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面向電網(wǎng)—路網(wǎng)綜合優(yōu)化的電動汽車充電調(diào)度

2015-05-04 22:30萬爽樊月珍
科技與創(chuàng)新 2015年6期
關(guān)鍵詞:電動汽車電網(wǎng)

萬爽 樊月珍

摘 要:目前,電動汽車已被大規(guī)模應(yīng)用,但還缺乏對電網(wǎng)和交通網(wǎng)運(yùn)行性能的電動汽車充電調(diào)度策略的考慮。綜合分析了電動汽車大規(guī)模接入對電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)性能和交通系統(tǒng)通行效率的影響,建立了包含電網(wǎng)、交通網(wǎng)、電動汽車和充、換電站模型的“電動汽車-電網(wǎng)-交通網(wǎng)”仿真系統(tǒng),提出了基于Dijkstra最短路徑規(guī)劃算法的電動汽車有序調(diào)度策略。仿真分析表明,調(diào)度策略可使充電站的充電負(fù)荷更為均衡,有效減少和縮短了等待充電的電動汽車的數(shù)量和充電等待時間,改善了充電站附近的交通擁堵問題,有利于同時提升電網(wǎng)和交通網(wǎng)的運(yùn)行性能。

關(guān)鍵詞:電動汽車;電網(wǎng);交通網(wǎng);充電調(diào)度

中圖分類號:U469.72 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2015.06.009

隨著能源短缺和環(huán)境污染問題日益嚴(yán)峻,電動汽車因其在節(jié)能減排和環(huán)境保護(hù)方面具有的突出優(yōu)勢,受到越來越多的關(guān)注。各國政府、研究機(jī)構(gòu)和汽車廠商正積極制訂相關(guān)政策,建設(shè)電動汽車充、換電設(shè)施,研發(fā)電動汽車技術(shù),推動了電動汽車的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。然而,電動汽車的大規(guī)模應(yīng)用勢必會對原有的電網(wǎng)和交通系統(tǒng)造成影響。在電網(wǎng)方面,電動汽車的聚集性充電將會造成高峰時期電網(wǎng)負(fù)荷過大的問題,進(jìn)而加重電網(wǎng)負(fù)擔(dān),同時,間歇性過大的電網(wǎng)負(fù)荷會引起電壓偏移過大、電網(wǎng)損耗過高等電網(wǎng)安全和經(jīng)濟(jì)問題;在交通方面,電動汽車的大規(guī)模接入可能造成局部交通擁堵,給人們的出行帶來不便。

為了解決上述問題,國內(nèi)外學(xué)者開展了關(guān)于電動汽車充電調(diào)度的研究。目前,研究主要著眼于電動汽車與電網(wǎng)的交互和電動汽車與交通網(wǎng)的交互,但在這兩方面獨(dú)立開展工作,缺乏同時考慮電網(wǎng)、交通系網(wǎng)的運(yùn)行性能和調(diào)度電動汽車充電的研究。本文綜合考慮了不同類型電動汽車大規(guī)模接入對電網(wǎng)安全、經(jīng)濟(jì)和交通系統(tǒng)通行效率的影響,建立了包含電網(wǎng)、交通網(wǎng)、電動汽車和充、換電站模型的“電動汽車-電網(wǎng)-交通網(wǎng)”仿真系統(tǒng),提出了基于Dijkstra 最短路徑規(guī)劃算法的電動汽車有序調(diào)度策略,并通過仿真分析,驗(yàn)證了該調(diào)度策略可同時提高和改善電網(wǎng)安全和經(jīng)濟(jì)性能、交通系統(tǒng)的通行效率。

1 仿真系統(tǒng)的建立

為了研究電動汽車大規(guī)模應(yīng)用對電網(wǎng)和交通網(wǎng)的影響,必須建立有效的仿真系統(tǒng)。因此,本文針對電動汽車、電網(wǎng)和交通網(wǎng),分別提取了各項屬性的特征,并分析三者之間相互影響的機(jī)理,分別建立了電動汽車模型、電網(wǎng)模型和交通網(wǎng)模型。通過三者實(shí)時動態(tài)交互,建立了“電動汽車-電網(wǎng)-交通網(wǎng)”仿真系統(tǒng)。其中,電網(wǎng)模型基于IEEE_33標(biāo)準(zhǔn)配電網(wǎng)模型建立;交通網(wǎng)模型根據(jù)北京市三環(huán)以內(nèi)的實(shí)際道路情況建立。本文重點(diǎn)研究電動汽車和充電站的建模,建立了更加適合電動汽車實(shí)際應(yīng)用現(xiàn)狀的“不同類型電動汽車-配電網(wǎng)-交通網(wǎng)”仿真平臺。

