留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于IBQPSO算法的电动汽车时空双尺度有序充电引导策略

蒋怡静 于艾清 屠亚南

蒋怡静, 于艾清, 屠亚南. 基于IBQPSO算法的电动汽车时空双尺度有序充电引导策略[J]. 现代电力, 2019, 36(6): 1-8.
引用本文: 蒋怡静, 于艾清, 屠亚南. 基于IBQPSO算法的电动汽车时空双尺度有序充电引导策略[J]. 现代电力, 2019, 36(6): 1-8.
JIANG Yijing, YU Aiqing, TU Yanan. Coordinated Charging Strategy for Electric Vehicles in Temporal-spatial    Dimension Based on IBQPSO Algorithm[J]. Modern Electric Power, 2019, 36(6): 1-8.
Citation: JIANG Yijing, YU Aiqing, TU Yanan. Coordinated Charging Strategy for Electric Vehicles in Temporal-spatial    Dimension Based on IBQPSO Algorithm[J]. Modern Electric Power, 2019, 36(6): 1-8.

基于IBQPSO算法的电动汽车时空双尺度有序充电引导策略

基金项目: 上海市绿色能源并网工程技术研究中心项目(13DZ2251900)
详细信息
    作者简介:

    蒋怡静(1994—),女,硕士研究生,研究方向为电动汽车有序充放电调度,E-mail:jiang_yijing@mail.shiep.edu.cn;于艾清(1981—),女,副教授,研究生导师,研究方向为电力系统规划与调度、电力电子系统及其智能控制技术, E-mail:yuaiqing@shiep.edu.cn;屠亚南(1990—),女,硕士研究生,研究方向为智能优化算法,E-mail:15638215107@163.com。

  • 中图分类号: TM732

Coordinated Charging Strategy for Electric Vehicles in Temporal-spatial    Dimension Based on IBQPSO Algorithm

