规模化电动汽车充电负荷的预测及其对电网的影响

苏小林; 张艳娟; 武中; 阎晓霞

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规模化电动汽车充电负荷的预测及其对电网的影响

苏小林, 张艳娟, 武中, 阎晓霞

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苏小林, 张艳娟, 武中, 等. 规模化电动汽车充电负荷的预测及其对电网的影响[J]. 现代电力, 2018, 35(1): 45-54.

引用本文:

苏小林, 张艳娟, 武中, 等. 规模化电动汽车充电负荷的预测及其对电网的影响[J]. 现代电力, 2018, 35(1): 45-54.

SU Xiaolin, ZHANG Yanjuan, WU Zhong, etc. Forecasting the Charging Load of Large-scale Electric Vehicle and Its Impact on the Power Grid[J]. Modern Electric Power, 2018, 35(1): 45-54.

Citation:

SU Xiaolin, ZHANG Yanjuan, WU Zhong, etc. Forecasting the Charging Load of Large-scale Electric Vehicle and Its Impact on the Power Grid[J]. Modern Electric Power, 2018, 35(1): 45-54.

规模化电动汽车充电负荷的预测及其对电网的影响

1.
山西大学电力工程系,山西太原 030013;
2.
国网山西省电力公司经济技术研究院,山西太原 030001

基金项目: 国网山西省电力公司科技项目(520533160001)

详细信息

作者简介:
苏小林(1963—),男,教授,博士,通信作者,主要研究方向为电力系统运行与控制、智能电网、储能技术等,E-mail: xiaolin5759@sina.com;张艳娟(1988—),女,硕士研究生,研究方向为电动汽车充电负荷预测及规划等,E-mail:804609475@qq.com;武中(1971—),男,高级工程师,硕士,研究方向为电网智能化规划,wzsxty@126.com;阎晓霞(1963—),女,副教授,研究方向为电力系统运行与控制,2384925146@qq.com。

中图分类号: TM715

Forecasting the Charging Load of Large-scale Electric Vehicle and Its Impact on the Power Grid

1.
Electric Power Department of Shanxi University,Taiyuan 030013,China;
2.
Economic and Technical Research Institute of SEPC of SGCC,Taiyuan 030001 ,China

摘要: 电动汽车充电负荷时空分布预测是分析研究电动汽车充电对电网影响的前提,也是电网规划、运行调度的基础和依据。在对充电负荷影响因素分析的基础上,提出将预测区域进行分层分区,对不同功能用地的主要车辆,依据其出行链特性,基于转移概率矩阵建立描述车辆出行规律的模型。根据用户充电行为的随机性和不确定性,应用模糊推理法和概率统计法建立车辆在不同目的地的充电概率,并运用蒙特卡洛法对不同功能用地的充电负荷进行计算。最后,以A城市某片区为例,对其未来充电负荷进行预测,得到该地充电负荷的时空分布,并且分析了不同充电场所充电负荷对电网所造成的影响。
- 电动汽车 /
- 充电负荷预测 /
- 出行规律 /
- 蒙特卡洛模拟 /
- 时空特性
Abstract: Forecasting the spatial and temporal distribution of charging load of electric vehicle is the precondition of studying its charging effect on power grid, which is the foundation and basis of power grid planning and scheduling. Based on the influencing factors analysis of the charging load, a hierarchical division of the predicting area is proposed, and the model of describing vehicles travelling rules is built based on transition probability matrix according to its travel chain characteristics of main vehicles in different functional lands. According to the randomness and uncertainty of user charging behavior, the probability of vehicles charging at different destinations is established by applying fuzzy reasoning method and probability statistics method, and the Monte Carlo method is used to calculate charging load of different functional lands. In the end, taking a certain area of city A as an example, its future charging load is forecasted, spatial and temporal distribution of charging load in the area is obtained. In addition, the effects of charging load in different charging places on the power grid are analyzed.
- electric vehicle /
- charging load forecasting /
- travel patterns /
- Monte Carlo simulation /
- spatial and temporal distribution

[1]

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规模化电动汽车充电负荷的预测及其对电网的影响

1. 山西大学电力工程系,山西太原 030013;

2. 国网山西省电力公司经济技术研究院,山西太原 030001

基金项目: 国网山西省电力公司科技项目(520533160001)

