基于时空分布负荷预测的电动汽车充电优化

被引:26
作者
周凌锋
王杰
机构
[1] 上海交通大学电子信息与电气工程学院
基金
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词
电动汽车; 负荷预测; 马尔可夫链; 充电优化;
D O I
10.19725/j.cnki.1007-2322.2018.05.002
中图分类号
TM73 [电力系统的调度、管理、通信]; TM715 [电力系统规划];
学科分类号
080802 [电力系统及其自动化]; 120103 [信息系统与信息管理];
摘要
本文提出了一种综合考虑电动汽车出行特点,充电地域差别及用户充电习惯的电动汽车时空分布负荷预测模型。考虑多次充电场景,模拟实时充电行为,利用马尔可夫链确定各出行目的地的转移概率并提出了一种基于蒙特卡洛模拟的双层充电负荷预测模型对充电负荷的时空分布进行模拟预测。根据时空预测初步结果,以夜间充电为例,对在夜间入网充电车辆的无序充电行为进行了充电优化。近一步,考虑不同荷电状态(SOC)阈值对电网优化充电的影响。结果表明,本文提出的预测模型对电动汽车负荷的时空分布预测具有一定的参考价值,夜间充电负荷的优化方法实现了充电负荷的实时优化,对电动汽车入网的负荷优化具有一定的指导意义。
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