充电负荷

摘要： 实现电动汽车与电网互利共赢的前提之一是如何有效预测电动汽车的充电负荷,而电动汽车时空转移的随机性和转移过程中各因素的耦合性增加了充电负荷预测的难度,文中提出一种计及动态转移规划和耦合因素的电动汽车充电负荷时空分布预测方法。首先,基于出行链技术建立含多类型电动汽车的单体出行数学模型;在此基础上,考虑交通流量、行驶路况和温度,构建电动汽车的单位里程能耗数学模型。然后,基于马尔可夫决策过程理论,考虑剩余行程和路网拥堵信息,动态更新路网信息和随机规划电动汽车时空转移路径。最后,基于算例,对比分析电动汽车及其充电负荷在不同策略、职能区域和出行日情况下的时空分布。结果表明:文中所提方法能够全面反映电动汽车车主的出行决策,且预测结果能真实反应电动汽车类型和职能区域不同导致的充电负荷在幅值和分布上的差异。

摘要： 电动汽车充电行为的负载会对电网产生影响,针对现有方法对电动汽车充电负荷预测精确度不足的问题,构建了一种基于鲸鱼优化算法的核极限学习机(WOA-KELM)电动汽车充电负荷预测模型。该模型采用蒙特卡洛方法,考虑电动汽车保有量、充电模式、起始充电时刻和起始荷电量,进行仿真获得一周电动汽车充电负荷,并利用WOA-KELM预测充电负荷。实验表明:该预测模型能全面考虑充电负荷影响因素,有效提高电动汽车充电负荷预测的准确性,为电网的优化运行和规划提供了参考。

摘要： 电动出租车充电随机性极强,负荷预测过程中缺乏合理的充电行为判据。针对这一问题,提出一种基于强化学习的电动出租车充电负荷预测方法。首先,借鉴交通领域的重力模型,计算城市各交通小区间的出租车乘用需求,建立电动出租车出行时空行为概率模型;然后,综合反映时间、空间及电量要素定义强化学习状态空间,构造基于单位时间净收益与单位电量净成本的奖励值函数,采用强化学习形成合理的充电判据;最后,采用蒙特卡洛法仿真大量出租车行驶与充电行为,计算充电负荷。算例分析表明司机单日平均收益通过强化学习不断趋于优化,类似于实际驾驶人不断积累经验形成合理充电习惯的过程,时间、空间、电量三方因素对充电决策的综合影响能够得到有效反映。

摘要： 目前关于电动汽车负荷预测的研究大都未针对实际区域进行预测研究。本文提出将数据驱动与模型驱动相结合进行电动汽车负荷预测,在此基础上,提出了一种自动需求响应策略。首先,通过对滴滴数据进行采集,挖掘获得该区域功能区划分、电动汽车出行时间、空间转移矩阵等再生信息,考虑多日一充,构建了负荷预测模型。其次,以平抑净负荷波动为目标,协同考虑供需两侧效益制定自动需求响应策略,结合价格型、激励型需求响应机制为用户带来的收益,引入logistic函数刻画了用户参与的不确定性。最后以海口某片区为例,仿真结果验证了预测模型能有效针对实际区域进行负荷预测,所提策略能实现供需两侧的双赢,就地消纳新能源,平抑负荷波动。

摘要： 近年来,电动汽车市场发展迅速,而规模化电动汽车的集中充电会给电网的安全运行带来严重的威胁,因此如何针对规模化电动汽车的充电负荷进行预测、进一步引导用户的充电行为,以此降低电动汽车对电网的影响值得深入研究。基于中外电动汽车充电负荷领域的研究现状进行整理归纳,采用Vosviewer与Citespace针对2010—2021年领域的文献开展关键词共现与突现分析,发文期刊分布统计,作者、机构与国家的合作关系统计,进一步明确了该领域的研究热点,并对目前的不足以及未来的发展做出总结与展望。

摘要： 精确的电动汽车充电站充电负荷预测是提高充电站安全经济运行的重要措施,也是支撑充电基础设施新建、扩容规划决策的重要基础.为提高电动汽车充电站超短期充电负荷预测的精度,提出一种基于集成学习的充电站超短期充电负荷预测方法.首先,以预测精确度与响应速度为主要目标,使用轻量级梯度提升框架构建基础回归器模型;其次,通过自适应提升方法对基础回归器群进行集成;最后,通过超参数调整与优化,建立基于能量集成轻量梯度提升框架(EEB-LGBM)的双层充电站超短期充电负荷预测模型.算例结果表明,相较于反向传播神经网络、卷积神经长短期记忆网络、差分自回归移动平均模型等预测模型,所提出的基于EEB-LGBM的超短期充电负荷预测模型具有更高的精确度,同时可以大幅度缩短训练时间和降低计算资源需求.

