针对目前很多型号的电动汽车电池管理系统(battery management system,BMS)与居民小区内的慢充充电桩不能正常通信的问题,依据确定性分析法,以倒序递推原则安排电动汽车的充电开始时间,研究了一种不采集电动汽车电池荷电状态(state of c...针对目前很多型号的电动汽车电池管理系统(battery management system,BMS)与居民小区内的慢充充电桩不能正常通信的问题,依据确定性分析法,以倒序递推原则安排电动汽车的充电开始时间,研究了一种不采集电动汽车电池荷电状态(state of charge,SOC)来实现小区内电动汽车群(aggregator)有序充电的控制方法,并以小区配电网为例,采用蒙特卡洛方法模拟用户到达时间,对电动汽车在无序充电、总负荷最低时段充电和倒序递推时段充电3种充电模式下配电变压器的负载情况进行了仿真和分析,结果表明,在倒序递推时段充电能显著减小电网峰谷差率,不会产生新的负荷尖峰,适用于实际应用。展开更多
针对未来电网一次调频资源不足的问题,文中提出一种基于充放电裕度的电动汽车集群虚拟储能参与电网一次调频的自适应控制策略。首先,分析电动汽车的调控运行范围。其次,研究电动汽车集群参与电网一次调频方法。考虑电动汽车充放电时间...针对未来电网一次调频资源不足的问题,文中提出一种基于充放电裕度的电动汽车集群虚拟储能参与电网一次调频的自适应控制策略。首先,分析电动汽车的调控运行范围。其次,研究电动汽车集群参与电网一次调频方法。考虑电动汽车充放电时间和电池荷电状态(state of charge,SOC)裕度,设计电动汽车充放电裕度指标。接着,提出基于充放电裕度的自适应一次调频控制策略,优化电动汽车参与一次调频的下垂功率,从而兼顾电网一次调频和电动汽车充放电需求。然后,通过定时更新方式评估电动汽车集群虚拟储能的一次调频能力,并提出一次调频效果评价指标。最后,通过区域电网仿真案例分析,验证所提策略减少系统频率偏差和优化电动汽车一次调频出力的有效性。展开更多
随着光伏(photovoltaic, PV)发电渗透率的升高,光伏功率的随机波动将对电能质量与供电可靠性产生不利影响,而利用电动汽车入网(Vehicle to grid,V2G)技术下电动汽车(electric vehicles,EVs)充放电的灵活性来平抑光伏波动是一种经济、高...随着光伏(photovoltaic, PV)发电渗透率的升高,光伏功率的随机波动将对电能质量与供电可靠性产生不利影响,而利用电动汽车入网(Vehicle to grid,V2G)技术下电动汽车(electric vehicles,EVs)充放电的灵活性来平抑光伏波动是一种经济、高效的解决方式。为平抑短时剧烈的光伏功率波动,首先提出了微网场景下集群电动汽车参与平抑光伏波动的控制框架,然后建立了利用EV功率跟跟踪PV出力的凸优化模型,并从数学上不失一般性地证明了凸化的有效性。所提凸化方法对系统参数没有任何要求,在优化求解前无需做任何检验。所建立的凸优化模型在求解上更加高效,且在调度容量充足时跟踪误差可控,并能在一定程度上抑制EV的过充电与过放电。最后,通过算例验证了凸优化模型的准确性与高效性及所提调度策略的优势。展开更多
文摘针对目前很多型号的电动汽车电池管理系统(battery management system,BMS)与居民小区内的慢充充电桩不能正常通信的问题,依据确定性分析法,以倒序递推原则安排电动汽车的充电开始时间,研究了一种不采集电动汽车电池荷电状态(state of charge,SOC)来实现小区内电动汽车群(aggregator)有序充电的控制方法,并以小区配电网为例,采用蒙特卡洛方法模拟用户到达时间,对电动汽车在无序充电、总负荷最低时段充电和倒序递推时段充电3种充电模式下配电变压器的负载情况进行了仿真和分析,结果表明,在倒序递推时段充电能显著减小电网峰谷差率,不会产生新的负荷尖峰,适用于实际应用。
文摘针对未来电网一次调频资源不足的问题,文中提出一种基于充放电裕度的电动汽车集群虚拟储能参与电网一次调频的自适应控制策略。首先,分析电动汽车的调控运行范围。其次,研究电动汽车集群参与电网一次调频方法。考虑电动汽车充放电时间和电池荷电状态(state of charge,SOC)裕度,设计电动汽车充放电裕度指标。接着,提出基于充放电裕度的自适应一次调频控制策略,优化电动汽车参与一次调频的下垂功率,从而兼顾电网一次调频和电动汽车充放电需求。然后,通过定时更新方式评估电动汽车集群虚拟储能的一次调频能力,并提出一次调频效果评价指标。最后,通过区域电网仿真案例分析,验证所提策略减少系统频率偏差和优化电动汽车一次调频出力的有效性。
文摘随着光伏(photovoltaic, PV)发电渗透率的升高,光伏功率的随机波动将对电能质量与供电可靠性产生不利影响,而利用电动汽车入网(Vehicle to grid,V2G)技术下电动汽车(electric vehicles,EVs)充放电的灵活性来平抑光伏波动是一种经济、高效的解决方式。为平抑短时剧烈的光伏功率波动,首先提出了微网场景下集群电动汽车参与平抑光伏波动的控制框架,然后建立了利用EV功率跟跟踪PV出力的凸优化模型,并从数学上不失一般性地证明了凸化的有效性。所提凸化方法对系统参数没有任何要求,在优化求解前无需做任何检验。所建立的凸优化模型在求解上更加高效,且在调度容量充足时跟踪误差可控,并能在一定程度上抑制EV的过充电与过放电。最后,通过算例验证了凸优化模型的准确性与高效性及所提调度策略的优势。
