路网耦合下计及电动汽车V2G潜力的充电站选址定容研究

电动汽车具备交通运输和移动负荷的双重特性,其大规模的集中充电过程会对交通网和电网同时造成冲击。利用电动汽车的移动属性和车辆到电网(V2G)技术,能够在时空层面优化其充电需求,不仅可以抑制上述冲击,还可以为电网提供额外的储能容量,协助电网削峰填谷和促进新能源消纳。以电网投资建设的充电站为例,提出一种同时考虑交通网和电网因素的充电站选址定容策略,在满足电动汽车充电需求的前提下,优化电动汽车的充电需求以最大化可用储能容量。首先,建立动态交通网模型,结合Floyd算法与区域特性精确模拟电动汽车的行驶路径,预测电动汽车充电负荷的时空特性。其次,基于电动汽车的充电负荷预测结果,以最大化储能容量、充电负荷平均分布、车辆驻车时间最长3个指标初步确定电站选址,然后再根据全时段的统计结果确定充电站的最优选址与容量。最后,以某市主城区的部分实际道路为例,预测充电负荷的时空分布,以最大储能容量为目标完成充电站的选址定容,并分析了优化结果对交通网和电网的影响,结果证明了所提方法的有效性。

基于改进双闭环的V2G并网逆变器直流母线电压控制

V2G双向功率变换器处于放电模式即作为并网逆变器使用时,具有非线性、强耦合、负载扰动大等特性,传统的PI双闭环控制难以取得很好的控制效果。针对直流母线电压控制易受多源干扰影响的问题,提出了一种自抗扰模型预测功率控制。模型预测功率控制作为功率内环,自抗扰控制作为电压外环;使用在工程中更具意义的线性自抗扰控制技术,并进行降阶处理,降低了系统的复杂度;对传统PI双闭环、模型预测功率控制以及以自抗扰模型预测功率控制进行了对比研究。仿真结果验证了所提出的改进双闭环控制策略在多源扰动下的暂态性能更好,抗扰性能更强。

微电网V2G双向变换器运行状态分析方法

针对现有微电网V2G双向变换器运行数据的智能监测系统抗干扰性差、监测精度低等问题,提出一种新型配电自动化监测系统架构。该系统采用集成模拟电路的实时配电系统状态估计器(distribution system state estimator,DSSE)作为监测系统的关键部件。开发的DSSE针对配微电网V2G双向变换器监测系统进行了单元优化,在变电站实时执行监控,可通过多区域状态估计算法进行协调,提高监控事件的时间效率和鲁棒性,同时也保持了可接受的精度水平。设计了针对虚假噪声信号注入防护的试验,试验结果表明,该系统对于这类攻击具有较高稳定性,能有效保护微电网V2G双向变换器运行数据的质量。

电动汽车双层优化模型的充放电调度策略

传统的分时电价策略虽然一定程度上可以改善电动汽车无序充电所产生的电网日负荷峰谷差加大、负荷率降低等状况,但易产生新的负荷高峰,并且当前多目标优化等策略削峰填谷效果欠佳或用户参与度不高。针对上述问题,提出一种基于双层优化模型的调度策略以充分考虑电网和用户两侧需求。第1层模型以优化电网日负荷方差最小为目标函数;第2层优化模型建立以车主充电成本最小以及保证用户出行需求的目标函数,然后用改进的粒子群-模拟退火算法对双层优化模型进行循环迭代求解,并将第2层优化后的结果反馈给第1层,以此循环优化,输出最终结果。对比优化前后的负荷曲线,结果表明:与当前优化策略相比,所提出的基于双层优化模型的V2G调度策略能有效降低新的负荷高峰及负荷峰谷差,减少参与V2G的用户成本,实现两侧双赢。