摘要： 电动汽车的规模化发展以及充电设施的持续建设将给电网带来重要影响,严重威胁到了电力系统频率稳定性。结合电动汽车充电负荷数据特点,在深度学习方法的基础上提出基于融合注意力机制(attention mechanism,AM)改进的双向长短时记忆网络模型(long short-term memory network,LSTM),实现对电动汽车的优化调度。通过使用实测电动汽车充电负荷数据,比较了所提方法与已有方法的性能。结果表明,在LSTM和(bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)分别添加了注意力机制的(long short-term memory attention network,LSTMA)和(bidirectional long shortterm memory attention network,BiLSTMA)模型相对于已有方法,在预测结果评价指标上都有明显的提升,证明了注意力机制在电动汽车充电负荷序列预测上的有效性。

摘要： 随着电动汽车的快速普及,交通网与电网的耦合进一步加深,交通网出行模式将对电动汽车充电负荷产生显著影响。传统的充电负荷模拟方法依赖于对交通路网和电动汽车个体建模并有较强的假设。文中提出了一种基于数据驱动的卷积自编码器和条件对抗生成网络的电动汽车充电负荷场景生成方法。该方法首先采用基于无监督学习的卷积自编码器对交通网出行预测数据降维并自适应地抽取出特征信息。其次,设计了一种适用于日前交通网充电负荷场景生成的条件生成对抗网络,并利用卷积自编码器抽取出的特征信息,隐式地学习得到不同交通网出行模式对应的电动汽车充电负荷条件概率分布,从而实现日前的电动汽车充电负荷场景生成,为电网运行与充电站运营提供了支撑。最后,以实际城市路网为例验证了所提出充电负荷场景生成方法的有效性。

摘要： 针对目前对车-路-站-网相互影响考虑不足,导致电动汽车充电负荷时空分布预测不准确的问题,提出了基于万有引力模型的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。首先,计及路网交通流和环境温度,分析外部环境与电动汽车能耗之间的关系。其次,考虑了温度、湿度、辐射等外部环境因素对用户出行的影响,建立基于出行意愿修正的出行链模型。最后,计及多方信息融合,建立基于万有引力模型的电动汽车充电站选择模型。算例结果表明,所提出的模型能够计及电动汽车、路网、充电站和电网的相互影响,并准确计算电动汽车充电负荷的时空分布,分析多场景、多区域下的电动汽车充电需求负荷特性。

摘要： 针对电动汽车充电负荷增加、电网安全性降低,以及停车困难小区只能使用共享充电桩等问题,提出了一种充电桩选择与电动汽车充电优化的组合模型。该模型以共享充电桩之间充电时间标准差和全天充电负荷标准差之和最小为目标。考虑到电动汽车充电桩分配方案以及电动汽车充电方案两者的重要程度并不相同,提出了一种随着迭代次数的增加,变化概率不断改变的动态概率遗传算法。改进后的遗传算法用于求解该模型,通过求解一个算例,进一步阐述所提算法的原理和过程,验证了该算法的可行性和有效性。

摘要： 电动汽车充电负荷是研究电动汽车与电网协调控制的基础,本文首先详细分析了影响电动汽车充电负荷的各个因素,然后针对电动汽车用户的出行规律,从蒙特卡洛模拟和马尔科夫链模拟两种方法分别进行了分析研究,并比较了两种方法的特点,表明马尔科夫链能够实现电动汽车出行随时间的逐步模拟,因此能够更加全面真实地反映用户出行规律.然后综合考虑电动汽车负荷的影响因素,提出了电动汽车充电负荷的详细建模方法,并以无序充电为例合理设置场景进行仿真分析.结果表明,该方法能够较好的模拟规模化电动汽车充电负荷,并且在无序充电模式下,电动汽车充电负荷将会给电网带来不利的影响.

