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基于配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬的電動(dòng)汽車充電策略研究

2019-08-23 09:23:32吳勝聰韓紫燁
通信電源技術(shù) 2019年7期
關(guān)鍵詞:概率模型里程蓄電池

吳勝聰,吳 峰,韓紫燁

(1.三峽大學(xué) 電氣與新能源學(xué)院,湖北 宜昌 443000;2.武漢南瑞電力工程技術(shù)裝備有限公司,湖北 武漢 430000)

0 引 言

汽車工業(yè)的飛速發(fā)展帶動(dòng)了現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展,汽車作為日常出行的工具,成為了人們生活不可缺少的部分,間接地增加了國民經(jīng)濟(jì)對(duì)石油資源的依賴性,使得環(huán)境污染進(jìn)一步加劇,不可再生能源日益短缺。在此情況下,新能源汽車中以電動(dòng)汽車為代表飛速發(fā)展。但是使用原有的配電網(wǎng)支持大數(shù)量的電動(dòng)汽車,在電能質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)損耗及設(shè)備利用率等方面明顯負(fù)荷不夠。為了減小輸配電系統(tǒng)的壓力,對(duì)基于配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬的電動(dòng)汽車充電策略進(jìn)行研究。本文針對(duì)蓄電池充電功率特性,建立充電概率模型[1]??紤]電動(dòng)汽車的充電特性,如電動(dòng)汽車數(shù)量、充電時(shí)間等,對(duì)配電網(wǎng)電動(dòng)汽車的總數(shù)進(jìn)行選擇,設(shè)計(jì)電動(dòng)汽車配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬方法,對(duì)充電策略進(jìn)行研究。

1 設(shè)計(jì)基于配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬的電動(dòng)汽車充電策略

設(shè)計(jì)了一個(gè)配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬下的電動(dòng)汽車充電策略。該策略的原理是根據(jù)電動(dòng)汽車能源類型對(duì)數(shù)量抽樣環(huán)節(jié)的概率模型及其參數(shù)進(jìn)行選擇,再根據(jù)不同區(qū)域各類電動(dòng)汽車需要充電的數(shù)量進(jìn)行疊加,最終得到電動(dòng)汽車接入配電網(wǎng)的負(fù)荷需求。傳統(tǒng)的配電網(wǎng)負(fù)荷概率針對(duì)的只是純電動(dòng)汽車,默認(rèn)純電動(dòng)汽車的充電階段為接入電網(wǎng)后隨即進(jìn)入充電模式,沒有將電動(dòng)汽車的實(shí)時(shí)流量概率分布納入考慮范圍內(nèi)。初始SOC和充電時(shí)刻相對(duì)分離,可以忽略初始狀態(tài)下的SOC特性對(duì)電動(dòng)汽車充電時(shí)間的影響。不同類型電動(dòng)汽車的充電時(shí)長、充電功率等充電參數(shù)有所差異,相應(yīng)的充電負(fù)荷的載入量更加有所不同[2]。為減小電動(dòng)汽車充電時(shí)對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷的影響,設(shè)計(jì)了新型的充電策略,建立了電動(dòng)汽車充電概率模型,研究了不同電動(dòng)汽車的日行駛里程對(duì)SOC的影響,設(shè)定了電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷概率模擬流程。

1.1 建立電動(dòng)汽車充電概率模型

純電動(dòng)汽車日行駛里程dx的不同與汽車的類型有關(guān),根據(jù)SOC模型的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),可知純電動(dòng)汽車日行駛里程dx滿足正態(tài)分布矩陣:

其中,αm1為日行駛里程樣本數(shù)據(jù)的均值,βn為服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布的隨機(jī)變量。電動(dòng)汽車在不同情況下具有三種充電方式:常規(guī)充電、快速充電和更換電池。這三種方式的能源輸出主要依靠蓄電池。在SOC概率模型下,混合能源的電動(dòng)汽車的蓄電池能源充足時(shí),蓄電池狀態(tài)是電荷消耗模式,電動(dòng)汽車行駛的動(dòng)力全部由蓄電池提供。當(dāng)蓄電池能量消耗殆盡時(shí),切換電荷維持模式自動(dòng)保護(hù)蓄電池,此時(shí)由燃料提供全部能耗,延長蓄電池壽命。不同類型電動(dòng)汽車的行駛里程參數(shù)基于NHTS統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),如表1所示。