  • 摘要: 大规模电动汽车的无序充电会影响电网的安全经济运行,以车联网系统为基础,提出电动汽车的充电行为引导策略。充电站运营商按用户在时间和空间上接受充电引导所起的作用对于整体调度作用的贡献程度,分别对用户进行费用补偿,在此基础上建立时空双尺度有序充电引导模型。其次,提出一种IBQPSO算法求解规划问题。最后,通过具体算例对模型进行仿真,结果能满足电网、充电站运营商和电动汽车用户三方的利益,表明了模型与算法的可行性与有效性。
  • [1] LOPES J A P, SOARES F J, ALMEIDA P M R. Integration of electric vehicles in the electric power system[J]. Proceedings of the IEEE, 2011, 99(1): 68183.
    [2] 胡泽春,宋永华,徐智威,等.电动汽车接入电网的影响与利用[J]. 中国电机工程学报,2012,32(4):110.
    HU Zechun, SONG Yonghua, XU Zhiwei, et al.Impacts and utilization of electric vehicles integration into power systems[J].Proceedings of the CSEE, 2012, 32(4):110.
    [3] ATIA R, YAMADA N. More accurate sizing of renewable energy sources under high levels of electric vehicle integration [J].Renewable Energy, 2015,81: 918925.
    [4] 常方宇,黄梅,张维戈.分时充电价格下电动汽车有序充电引导策略[J].电网技术,2016,40(9):26092615.
    CHANG Fangyu, HUANG Mei, ZHANG Weige. Research on coordinated charging of electric vehicles based on TOU charging price[J]. Power System Technology, 2016,40(9):26092615.
    [5] 徐智威,胡泽春,宋永华,等.基于动态分时电价的电动汽车充电站有序充电策略[J].中国电机工程学报,2014, 34(22):36383647.
    XU Zhiwei, HU Zechun, SONG Yonghua, et al. Coordinated charging strategy for PEV charging stations based on dynamic time-of-use tariffs[J].Proceedings of the CSEE,2014, 34(22):36383647.
    [6] 牛利勇,张帝,王晓峰,等.基于自适应变异粒子群算法的电动出租车充电引导[J].电网技术,2015,39(1):6368.
    NIU Liyong, ZHANG Di, WANG Xiaofeng, et al.An adaptive particle mutation swarm optimization based electric taxi charging guidance[J].Power System Technology,2015,39(1):6368.
    [7] 黄晶,杨健维,王湘,等.下一目的地导向下的电动汽车充电引导策略[J].电网技术,2017,7(41): 21732181.
    HUANG Jing, YANG Jianwei, WANG Xiang, et al. Destination oriented electric vehicle charging guiding strategy[J].Power System Technology,2017, 7(41): 21732181.
    [8] 陈丽丹,张尧,ANTONIO Figueiredo.融合多源信息的电动汽车充电负荷预测及其对配电网的影响[J/OL].电力自动化设备,2018,38(12):110.
    CHEN Lidan, ZHANG Yao, ANTONIO Figueiredo. Charging load forecasting of electric vehicles based on multi-source information fusion and its influence on distribution network[J/OL]. Electric Power Automation Equipment,2018,38(12):110.
    [9] 罗禹贡,严弈遥,朱陶,等,智能电动车辆最优充电路径规划方法[J].工程研究—跨学科视野中的工程,2014,6(1):9298.
    LUO Yugong,YAN Yiyao,ZHU Tao,et al.Optimal charging station recommendation method for intelligent electric vehicle[J]. Journal of Engineering Studies,2014, 6(1):9298.
    [10] 李盼池,王海英.基于Bloch球面坐标编码的量子粒子群算法及应用[J].计算机系统应用,2012,21(8):7684.
    LI Panchi, WANG Haiying. Bloch coordinates-based quantum particle swarm optimization algorithm and its application[J].Computer Systems and applications,2012, 21(8): 7684.
    [11] 黄敏丽,于艾清.基于改进布谷鸟算法的电动汽车换电站有序充电策略研究[J].中国电机工程学报,2018,38(4):10751083.
    HUANG Minli, YU Aiqing. Study on coordinated charging strategy for battery swapping station based on improved cuckoo search algorithm[J]. Proceedings of the CSEE,2018,38(4):1075 1083.
    [12] GUO Qinglai, XIN Shujun, SUN Hongbin, et al. Rapid-charging navigation of electric vehicles based on real-time power systems and traffic data[J].IEEE Trans on Smart Grid,2014,5(4):19691979.
    [13] 宋永华,阳岳希,胡泽春.电动汽车电池的现状及发展趋势[J].电网技术,2011,35(4):17.
    SONG Yonghua, YANG Yuexi, HU Zechun. Present status and development trend of batteries for electric vehicles[J]. Power System Technology, 2011,35(4):17.
    [14] 郑竞宏,戴梦婷,张曼,等. 住宅区式电动汽车充电站负荷集聚特性及其建模[J].中国电机工程学报,2012,32(22):3238.
    ZHENG Jinghong, DAI Mengting, ZHANG Man, et al. Load clusters characteristic and modeling of EV charge station in residential district[J]. Proceedings of the CSEE,2012,32(22): 3238.
  • [1] 张美霞, 吴子敬, 杨秀.  基于动态能耗模型与用户心理的电动汽车充电负荷预测 . 现代电力, 2022, 39(6): 710-719. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0196
    [2] 黄啟茹, 胡俊杰, 单俊嘉.  基于交互能源机制的电动汽车充电站日前能量优化管理 . 现代电力, 2022, 39(5): 570-578. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0188
    [3] 赵琦玮, 王昕, 王鑫, 郎永波, 贾立凯.  微电网环境下考虑日前预测误差的电动汽车多时间尺度优化调度模型 . 现代电力, 2019, 36(5): 47-53.
    [4] 吕晓慧, 徐永海, 张雪垠, 张蒙蒙.  具有电动汽车快速充电接口的电力电子变压器低压直流侧设计 . 现代电力, 2019, 36(2): 40-48.
    [5] 何阳, 张宇, 王育飞, 金商鹤.  考虑负荷优化的电动汽车光伏充电站储能容量配置 . 现代电力, 2019, 36(5): 76-81.
    [6] 赵小波, 严正, 冯冬涵, 许少伦.  基于增广拉格朗日方法的电动汽车聚合商分散充电控制策略 . 现代电力, 2018, 35(4): 8-14.
    [7] 刘广, 曾成碧, 苗虹.  基于粗糙集的电动汽车充电站规划综合评价 . 现代电力, 2018, 35(1): 55-60.
    [8] 苏小林, 张艳娟, 武中, 阎晓霞.  规模化电动汽车充电负荷的预测及其对电网的影响 . 现代电力, 2018, 35(1): 45-54.
    [9] 张禄, 孙舟, 王伟贤, 李香龙, 周杨, 黄其进, 陈雁.  应用曲线分群预测的电动汽车充电设施规划方法 . 现代电力, 2018, 35(4): 21-26.
    [10] 周凌锋, 王杰.  基于时空分布负荷预测的电动汽车充电优化 . 现代电力, 2018, 35(5): 10-16.
    [11] 陈小闽, 王钢, 汪隆君.  基于车联网框架的电动汽车有序充电策略 . 现代电力, 2018, 35(4): 1-7.
    [12] 宋辉, 徐永海.  规模化电动汽车充电对配电网电压质量的影响及其对策 . 现代电力, 2017, 34(3): 30-35.
    [13] 王 博, 艾 欣.  考虑V2G用户响应度的峰谷电价时段优化有序充电 . 现代电力, 2016, 33(2): 39-44.
    [14] 孟明, 郭明伟, 原亚宁.  基于可持续建筑与插电式混合电动汽车的直流微电网研究 . 现代电力, 2015, 32(1): 19-24.
    [15] 许璐, 袁越, 王敏, 刘冠群.  含电动汽车充电站的配电网谐波潮流计算 . 现代电力, 2014, 31(2): 21-26.
    [16] 刘人玮, 尹忠东, 曹松伟, 姜喆
    基于直接功率控制的电流型PWM电动汽车充电装置 . 现代电力, 2014, 31(2): 27-30.
    [17] 张乐平, 张明明, 林伟斌.  电动汽车与电网统一互动架构设计与探讨 . 现代电力, 2014, 31(1): 34-39.
    [18] 高 洋, 尹忠东.  基于直接功率控制的电压型PWM整流器的电动汽车充电器研究 . 现代电力, 2011, 28(3): 42-46.
    [19] 杨 婷, 景占荣, 高 田.  电动汽车车载智能快速充电器的研究与设计 . 现代电力, 2010, 27(5): 62-66.
    [20] 寇凌峰, 刘自发, 周 欢.  区域电动汽车充电站规划的模型与算法 . 现代电力, 2010, 27(4): 44-48.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  349
  • HTML全文浏览量:  10
  • PDF下载量:  65
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2018-12-24
  • 刊出日期:  2019-12-09