作者简介:
苏小林(1963—),男,教授,博士,通信作者,主要研究方向为电力系统运行与控制、智能电网、储能技术等,E-mail: xiaolin5759@sina.com;张艳娟(1988—),女,硕士研究生,研究方向为电动汽车充电负荷预测及规划等,E-mail:804609475@qq.com;武中(1971—),男,高级工程师,硕士,研究方向为电网智能化规划,wzsxty@126.com;阎晓霞(1963—),女,副教授,研究方向为电力系统运行与控制,2384925146@qq.com。

收稿日期: 2016-05-19
修回日期: 2018-03-13
刊出日期: 2018-02-19

中图分类号: TM715

关键词:

摘要: 电动汽车充电负荷时空分布预测是分析研究电动汽车充电对电网影响的前提,也是电网规划、运行调度的基础和依据。在对充电负荷影响因素分析的基础上,提出将预测区域进行分层分区,对不同功能用地的主要车辆,依据其出行链特性,基于转移概率矩阵建立描述车辆出行规律的模型。根据用户充电行为的随机性和不确定性,应用模糊推理法和概率统计法建立车辆在不同目的地的充电概率,并运用蒙特卡洛法对不同功能用地的充电负荷进行计算。最后,以A城市某片区为例,对其未来充电负荷进行预测,得到该地充电负荷的时空分布,并且分析了不同充电场所充电负荷对电网所造成的影响。

English Abstract

Forecasting the Charging Load of Large-scale Electric Vehicle and Its Impact on the Power Grid

1. Electric Power Department of Shanxi University,Taiyuan 030013,China;

2. Economic and Technical Research Institute of SEPC of SGCC,Taiyuan 030001 ,China

Received Date: 2016-05-19
Rev Recd Date: 2018-03-13
Publish Date: 2018-02-19

Keywords:

Abstract: Forecasting the spatial and temporal distribution of charging load of electric vehicle is the precondition of studying its charging effect on power grid, which is the foundation and basis of power grid planning and scheduling. Based on the influencing factors analysis of the charging load, a hierarchical division of the predicting area is proposed, and the model of describing vehicles travelling rules is built based on transition probability matrix according to its travel chain characteristics of main vehicles in different functional lands. According to the randomness and uncertainty of user charging behavior, the probability of vehicles charging at different destinations is established by applying fuzzy reasoning method and probability statistics method, and the Monte Carlo method is used to calculate charging load of different functional lands. In the end, taking a certain area of city A as an example, its future charging load is forecasted, spatial and temporal distribution of charging load in the area is obtained. In addition, the effects of charging load in different charging places on the power grid are analyzed.

苏小林, 张艳娟, 武中, 等. 规模化电动汽车充电负荷的预测及其对电网的影响[J]. 现代电力, 2018, 35(1): 45-54.

引用本文:

苏小林, 张艳娟, 武中, 等. 规模化电动汽车充电负荷的预测及其对电网的影响[J]. 现代电力, 2018, 35(1): 45-54.

SU Xiaolin, ZHANG Yanjuan, WU Zhong, etc. Forecasting the Charging Load of Large-scale Electric Vehicle and Its Impact on the Power Grid[J]. Modern Electric Power, 2018, 35(1): 45-54.

Citation:

SU Xiaolin, ZHANG Yanjuan, WU Zhong, etc. Forecasting the Charging Load of Large-scale Electric Vehicle and Its Impact on the Power Grid[J]. Modern Electric Power, 2018, 35(1): 45-54.

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Forecasting the Charging Load of Large-scale Electric Vehicle and Its Impact on the Power Grid

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规模化电动汽车充电负荷的预测及其对电网的影响

1. 山西大学电力工程系,山西太原 030013; 2. 国网山西省电力公司经济技术研究院,山西太原 030001

English Abstract

Forecasting the Charging Load of Large-scale Electric Vehicle and Its Impact on the Power Grid

1. Electric Power Department of Shanxi University,Taiyuan 030013,China; 2. Economic and Technical Research Institute of SEPC of SGCC,Taiyuan 030001 ,China

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1. 山西大学电力工程系,山西太原 030013;

2. 国网山西省电力公司经济技术研究院,山西太原 030001

1. Electric Power Department of Shanxi University,Taiyuan 030013,China;

2. Economic and Technical Research Institute of SEPC of SGCC,Taiyuan 030001 ,China