解下层规划模型,并输出最终充电站布局方案。结果表明,综合考虑投资成本和用户满意度的集中型充电站方案能合理兼顾投资主体和用户的各自利益,实现投资成本和用户满意度的有效折衷。

考虑削峰填谷的配电网集中型充电站选址定容规划

采用电池租赁和建立集中型充电站是电动汽车产业具有竞争力的发展模式。根据规划区各类型电动汽车日行驶距离概率分布,建立了电动汽车日换电需求模型。以此为基础,将集中型充电站的规划与配电网调度相结合,建立了考虑削峰填谷作用的集中型充电站选址定容二层规划模型。利用改进遗传算法与自适应粒子群相结合的混合智能算法进行求解,并将加权伏罗诺伊图应用于集中型充电站服务区域的划分,实现了集中型充电站负载率的均衡。通过仿真算例验证了所提模型和方法的有效性和可行性。

含光伏发电集中型充电站充放电策略的研究

可再生能源和电动汽车的高渗透率对电网安全稳定运行具有较大影响,如何有效地提高新能源的综合利用率及合理安排电动汽车充放电,成为当前电网运行亟需解决的问题。文章提出了计及光伏发电的集中型充电站模型,以网损最小为目标函数,引入方差优化函数,以IEEE30节点作为仿真系统,利用遗传算法求解。仿真结果表明,合理安排集中型充电站的充放电计划不仅能够有效降低网损和平滑负荷曲线,也能提高光伏发电的利用率。

考虑电池组配送的集中型充电站容量规划研究

为在满足换电需求的前提下,结合电池的物流配送尽可能降低充电站的投资、运行成本,优化配置集中型充电站动力电池和充电机容量,首先给出基于一定假设条件的电池组配送流程,建立了电池组配送模型。然后,结合换电需求和物流配送建立了集中充电站运行状态仿真模型,用于目标函数的计算;构建了以集中充电站的年费用最小为目标函数,以日换电需求和充电站规模为约束的数学模型;采用细菌群体趋药性(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法求解该模型。最后分析了不同配送次数下,直接充电、错峰充电和电池入网(battery to grid,B2G)充电3种充电方式下集中充电站的容量配置方案;并与等间隔配送方式下所得结果进行对比。算例分析表明:合理的配送计划可以提高充电站运营的经济性;充电方式也是影响容量规划的关键因素。

考虑集中型充电站定址分容的电网规划研究

采用基于里程计费的换电池模式和建立规模庞大的集中型充电站是电动汽车产业具有竞争力的发展模式。集中型充电站作为功率巨大的负荷对电力系统运行影响较为显著,但是其规划问题当前缺乏相应的理论指导。简要介绍了"集中充电、统一配送"的运营模式,针对集中型充电站接入的电网规划问题,综合考虑电力网络和交通网络因素,建立了集中型充电站的定址分容模型,通过方案比较验证了模型的有效性,并从新建线路传输容量和待选站址地价2方面对模型进行了灵敏度分析,结果表明二者均为影响集中型充电站定址分容的关键因素。

集中型充电站容量规划模型研究

购买电池的初期投资大、电池充电时间长以及分布式随机充电对电网负面影响大是制约电动汽车发展的重要因素。基于里程计费的换电池模式实际上采用了电池租赁模式和慢充技术,而且可以通过建立规模庞大的集中型充电站为电池进行充电,因此为当前电动汽车发展问题具有竞争力的解决方案。但是作为新生事物,集中型充电站规划建设缺乏科学理论指导,从区域各类型电动汽车的电池组充电需求出发,在综合考虑集中型充电站建设初期购置设备费用和运行期间购买电能费用的基础上,建立了集中型充电站最优容量配置模型,数值算例仿真验证了模型的有效性相关分析表明,电池组需求和充电电价设置对集中型充电站的容量规划影响巨大。

基于多代理系统的集中型充电站最优调度决策

基于大规模集中型充电站的集中型充电方式,是解决电动汽车大规模应用中电池问题的有效手段。在集中型充电站和配送站位置、容量确定的情况下,合理选择配送方案和充电方案有利于最小化运行成本。文章建立了基于多代理系统的集中型充电站一体化调度模型,同时考虑配送和充电2个环节,应用粒子群算法计算得到最终结果。算例表明,一体化优化调度的方案可以有效降低运行费用,并通过算例仿真结果的比较验证了模型的有效性。

集中充电模式下的电动汽车调频策略

由集中充电站、充换电站、配送站、充电桩等有机组成的电动汽车智能充换电网络建设是应对人口密集地区电动汽车规模化发展的一种较为合理的商业模式。针对集中充电统一配送这种换电模式,考虑到电力市场环境下电力价格不确定性对电动汽车集中充电站有序充电及提供调频容量服务决策的影响,基于对调频容量调用比例和电池损耗成本的分析,构建了单向和双向两种能量传输模式下,电动汽车集中充电站在日前能量市场和日前调频市场协同调度的鲁棒优化模型,以合理制定次日各交易时段的充电计划与所提供的调频服务容量。之后,采用IBM公司开发的高效商业求解器CPLEX 12.2对所发展的鲁棒优化模型进行求解。最后,以一个为8个电池配送站提供充电服务的集中充电站为例,说明了所发展的模型与方法的基本特征。

电动公交车充电站规划和充电策略研究

针对电动公交车的运营特点对公交车专用充电站进行了规划。基于“集中充电,统一配送”的充电模式搭建集中充电站规划的两阶段模型,采用Affinity Propagation聚类(简称AP聚类)确定站址和服务区域,考虑电池和电能购置费用,制定充电策略以实现集中充电站容量的优化配置,最后以综合成本最小为目标选取建设规模及具体方案,利用Lingo软件求解。采用算例对所提模型进行说明,验证其有效性和可行性。

促进电动汽车和清洁能源发展的充/换电站-风-光-储协调规划

在电动汽车和清洁能源快速发展的背景下,提出一种路网、电网相结合的充/换电站-风-光-储三阶段规划方法。根据车流量和土地价格,并充分考虑服务质量,以土地成本、换电设施成本和换电距离成本三者之和最小为目标函数,对电池更换站进行规划;在换电站规划基础之上,综合考虑土地成本、电池成本及其运输距离成本之和最优,确定集中充电站的数量及位置;根据充电站的数量及分布并着重考虑其充电模式,计及风光不确定性和时序特性,应用随机场景预测风光出力,以风-光-储的投资成本和运行成本为综合优化目标,同时考虑二阶锥松弛潮流约束、安全约束等,对风-光-储定容选址。通过算例分析换电站的服务能力、土地价格和电池充电模式对规划的影响,验证了文中规划方法的有效性。