基于IBQPSO算法的电动汽车时空双尺度有序充电引导策略

    基金项目:  上海市绿色能源并网工程技术研究中心项目(13DZ2251900)
    作者简介:

    蒋怡静(1994—),女,硕士研究生,研究方向为电动汽车有序充放电调度,E-mail:jiang_yijing@mail.shiep.edu.cn;于艾清(1981—),女,副教授,研究生导师,研究方向为电力系统规划与调度、电力电子系统及其智能控制技术, E-mail:yuaiqing@shiep.edu.cn;屠亚南(1990—),女,硕士研究生,研究方向为智能优化算法,E-mail:15638215107@163.com。

  • 中图分类号: TM732

摘要: 大规模电动汽车的无序充电会影响电网的安全经济运行,以车联网系统为基础,提出电动汽车的充电行为引导策略。充电站运营商按用户在时间和空间上接受充电引导所起的作用对于整体调度作用的贡献程度,分别对用户进行费用补偿,在此基础上建立时空双尺度有序充电引导模型。其次,提出一种IBQPSO算法求解规划问题。最后,通过具体算例对模型进行仿真,结果能满足电网、充电站运营商和电动汽车用户三方的利益,表明了模型与算法的可行性与有效性。

English Abstract

蒋怡静, 于艾清, 屠亚南. 基于IBQPSO算法的电动汽车时空双尺度有序充电引导策略[J]. 现代电力, 2019, 36(6): 1-8.
引用本文: 蒋怡静, 于艾清, 屠亚南. 基于IBQPSO算法的电动汽车时空双尺度有序充电引导策略[J]. 现代电力, 2019, 36(6): 1-8.
JIANG Yijing, YU Aiqing, TU Yanan. Coordinated Charging Strategy for Electric Vehicles in Temporal-spatial    Dimension Based on IBQPSO Algorithm[J]. Modern Electric Power, 2019, 36(6): 1-8.
Citation: JIANG Yijing, YU Aiqing, TU Yanan. Coordinated Charging Strategy for Electric Vehicles in Temporal-spatial    Dimension Based on IBQPSO Algorithm[J]. Modern Electric Power, 2019, 36(6): 1-8.
参考文献 (14)

目录

    /

    返回文章
    返回