实时电价下含V2G功能的电动汽车理性充放电模型及其分析

为了利用实时电价实现电动汽车理性充电,以电动汽车运营收益最大化为目标,以满足电动汽车动力电池充放电容量及电动汽车行程需求为约束条件,构造了一个电动汽车充放电收益最大化模型,该模型较好地表示电动汽车充放电决策。以美国家庭出行调查为依据,根据用户充出行规律,采用蒙特卡洛模拟法模拟用户行程需求,对电动汽车充放电运行的经济效益进行仿真计算和分析。研究结果表明,通过响应电网实时电价,理性充放电模型可显著提高电动汽车的经济效益。同时,由于夜间电价相对便宜而白天相对较高的电价激励,电动汽车多在配电系统负载率较低时充电,在系统峰荷附近反向放电,从而起到削峰填谷的效应。

计及V2G备用服务的交易模式

随着电动汽车的普及,电动汽车接入电网(vehicle-to-grid,V2G)备用的引入将不可避免地影响传统备用市场交易模式。从可靠性和经济性角度,对比分析了V2G备用与发电备用的异同,指出了含V2G备用的市场交易特点,并分析了在一定可靠性要求下,未来交易中备用需求、供给与价格间之间的联动关系。以此为基础,提出了以购置成本和风险成本总和最小为目标,以可靠性综合电价作为衡量指标的计及V2G备用服务的备用交易新模式,并基于顺序投标法给出了具体求解方法。该模式综合考虑了电动汽车用户参与备用服务的违约概率和传统发电备用的事故概率,实现了V2G备用与发电备用的联合优化调度,为未来含V2G的备用服务交易模式提供了一种新思路。最后,通过算例验证了所提交易模式的有效性和正确性。

基于迟滞模型的集群电动汽车参与实时需求响应V2G控制策略研究

在主动配电网中,电动汽车是一种十分灵活的需求响应资源。对集群电动汽车充、放电过程进行合理有序控制,可以实现电动汽车和主动配电网的协调互动,提高主动配电网运行效率。该文在不违反电动汽车用户充电需求约束的前提下,提出了考虑放电模式的单台电动汽车迟滞控制模型。在此基础之上,提出了一种基于迟滞控制模型的集群电动汽车参与实时需求响应的V2G控制策略,该策略利用提出的电动汽车状态优先综合指标,有序控制电动汽车的充、放电过程,实现了集群电动汽车充、放电功率大小的实时调节。最后,仿真算例表明,利用文中提出的控制策略,集群电动汽车能够精确、快速地跟踪响应配电系统控制中心给出的功率跟踪目标,验证了文中提出方法的有效性。

V2G还是VEG?未来电动汽车技术发展与商业模式探索

基于目前电动汽车产业发展的困境认识,提出未来电动汽车技术发展与商业实现的VEG模式(Vehicle-Energystation-Grid)。在VEG模式中,电动汽车充电方式由用户自己选择,可以在能量站快充,也可以在停车场或家庭车库进行慢充。能量站安装有低成本、长寿命的MW级储能电池,能够从电网充电储存电量后给电动汽车快速充电;同时,能量站能够与电网互动,用于电力调峰或调频。作者认为,开发低成本长寿命的新型储能电池和可以安全快速充电的新型动力电池是实现VEG模式的两大技术关键。只有这两大技术关键突破后,纯电动汽车产业发展的春天才能够真正到来。

面向多场景辅助服务的大规模电动汽车聚合可调度容量建模

大规模电动汽车聚合可调度容量是含电动汽车的虚拟电厂参与多层级多场景电力平衡辅助服务的重要技术指标之一。然而,现有电动汽车聚合可调度容量模型难以适应大规模电动汽车与省级电力调度中心互动场景。为此,文中从面向电力系统调峰、调频和调压多级多场景调控新视角,提出了数据驱动和机器学习相结合的双层聚类电动汽车聚合可调度容量建模方法。该方法通过构建电动汽车-充电桩广义储能单元的个体可调度容量模型,结合基于密度空间的聚类算法和改进的自组织映射深度聚类算法,有效地融合了电动汽车电量的时间分布和充电桩的空间分布特性,构建了面向调峰、调频和调压多场景调控的聚合可调度容量模型。采用了某省实际充电记录数据对提出的方法进行了验证,获得了“早间型”“中午型”“晚间型”等多种充电画像类型,实现了时空分布各异的电动汽车广义储能系统的自主聚合和省市级规模电动汽车参与电网不同辅助服务潜能的评估,并为聚合可调度容量的预测奠定了数据基础。