摘要： 本文根据电动汽车用途将其分为电动公交车、电动出租车、电动公务车、电动私家车四类,分别对其运行规律进行研究,即根据统计数据对四类电动汽车的行驶特性、充电方式、充电时段和起始充电电量进行分析归纳,并根据实际情况做了一定的理想化假设,然后根据我国汽车产业的发展情况对四类电动汽车在2020年、2030年的保有量进行了预测,在此基础上通过蒙特卡洛方法对四类电动汽车在这三年的充电负荷进行了预测建模.

摘要： 提出一种基于电动汽车驾驶、停放特性的考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测方法.采用停车生成率模型预测停车需求,结合不同类型汽车、不同停放目的地的停车特性,建立电动汽车停车需求时空分布模型.从电动汽车日行驶里程、日停放需求时空分布特性入手,分析充电需求.采用蒙特卡洛模拟方法,仿真大规模电动汽车不同时间、不同空间的停放、驾驶以及充电行为,预测电动汽车充电负荷的时空分布特性.以深圳市为算例预测表明:电动汽车用户充电行为选择以及公共停车场充电设施配建比例不同,充电负荷也将有不同的分布;居民区、工作单位配建充电设施可满足大部分电动汽车的充电需求;同一城市不同区域建设用地类型不同,充电负荷具有明显差异。

摘要： 电动汽车的大规模推广离不开充电系统等配套设施的建设。本文通过分析电动汽车的行驶特点、特性，提出一种预测电动汽车充电负荷空间分布的方法，用于指导电动汽车充电系统和城市配电网的规划建设。

摘要： 本文提出了一种基于泊松分布到达模型(Poisson arrival location model,PALM)和M/M/s排队理论的电动汽车充电负荷预测方法.首先对传统交通流动态模型进行修正后得到基于PALM的路网模型,详细分析了驶入或驶出城市快速路的车辆,并将驶出车辆分成永久性驶出与暂时性驶出两类,然后基于交通基本定律建立了快充站排队车辆到达模型,得到快充站的车辆到达率,从而基于M/M/s排队理论预测电动汽车的充电负荷时空分布.仿真算例表明,本文提出的方法可以预测快充站的电动汽车充电负荷,为快充站的选址定容提供重要的依据.

摘要： 电动汽车具有零排放高能效的优点,具有良好的发展前景,但受制于电池储量小、寿命短等技术问题短期内难以得到突破,因此通过运营模式的设计来解决电动汽车发展的瓶颈便突显出其必要性,本文从电动汽车充电负荷建模、充电调度与控制策略对电网的影响、电动汽车充换电设施运营模式这三个方面,对国内外电动汽车运营模式的研究成果进行了梳理、分析和总结.

摘要： 本文首先通过分析车辆一天的出行特性,拟合电动汽车日常驾驶距离与开始充电时间的概率分布,采用基于蒙特卡洛模拟的方法来计算电动汽车的充电负荷.然后综合考虑微网的经济效益和环境效益,建立微网的优化调度的数学模型,并提出了一种改进的粒子群算法对该数学模型进行求解.最后以某地区某日负荷为算例,对不同方案下的运行状态进行经济性分析,并在Matlab环境下编程实现该算例,验证了本文方法的可行性和合理性.

摘要： 本文基于电动汽车通过集中控制器与电网交互的模式,提出将集中控制器充电负荷作为机组组合模型的控制变量,通过评估集中控制器所辖区域电动汽车负荷每个调度时段的可控特性,建立了计及电动汽车可控性的规模化电动汽车与风电协同调度的机组组合模型.算例分析结果表明了应用本文提出的机组组合模型在提高风电消纳能力和降低系统运行成本的有效性.