1.1 電動車輛模型

電動汽車作為典型負(fù)載,對電網(wǎng)、充電站和交通系統(tǒng)產(chǎn)生直接影響。因此,需要對電動汽車的充電特性和行駛特性建模。考慮到實(shí)際應(yīng)用中電動汽車分為不同種類,且對應(yīng)不同的充電特性和行駛特性,本文從汽車類型(EV_Type)、充電特性(Charge)和行駛特性(Travel)三個維度對電動汽車進(jìn)行建模,

1.1.1 電動汽車的類型

分析現(xiàn)已投入使用的電動汽車,本文總結(jié)出了以下2種分類規(guī)則。

1.1.1.1 基于用途劃分

根據(jù)使用供能的不同,現(xiàn)有電動汽車主要包括私家車、出租車和公交車三大類。由于不同用途的電動汽車的運(yùn)行時間和行駛路線等行駛特性方面存在差異,所以,應(yīng)分門別類地描述。本文以Function_Type代表用途類型,當(dāng)其取值為“1”“2”“3”時,分別代表私家車、出租車和公交車。

1.1.1.2 基于能量供給方式劃分

由于電池容量有限,電動汽車必須及時補(bǔ)充電能。根據(jù)電能供給方式的不同,現(xiàn)有電動汽車主要包括快速充電、慢速充電和換電三大類。本文以Power_Type代表能量供給方式的類型,當(dāng)其取值為“1”“2”“3”時,分別代表快充、慢充和換電。

基于以上分類規(guī)則,可根據(jù)用途和能量供給方式得到電動汽車類型的表征矩陣,即EV_Type(i)=(Function_Type, Power_Type)。其中,i表示第i輛電動汽車。比如,EV_Type(20)=(1,1)表示第20輛電動汽車為快充私家車;EV_Type(3 000)=(3,2)表示第3 000輛電動汽車為慢充公交車。

根據(jù)以上劃分,電動汽車類型一共包括3×3=9種。在實(shí)際運(yùn)行中,目前電動私家車廣泛使用快充和慢充的供能方式,但其續(xù)駛里程只能滿足短途行駛的需求,無法實(shí)現(xiàn)長距離連續(xù)行駛,所以,可認(rèn)為電動私家車換電是未來電動汽車的發(fā)展趨勢。因此,本文定義私家車的能量供給模式包括快充、慢充和換電。對于出租車而言,根據(jù)國內(nèi)多個城市已展開的電動出租車示范運(yùn)行工程可知,電動出租車大多采用快充的電能補(bǔ)給方式;對于公交車而言,考慮到其必須嚴(yán)格遵守公交公司的調(diào)度安排,所以,可采用最省時的電能補(bǔ)給方式——換電作為電動公交車電能補(bǔ)給的方式。綜上所述,為了更加真實(shí)地反映實(shí)際應(yīng)用現(xiàn)狀,本文所涉及的電動汽車類型共包括5類,具體如表1所示。

表1 電動汽車類型劃分表

用途

能量供給方式 Function_Type

1-私家車 2-出租車 3-公交車

Power_Type 1-快充 (1,1) (2,1) —

2-慢充 (1,2) — —

3-換電 (1,3) — (3,3)

1.1.2 充電特性

本文對電動汽車的充電行為進(jìn)行了描述和建模,選取的特征量包括充電站編號、到達(dá)充電站時間、充電等待時間、充電時間、充電功率和耗電功率。其中,充電站編號代表系統(tǒng)為該輛電動汽車推薦的最優(yōu)充電站的編號,由調(diào)度策略生成;到達(dá)充電站時間是指車輛由當(dāng)前位置按規(guī)劃路徑駛達(dá)所推薦充電站所需的時間,利用Dijkstra算法可計算得到;充電等待時間是根據(jù)之前到達(dá)充電站的各個車輛最晚的充電結(jié)束時刻和該車到達(dá)充電站的時刻作差得出的;充電時間是根據(jù)該車的電池總電量、剩余電量和充電站充電功率計算得出的;在車輛初始化時,充電功率和耗電功率可在一定范圍內(nèi)隨機(jī)確定,且對于某一輛電動汽車為定值。