基于停车需求模型的电动汽车V2G放电负荷时空分布预测

当前电动汽车负荷时空分布预测研究主要侧重于充电负荷,而对V2G放电能力的预测考虑较少。为此,本文从交通规划的角度进行考虑,提出了一种电动汽车V2G放电负荷时空分布预测方法。以城市停车需求预测模型为基础,分析了工商业区和居住区内电动汽车在时空上的停放分布特性,建立了电动汽车V2G负荷容量模型,并给出了基于蒙特卡洛模拟的预测方法。最后以某城市为算例进行了仿真,分析了工商业区和居住区电动汽车的V2G负荷特性,以及备用行驶容量、充放电功率和日均行驶里程对V2G放电能力的影响。

V2G充放电机的设计及其仿真

随着电动汽车的广泛应用和智能电网的发展,电动汽车与电网互动(Vehicle to Grid,简称V2G)技术变得越来越重要。充放电机作为电网和电动汽车的接口,对于实现两者间的能量双向流动至关重要。研究并设计了基于四象限AC/DC变流器和双向DC/DC变流器的V2G充放电机,用以控制电网与电动汽车蓄电池间的能量流动;AC/DC变流器利用瞬时功率理论和电流模式闭环控制,实现了其与电网之间有功功率和无功功率的解耦控制;DC/DC变流器分别采用基于蓄电池充电电压、充电电流和基于中间直流母线电压的闭环控制,对应实现了蓄电池充电时的多段模式和放电时的功率调节。利用MATLAB/SIMULINK系统全面地仿真了V2G充放电的多种工况,仿真结果表明,该充电机能实现V2G所要求的相应功能,实现能量的双向流动满足用户的需求。

考虑V2G模式的含多个电动汽车充电站有源配电网规划研究

规模化电动汽车充电将对电网产生一定的影响,因此在电网规划时需要考虑电动汽车的影响。按照电动汽车功率需求的统计模型确定待规划区域充电站容量,运用综合了层次分析法和离差最大化方法的组合赋权方法,确定备选充电站站址权系数,并以1与权系数之差作为充电站成本系数。考虑电动汽车接入电网(vehicle-to-grid,V2G)技术作用,建立合理的电价机制,引导电动汽车用户在负荷高峰期合理有序地充放电。对充电站作为电源和负荷运行分别定义相应的运行权系数,用于计算配网综合运行成本。采用配电网中变电站、馈线及电动汽车充电站的年投资费用、年维护折旧费用、综合年运行费用以及贷款利息等额年金之和(年费用)最小为目标函数的配电网规划优化模型,应用序优化算法求最优解。通过IEEE 54节点算例验证了该模型的有效性。

基于V2G的双向无线电能传输系统研究

针对现阶段双向无线电能传输系统的控制方法存在复杂程度较高、需要原副边通信的问题,文中提出一种基于系统功率的控制策略。根据双边LCL高阶补偿拓扑的电路特性,以谐振网络中的有功、无功功率为参考量,调节原副边谐振电压相位差与全桥转换器桥臂之间的移相角,同时控制系统的能量流动方向与流动量。该控制方法无需近场通信,可通过监测谐振网络的功率并根据运行状态的改变自动调节系统传输功率,在降低控制电路复杂程度的同时能够保证系统高效、稳定运行。最后,在Matlab/Simulink中搭建含所提控制策略的双向无线电能传输系统模型。仿真结果表明,该控制方法能够实现能量双向无线流动且保证较高的传输效率,验证了策略的有效性。

考虑V2G模式的电动汽车充电站规划

考虑到V2G模式和电动汽车充电站规划之间的联系,在分时电价机制的基础上,分析了电动汽车用户的充放电行为,并建立了电动汽车充电站的充电收益、放电成本和固有成本模型,同时以电动汽车充电站年总收益最大为目标函数。针对充电站候选站址的选择问题提出了包含环境条件、社会条件和政策因素等在内的外在选择条件。同时在Voronoi图的基础上结合路网交通流量对电动汽车充电站的容量进行确定。通过离散二进制粒子群算法实现了考虑V2G模式的电动汽车充电站的规划。最后,算例分析验证了规划模型的合理性和有效性。