摘要： 随着石油资源短缺,消耗石油的同时,也会随着产生空气污染和温室气体.而中国的石油消耗量非常巨大,可以预见,在未来,石油将会制约着我国经济的发展.在这种情况下,发展电动汽车可以被看作为替代当前化石燃料的的车辆的最佳方案之一.但电动汽车充电对电力系统的安全运行带来了严重的问题,例如导致电网电压下降、产生谐波等等.本文讨论了智能电网的和电动汽车充电负载的关系,然后介绍的电动汽车电网的影响以及解决方案.尽快地推广普及电动车，对于缓减资源与环境的双重压力也有着重大的意义。电动汽车作为一种特殊的负载，对电网既有负面的影响但也有积极的作用。从电动汽车充电未来的发展趋势来看，主要是在配电网中安置充电站和充电桩，满足电动汽车充电，并且充电时峰谷电价，鼓励大家在负荷低谷时充电，起到填谷的作用。

摘要： 随着电动汽车产业的发展,其充电系统规模也日益庞大,充电系统的非线性负载特性使得电网中存在大量的谐波,消耗了大量的无功,不利于节能减排和电网的稳定运行.有源电力滤波器被公认为是一种有效动态抑制谐波、动态补偿无功功率的新型电力电子装置.本文将从电动汽车充电系统谐波特性入手,研究适合充电系统谐波补偿的拓扑结构、谐波检测算法并进行了仿真,分析论证了方法的可行性和有效性.

摘要： 本发明一实施例的设置于电线杆的电动汽车充电装置可包括：第一端口，其用于向电动汽车供电；第二端口，其用于接收通过与配电线路相连接的变压器变换的电源；断路器，用于对第一端口与第二端口之间的打开和关闭状态进行切换；以及控制单元，接收变压器的负荷量信息，以在根据负荷量信息的负荷量大于基准负荷量的情况下使第一端口与第二端口之间电断开的方式控制断路器。

摘要： 本发明公开了一种充电桩负荷识别及负荷保护安全方法，包括：负荷识别模块、负荷安全保护模块、反馈模块、以及负荷分类模块；所述负荷分类模块包括功率负荷模块、控制单元负荷模块、计量单元负荷模块、计费通信单元负荷模块、充电接口负荷模块以及充电桩本体负荷模块之一或组合；且所述负荷识别模块、负荷分类模块、负荷安全保护模块与反馈模块依次连接。本发明通过对负荷提取，并通过优化算法对负荷进行分类，根据负荷种类进一步进行负荷处理，并对充电桩的负荷状态进行评估，根据评估值确定严重程度采取相应的措施，以准确及时的发现充电桩负荷问题并作出相应操作。

摘要： 本发明涉及电动汽车充电负荷建模技术领域，具体涉及一种考虑日均充电车辆数目的充电站充电负荷模拟方法。本发明包括以下步骤：S1：给定模拟参数，包括：模拟时间步长，充电桩配置数目，车主选择常规充电模式的概率，不同充电模式下的充电功率，因缺少空闲充电桩无法安排车辆充电的次数阀值，车主用车行为特征参数，电动汽车技术参数，最大模拟次数；S2：确定单台车辆充电功率，充电初始荷电状态，充电起始时间与充电持续时间的概率分布特性；S3：基于步骤S2给出的各随机因素的概率分布特性，采用蒙特卡洛模拟对日内的电动汽车充电站充电负荷进行模拟，给出最终的充电负荷曲线和日均充电车辆数目。

摘要： 本发明涉及电动汽车充电负荷建模技术领域，具体涉及一种考虑日均充电车辆数目的充电站充电负荷模拟方法。本发明包括以下步骤：S1：给定模拟参数，包括：模拟时间步长，充电桩配置数目，车主选择常规充电模式的概率，不同充电模式下的充电功率，因缺少空闲充电桩无法安排车辆充电的次数阀值，车主用车行为特征参数，电动汽车技术参数，最大模拟次数；S2：确定单台车辆充电功率，充电初始荷电状态，充电起始时间与充电持续时间的概率分布特性；S3：基于步骤S2给出的各随机因素的概率分布特性，采用蒙特卡洛模拟对日内的电动汽车充电站充电负荷进行模拟，给出最终的充电负荷曲线和日均充电车辆数目。

