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    考慮電動汽車用戶充電行為對配電網(wǎng)負(fù)荷波動影響分析

    2018-05-14 07:46:16熊致知馮馨以
    科技風(fēng) 2018年35期
    關(guān)鍵詞:負(fù)荷預(yù)測電動汽車

    熊致知 馮馨以

    摘 要:電動汽車是一種沒有污染的新型交通工具,與傳統(tǒng)燃料汽車相比具有無法比擬的優(yōu)勢,減少了不可再生能源的消耗,同時實現(xiàn)減少污染排放。其充放電優(yōu)化管理問題是一個重要研究方向,通過對某地電動汽車充電行為特征統(tǒng)計,分析其影響因素的分布規(guī)律,擬合出用戶充電開始時刻、連接時長和充電電量的概論分布曲線。利用蒙特卡洛模擬實際情況,可以對電動汽車充電負(fù)荷量進(jìn)行預(yù)測,同時為電網(wǎng)運(yùn)營商宏觀調(diào)節(jié)峰谷差提供決策參考。

    關(guān)鍵詞:電動汽車;充電行為;負(fù)荷預(yù)測

    隨著目前全球環(huán)境問題和能源危機(jī)的日益嚴(yán)峻,電動汽車作為一種可以有效緩解能源短缺和環(huán)境壓力,同時滿足人們行駛需求的新產(chǎn)品,將會成為我國汽車行業(yè)未來的發(fā)展趨勢。電動汽車通過與母線相連的充電樁直接進(jìn)行充電,主要的充電方式為無序充電,由用戶自身行為習(xí)慣和現(xiàn)有的充電模式所決定,這也是阻礙著電動汽車的普及的原因之一。為促進(jìn)電動汽車的發(fā)展,有必要對電動汽車充電行為研究。

    1 電動汽車充電行為分析

    電動汽車充電行為是影響電動汽車使用電量的關(guān)鍵因素。電動汽車充電行為特征量有:充電開始時刻、連接時長和充電電量,用戶選擇開始充電時刻越集中,電網(wǎng)需要提供的充電功率越大,容易形成電網(wǎng)用電高峰;目前充電樁的建設(shè)是落后于電動汽車發(fā)展,充電樁的數(shù)量有限,電動汽車于充電樁物理連接時長也決定了可使用充電樁的數(shù)量;而充電量反映了用戶當(dāng)日對車輛的使用情況,其用電量反映了其行駛里程。

    2 電動汽車用電電量

    2.1 影響因素分析

    2.1.1充電開始時刻

    對于不同生活習(xí)慣的用戶其充電開始時刻不同,一天中用戶的開始充電時刻近似服從正態(tài)分布的數(shù)學(xué)建模,其第i天開始充電時刻的概率密度函數(shù)表達(dá)式如下。

    2.1.2連接時長

    連接時長指的是電動汽車通過充電樁與電網(wǎng)物理連接的時長,并非指電能流動的時長,即此時電量已經(jīng)充滿但插頭未拔落。連接時長反映用戶期望充滿電所需的時間。當(dāng)電動汽車與充電樁僅物理連接但無電能流動時,占用了電動樁的資源,使其他需要充電的電動車等待。連接時長滿足對數(shù)正態(tài)分布。

    2.1.3充電電量

    電動汽車充電電量反應(yīng)了行駛所消耗的電量,對應(yīng)了用戶當(dāng)天行駛的里程,其充電電量近似滿足對數(shù)正態(tài)分布,概率密度函數(shù)表達(dá)式如下,

    對某地50輛電動汽車一周的使用及充電情況進(jìn)行統(tǒng)計,分析其充電行為,做出其對應(yīng)的概率密度函數(shù),得到車輛充電開始時刻、連接時長和充電電量的分布特性。大量電動汽車集中于7:00-17:00時段進(jìn)行電動汽車的充電,而在0:00-6:00時段選擇充電的人數(shù)較少;在充電的連接時長上,電動汽車用戶主要選擇充電時長為4h左右;在充電電量上,工作日一般用戶充電電量為4KWh左右,雙休日為8KWh左右。

    2.2 電動汽車充電負(fù)荷量預(yù)測

    電動汽車充電行為會對電網(wǎng)負(fù)荷量產(chǎn)生影響,根據(jù)電動汽車充電行為特征分析,根據(jù)統(tǒng)計得到的規(guī)律模擬實驗,通過事件發(fā)生的頻率估計事件發(fā)生的概率,得到這個該事件的數(shù)字特征量。采用蒙特卡洛法模擬電動汽車充電行為對電網(wǎng)負(fù)荷量的影響:

    2.2.1構(gòu)造或描述概率過程

    電動汽車充電行在一定程度上具有隨機(jī)性,通過大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,來正確描述和模擬這個概率過程。

    2.2.2實現(xiàn)從已知概率分布抽樣

    構(gòu)造電動汽車充電行為特征的概率模型,利用蒙特卡羅方法模擬實驗將產(chǎn)生已知概率分布的隨機(jī)變量,用數(shù)學(xué)遞推公式產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù),使之與真正的隨機(jī)數(shù)具有相近似的性質(zhì)和特征,因此可把它作為真正的隨機(jī)數(shù)來使用。

    2.2.3建立各種估計量

    在完成模擬實驗后,用數(shù)理統(tǒng)計方法把模型中的數(shù)字特征估計出來,從而得到實際問題基本吻合的目標(biāo)數(shù)值。

    根據(jù)電動汽車充電行為模擬得到100輛車的充電行為特征,做出其三維散點圖,圖中每個點表示某天內(nèi)電動汽車充電行為特征。

    3 結(jié)論

    本文對電動汽車用戶充電行為分析,體現(xiàn)在工作日和非工作日用戶的充電行為有區(qū)別,工作日充電行為受個人因素影響,其充電開始時間、連接時間和充電電量體現(xiàn)了用戶的生活規(guī)律。依據(jù)行為特征模擬若干輛電動汽車的情況,可以對電動汽車充電負(fù)荷量進(jìn)行預(yù)測,同時為電網(wǎng)運(yùn)營商宏觀調(diào)節(jié)峰谷差提供決策參考。

    參考文獻(xiàn):

    [1]張慧妍.超級電容器直流儲能系統(tǒng)分析與控制技術(shù)的研究[D].北京:中國科學(xué)院電工研究所,2006.

    [2]劉磊.電動汽車充電對配電網(wǎng)負(fù)荷的影響及有序控制策略探究[J].科技與創(chuàng)新,2016(07):89-93.

    [3]張良,嚴(yán)正,馮冬涵,許少倫,李乃湖,景雷.采用兩階段優(yōu)化模型的電動汽車充電站內(nèi)有序充電策略[J].電網(wǎng)技術(shù),2014,38(04):967-973.

    [4]金暢.蒙特卡洛方法中隨機(jī)數(shù)發(fā)生器和隨機(jī)抽樣方法的研究[D].大連理工大學(xué),2006.

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