V2G模式下的电动汽车有序充放电控制模型研究

以变压器容量和电动汽车电池限制作为约束条件,以电动汽车用户充放电成本最低和电网负荷方差最小作为目标函数,构建了电动汽车在V2G(车辆到电网)模式下的充放电控制模型,分别制定电动汽车无序充电、基于分时电价的无序充电和电动汽车优化充电模型,在比较分析的基础上,提出V2G模式下的电动汽车有序充放电控制模型的设计方法。基于Lingo软件完成仿真验证,仿真结果表明:与其它3种充电模型相比,所提出的控制模型可进一步起到减少用户充放电费用和减小电网负荷方差的作用。

主动抑制电池老化V2G最优调频策略开发

可再生能源对电网渗透规模的不断扩大给电力系统的频率稳定带来了巨大挑战。电动汽车作为移动电源参与V2G(Vehicle-to-grid)调频可有效解决这一难题。但是执行V2G调频会加剧电池老化,这在很大程度上打击了电动汽车车主参与V2G服务的积极性。因此,为抑制V2G调频对电动汽车电池老化的消极影响,通过引入基于机理的电池老化模型,建立了以抑制电池老化为目标的优化模型,进而基于模型预测控制理论,开发了一种全新的优化控制器,实现了对电动汽车充放电功率实时的高效控制。研究了不同前瞻时间长度对优化控制器性能的影响,并在此基础上讨论了所开发控制器对不同健康状态条件下电池的老化影响程度。仿真结果表明,电池性能的衰退会加剧V2G调频过程中电池的老化。另外,在保证对调频功率信号有良好跟踪效果的同时,与基准优化控制策略相比,所提出的V2G调频策略,可将电池老化降低高达22.34%。

V2G技术实时功率容量预测研究

针对电动汽车入网特性具有较强空间随机性及时间随机性的问题,基于蒙特卡洛随机模拟法,随机抽取了调度区域内不同类型电动汽车的日行驶里程及充放电起始时间节点,提出了V2G系统实时功率容量预测模型。以上海地区为例,预测了一天24时段V2G系统实时功率容量,结合相关政策及统计数据分析并验证了V2G技术的可行性。总结了我国V2G技术的发展趋势。

动力电池系统V2G应用模型设计

根据IEC 61850智能电网国际标准,将电动汽车作为智能电网的一个智能电子设备,从电网侧分析了电动汽车动力电池系统的功能层次结构,采用IEC 61850标准中的面向对象的模型设计方法,将系统功能分解为逻辑节点,将系统特性量化抽象为数据和数据属性,完成了与智能电网互联互通的电动汽车动力电池系统模型的设计。

V2G中一种轻量级的跨域双向认证方案

针对车辆与电网充放电时身份隐私泄露问题,文章提出一种轻量级的跨域身份认证方案。方案采用ECC和ECDSA保证电网服务器之间数据的隐私性和身份的真实性,同时利用区块链托管服务器公钥证书。对于充电桩到电网服务器之间的认证,采用速度更快的对称加密算法AES和消息认证码MAC保证数据的隐私性和真实性。文章利用PUF技术的轻量级和抗物理攻击特性提高了方案的实用性和有效性。通过与其他方案对比和实验仿真表明,该方案具有更好的安全性、完整性、轻量级和高效性。

充电桩实验室计量校准分析平台及关键技术

针对市场上充电桩计量精度低,校准平台分析误差较大的问题,文中在传统计量系统的基础上进行改进,增加其计量精度,同时降低校准平台的分析误差。通过设计V2G拓扑电路实现充电桩与计量装置的连线互通,保证计量装置在极短时间内接收信号。利用超越安全阈值(Threshold Beyond Safety,TBS)算法模型对计量数据进行校准分析,通过推算极限阈值判断校准误差。试验表明,该研究充电桩运行功率为139.5W,计量精度为96.1%,校准平台分析误差为0.96%。