摘要： 本发明公开了考虑用户充电频率和充电功率变化的电动汽车充电负荷预测方法，包括以下步骤：S1：确定电动汽车充电负荷的影响因素，选择充电方式、车辆类型、充电频率、日行驶里程、起始荷电状态和起始充电时间作为需要分析的因素；S2：分析不同充电方式中充电功率的变化曲线；S3：确定电动汽车充电负荷影响因素的概率分布；S4：根据步骤S2和S3得出的结果，运用蒙特卡洛模拟算法模拟计算电动汽车的充电负荷，累计叠加得到总充电功率的变化曲线。本发明为电力系统的调度运行提供了一定的参考。

摘要： 本发明公开一种空调负荷和电动汽车充电负荷联合调度的日前优化方法。包括步骤1)建立考虑电动汽车充电负荷的建筑总用电负荷日前预测模型；步骤2)从系统运行经济性和电网友好性两方面对该建筑总用电负荷日前预测模型进行多目标优化；步骤3)建立综合评价计算方法，在帕累托前沿上确定综合性最佳的运行方案。本发明基于电动汽车充电负荷和空调负荷两种需求响应资源均可为电网运行提供灵活性，且在时间上具有互补的特点，建立了同时考虑两者的建筑总用电负荷日前预测模型，提出一种空调负荷和电动汽车充电负荷联合调度的日前优化方法。

摘要： 本发明涉及一种考虑电动汽车充电负荷影响的CNN‑LSTM联合负荷预测方法，属于电力负荷预测技术领域。技术方案是：利用卷积神经网络对引起负荷变化的影响因素进行特征提取，结合提取后的特征，使用长短期记忆网络进行负荷预测；并使用蒙特卡洛模拟方法对电动汽车用户充电需求进行模拟，进而得到系统总负荷的预测值。本发明的有益效果：预测结果相对误差小于其他传统预测算法，且预测准确度高于未考虑电动汽车充电负荷时的预测结果，降低了大量电动汽车负荷接入时传统预测方法的预测误差，提高了预测精度；对准确预测电力负荷、掌握系统峰谷、合理进行削峰填谷、保障系统安全稳定运行具有指导意义。

摘要： 本申请涉及一种充电站充电负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取各类电动交通工具的充电功率和采样时间段内各时刻下充电站的各类电动交通工具充电数量，将上述的充电站的各类电动交通工具充电数量输入至基于充电站的历史采样时间段的充电负荷数据，采用滚动预测和残差滚动修正更新预设神经网络的网络参数的方式训练得到的充电负荷预测模型，采用滚动修正的方式，得到下一个采样时间段内各时刻下各类电动交通工具充电数量预测值，根据得到的各类电动交通工具充电数量预测值和各类电动交通工具的充电功率，确定下一个采样时间段内各时刻下充电站的充电负荷预测值。采用本方法能够得到更为精确的充电负荷预测值。

摘要： 本发明公开了一种充电负荷有序充电的控制方法、系统、装置和存储介质。控制方法包括：获取电动汽车在峰、平、谷不同时段充电的费用总和，以及电动汽车接入配电台区充电后的配电台区后总负荷、电动汽车充电时间；以充电的费用总和最小、配电台区后总负荷方差最小、总负荷峰值最小和电动汽车充电时间最小为目标，建立配电台区侧与用户侧多目标函数；求解所述配电台区侧与用户侧多目标函数，得到电动汽车的最优充电策略。通过分时电价有序充电调控策略分析研究，对分时电价调控分析建模，确立目标函数与约束条件，分时电价调控方案下，车辆充电行为得到一定程度的积极引导，降低配电台区峰谷差率、减少了配电台区系统波动。

摘要： 本发明公开了一种居民侧电动汽车充电负荷及充电桩数量预测方法，属于新能源汽车技术领域，以解决电动汽车充电负荷及充电桩数量需求预测不够有效、全面、准确的问题。方法包括预测电动汽车的保有量、将电动汽车日平均行驶里程和开始充电时刻近似为对数正态分布和正态分布、得到电动汽车的充电模型、求取区域内电动汽车充电负荷、建立计算配电功率X的模型，预测得到充电桩的数量。本发明解决了原来基于充电时段的蒙特卡洛负荷预测模型、基于充电概率的统计学负荷预测模型、考虑时空分布基于出行链的预测模型等方法的片面性问题，通过将配电功率作为充电站规模预测的中间目标，再根据充电站的规模预测出充电桩的数量，具有十分重要的工程意义。