綜上所述,可得到電動汽車的充放電特性表征矩陣,即Charge(i)=(Charging_Station_No,Charging_Arrive_Time,Charging_Wait_Time,Charging_Time,Power_Charging,Power_Consumption)。矩陣中各符號的具體含義如表2所示。

1.1.3 行駛特性

電動汽車在道路交通網(wǎng)中行駛時,要想對其進(jìn)行充、換電站規(guī)劃,需要車輛在道路中的位置、行駛速度、行駛路徑對應(yīng)的道路節(jié)點(diǎn)和長度等信息,以及車輛是否需要充電。因此,本文選取了車輛的初始位置、當(dāng)前位置、目的地位置、行駛速度、行駛路徑、路徑長度和續(xù)航里程作為特征量,以描述電動汽車的行駛特性,即Travel(i)=(Location_Departure, Location_Now,Destination,Path,Path_Charing_Station,Velocity,Path_Length,Mileage_Remain)。矩陣中各符號的具體含義如表3所示。

表2 電動汽車充放電特性特征表

符號 含義

Charging_Station_No 充電站編號

Charging_Arrive_Time 到達(dá)充電站時間

Charging_Wait_Time 充電等待時間

Charging_Time 充電時間

Power_Charging 充電功率

Power_Consumption 耗電功率

表3 電動汽車行駛特性特征表

符號 含義

Location_Departure 車輛出發(fā)點(diǎn)

Location_Now 車輛當(dāng)前位置

Destination 車輛目的地點(diǎn)

Path 為不需充電車輛所規(guī)劃的行駛路徑

Path_Charing_Station 為需要充電車輛所規(guī)劃的充電路徑

Velocity 行駛速度

Path_Length 路徑長度

Mileage_Remain 續(xù)航里程

1.2 充、換電站模型

充電站和換電站的位置分布及其供能特性使其成為電動汽車與電網(wǎng)、交通網(wǎng)連接的紐帶。本文對私家車充電站和私家車換電站、出租車充電站和公交車換電站的位置分布和供能特性進(jìn)行建模。

為了合理設(shè)置充、換電站的位置,本文采取“實(shí)際調(diào)研與合理假設(shè)相結(jié)合”的原則。其中,對于私家車充、換電站,根據(jù)北京市三環(huán)以內(nèi)充電站的實(shí)際建設(shè)位置,確定了9個私家車充電站和9個私家車換電站。由于北京市三環(huán)以內(nèi)尚未建設(shè)專用的出租車充電站,考慮到出租車具有運(yùn)行范圍廣且路線隨機(jī)的特性,在三環(huán)內(nèi)均布了4個出租車充電站。同時,由于在北京三環(huán)以內(nèi)尚未建設(shè)公交車換電站,針對公交車具有運(yùn)行線路較長且具有固定的起點(diǎn)、終點(diǎn)的特性,在道路交通網(wǎng)中選取西北角和東南角分別設(shè)定了公交車換電站。本文中充、換電站的位置分布如圖1所示。圖1中,“菱形”代表私家車充電站,“圓形”代表出租車充電站,“三角形”代表私家車換電站,“矩形代”代表公交車換電站。

圖1 充、換電站位置分布圖

同時,為了描述充、換電站的供能特性,本文選取的特征量包括充電站容量、充電閾值、充電負(fù)荷、充電車輛數(shù)目、換電負(fù)荷和換電車輛數(shù)目。其中,充電站容量是指可同時容納充電的電動汽車的數(shù)量;充電閾值是指該充電站所能提供的最大充電功率;充電負(fù)荷是指當(dāng)前在該充電站充電車輛的充電功率之和;充電車輛數(shù)目是指當(dāng)前在該充電站充電的電動車輛的數(shù)輛;換電負(fù)荷是指當(dāng)前在該換電站換電車輛的換電功率之和;換電車輛數(shù)目是指當(dāng)前在該換電站換電的電動車輛的數(shù)輛。符號所對應(yīng)的含義具體如表4所示。