電動(dòng)汽車蓄電池的初始SOC的特性是由兩個(gè)方面決定的,一方面是前次充電后的蓄電池的功能狀態(tài),另一方面是連續(xù)兩次充電之間電動(dòng)汽車所行駛的千米數(shù)。電動(dòng)汽車蓄電池能量即將耗盡時(shí),可得蓄電池的荷電狀態(tài)SOC為:

表1 不同類型電動(dòng)汽車的日行駛里程參數(shù)

其中,T2N代表樣本蓄電池充電時(shí)間的平方差;D2代表電動(dòng)汽車充電功率。

1.2 設(shè)定電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷概率模擬流程

當(dāng)需要充電的汽車相對(duì)數(shù)量比較大時(shí),電動(dòng)汽車接入配電網(wǎng)進(jìn)行充電對(duì)于配電網(wǎng)的供電穩(wěn)定性是一個(gè)考驗(yàn)。本文設(shè)計(jì)了電動(dòng)汽車負(fù)荷概率模擬流程,如圖1所示(改進(jìn)部分由虛線方框表示)。

圖1 充電負(fù)荷概率模擬流程

對(duì)充電時(shí)刻進(jìn)行抽樣時(shí),首先對(duì)電動(dòng)汽車的動(dòng)力源進(jìn)行確定。對(duì)于能源種類不同的電動(dòng)汽車,需要選擇不同的充電數(shù)量抽樣。蓄電池充電過程中的功率穩(wěn)定,充電從開始到結(jié)束的時(shí)間階段比較短。蓄電池使用的是鉛酸電池,根據(jù)電動(dòng)汽車的初始SOC狀態(tài)的充電功率特性,充電時(shí)刻抽樣的峰值功率只有6.50 kW;在快速充電的狀態(tài)下,充電時(shí)刻抽樣的峰值功率可以達(dá)到45.80 kW。結(jié)合初始SOC狀態(tài),采用提出的充電概率模型,對(duì)接各種類型電動(dòng)汽車的配網(wǎng)充電進(jìn)行蒙特卡洛模擬[3]。在模擬中采用各個(gè)時(shí)刻t(00:00≤t≤24:00,Δt=30 min),使用配電網(wǎng)充電負(fù)荷概率模擬的時(shí)刻平衡系數(shù)作為收斂控制條件。

1.3 研究電動(dòng)汽車充電策略

利用了電動(dòng)汽車配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬方法,根據(jù)基本體系架構(gòu)和智能配電網(wǎng),提出了一種智能電動(dòng)汽車的充電策略,如圖2所示。

圖2 充電策略簡圖

由圖2可知,新型充電體系結(jié)構(gòu)包括5部分,光伏電源、區(qū)域控制器、預(yù)警輸出、風(fēng)機(jī)及動(dòng)態(tài)內(nèi)存。區(qū)域控制器主要是各種電路保護(hù),如負(fù)荷控制、分流增壓器及儲(chǔ)能裝置等;光伏電源主要是各種光伏電線、分布式充電設(shè)備等;圖2中的雙線箭頭表示能量的流動(dòng);預(yù)警輸出與區(qū)域控制器的主要作用是負(fù)責(zé)對(duì)接收到的配電網(wǎng)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理[4],在電動(dòng)汽車充電時(shí)能夠降低負(fù)荷沖擊,然后信息中心傳遞指令或數(shù)據(jù)。

2 仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證基于配電網(wǎng)負(fù)荷概率模擬的電動(dòng)汽車充電策略的有效性,設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果如圖3所示。

圖3 穩(wěn)定性對(duì)比結(jié)果

由圖3可知,使用本文設(shè)計(jì)的方法對(duì)電動(dòng)汽車進(jìn)行充電,配電網(wǎng)穩(wěn)定性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)方法,在安全性方面優(yōu)勢(shì)很大,適用于我國現(xiàn)階段的電動(dòng)汽車市場(chǎng)[5]。

3 結(jié) 論

電動(dòng)汽車為人們帶來了便利,也促進(jìn)了配電網(wǎng)的升級(jí)。大規(guī)模的充電決定了電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的SOC特性,本文在建立充電概率模型的基礎(chǔ)上,對(duì)電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷概率模擬流程進(jìn)行了重新設(shè)定,最終研究出新型的電動(dòng)汽車的充電策略。通過仿真實(shí)驗(yàn),分析了電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷的穩(wěn)定性影響。結(jié)果表明,本文提出的電動(dòng)汽車充電策略在電動(dòng)汽車充電時(shí)能夠降低負(fù)荷沖擊,使配電網(wǎng)的穩(wěn)定性大大高于傳統(tǒng)方法,驗(yàn)證了該策略的有效性。

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