表4 充、換電站供能特性特征表

符號 含義

Num_Max_Charging_Station 充電站容量

Power_Threshold_ Charging_Station 充電閾值

Load_Charging 充電負(fù)荷

Num_Charging 充電車輛數(shù)目

Load_Exchange 換電負(fù)荷

Num_Exchange 換電車輛數(shù)目

2 電動汽車充、換電調(diào)度策略

本文針對大規(guī)模電動汽車的快速充電調(diào)度,與僅考慮路況和充電站的充電負(fù)荷的單車充電調(diào)度策略相比,本文提出的“有序”充電調(diào)度策略除了可保證駕駛電動汽車的便利性外,還綜合考慮了配電網(wǎng)系統(tǒng)、充電站和交通系統(tǒng)的安全、效率運(yùn)行,其流程圖如圖2所示。在規(guī)劃路徑時,采用了Dijkstra算法,其規(guī)劃路徑的核心是尋找權(quán)值最小的路徑。

圖2 “有序”充電調(diào)度策略流程圖

由圖2可歸納為以下3點(diǎn):①初始化電動汽車信息和交通信息。在初始化階段,道路的長度為Dijkstra算法的初始權(quán)值。②引入交通信息,將路段通行速度引入,計算道路權(quán)值。③電動汽車接入后,判斷其是否需要充電,如果不需要充電,則基于道路權(quán)值,規(guī)劃其從當(dāng)前位置到達(dá)目的地用時最短的行駛路徑;如果需要充電,則計算電網(wǎng)權(quán)值,得到綜合權(quán)值(道路權(quán)值+電網(wǎng)權(quán)值),并利用Dijkstra算法,基于綜合權(quán)值,規(guī)劃考慮基于系統(tǒng)整體運(yùn)行特性的電動汽車“有序”充電路徑。

3 仿真分析

3.1 仿真規(guī)模

基于上述“不同類型電動車輛-配電網(wǎng)-交通網(wǎng)”仿真平臺的建立和北京市的實(shí)際交通狀況,本文進(jìn)行了24 h的仿真,并根據(jù)車主不同時段的駕駛習(xí)慣,在不同時間段引入了不同數(shù)量的電動汽車。

3.2 結(jié)果分析

3.2.1 電網(wǎng)側(cè)

分別對比了“傳統(tǒng)”充電策略與“有序”充電策略各個充電站的充電負(fù)荷、充電車輛數(shù)目和電動汽車充電等待的情況。

圖3為“傳統(tǒng)”充電策略和“有序”充電策略下各個私家車充電站充電負(fù)荷的時空分布情況。在“有序”充電策略下,各個充電站的充電負(fù)荷更為平均,有利于電網(wǎng)運(yùn)行。

(a)“傳統(tǒng)”充電策略 (b)“有序”充電策略

圖3 私家車充電站充電負(fù)荷時空分布

本文分別統(tǒng)計了不同充電策略下電動出租車充電等待時間的情況。表5為電動出租車充電等待時間的具體情況。由表5中的數(shù)據(jù)可知,在“傳統(tǒng)”充電策略下,處于充電等待的出租車占出租車總量的16.9%,而最長的充電等待時間長達(dá)1 h以上;而在“有序”充電策略下,處于充電等待的出租車僅占出租車總量的7.7%,最長的充電等待時間僅為30 min。

表5 出租車充電等待時間統(tǒng)計

時間/min “傳統(tǒng)”充電策略 “有序”充電策略

0~5 649 755

5~10 696 646

10~15 873 444

15~20 768 278

20~25 518 123

25~30 363 63

30~75 1 199 0

3.2.2 交通側(cè)

重度擁堵率是指路網(wǎng)中重度擁堵的道路占全路網(wǎng)道路的比例。圖4為早高峰時段2種充電策略下私家車充電站和出租車充電站附近道路的重度擁堵率曲線圖。由圖4可知,在“有序”充電策略下,私家車充電站和出租車充電站附近的道路擁堵情況得到了緩解。

(a)出租車充電站 (b)私家車充電站

圖4 充電站附近道路的重度擁堵率曲線

4 結(jié)束語

本文通過研究不同類型電動汽車與電網(wǎng)、交通網(wǎng)之間的關(guān)系,建立了包含不同車輛類型的“電動汽車-電網(wǎng)-交通網(wǎng)”仿真平臺,并提出了考慮電網(wǎng)和交通網(wǎng)運(yùn)行特性的有序充電調(diào)度策略。通過仿真證明,與傳統(tǒng)的充電調(diào)度策略相比,有序調(diào)度策略可使各個充電站的充電負(fù)荷和充電車輛數(shù)目的分布更為平均,明顯減少了充電等待車輛的數(shù)目,縮短了電動汽車的充電等待時間,并緩解了充電站附近的交通擁堵問題。

〔編輯:張思楠〕

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