计及电动汽车充电预测的实时充电优化方法

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1、Seediscussions,stats,andauthorprofilesforthispublicationat:https://www.researchgate.net/publication/282783765Real-timechargingoptimizationmethodconsideringvehiclechargingpredictionArticleinDianliXitongZidonghua/AutomationofElectricPowerSystems·May2014DOI:10.7500/AEPS20130506019CITATIONSREADS2204a

2、uthors,including:ZhaodongLiQinglaiGuoChinaIronandSteelResearchInstituteTsinghuaUniversity455PUBLICATIONS1,738CITATIONS206PUBLICATIONS1,586CITATIONSSEEPROFILESEEPROFILEHongbinSunTsinghuaUniversity438PUBLICATIONS4,886CITATIONSSEEPROFILESomeoftheauthorsofthispublicationarealsoworkingontheserelatedpr

3、ojects:FundamentalResearchonEnergyManagementforMulti-EnergyFlowViewprojectEnergyInternetandEnergySystemIntegrationViewprojectAllcontentfollowingthispagewasuploadedbyHongbinSunon31January2017.Theuserhasrequestedenhancementofthedownloadedfile.第３８卷第９期Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．９２０１４年５月１０日Ｍａｙ１０，２０１４ＤＯＩ：１０．

4、７５００／ＡＥＰＳ２０１３０５０６０１９计及电动汽车充电预测的实时充电优化方法李正烁１，２，郭庆来１，２，孙宏斌１，２，辛蜀骏１，２（１．清华大学电机工程与应用电子技术系，北京市１０００８４；２．电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室，清华大学，北京市１０００８４）摘要：电动汽车大规模接入电网后，如何优化实时充电功率，避免自由充电带来的晚高峰，实现填谷充电成为重要问题。文中首先回顾了常规实时充电优化方法和电动汽车充电预测技术。基于电动汽车尤其是汽车集群充电行为的可预测性，在常规充电优化方法中加入了未入网汽车的充电预测模型，提出计及汽车充电预测的实时充电优化模型，并通过滚动优化求解得到

5、入网汽车的实时优化充电功率。通过分析和仿真，在不同预测精度下，所提方法都非常接近理论上的最优填谷，并且电动汽车入网充电时间越分散，所提方法对常规方法的改善越明显。关键词：电动汽车；实时充电优化；汽车充电预测；滚动优化；智能电网［１１，１４，１９］０引言一段时间内的充电功率。为便于后文论述，本文将目前常见的实时充电作为清洁能源汽车的代表，电动汽车近年得到优化方法称为常规方法。这类研究仅考虑入网（已［１－２］了快速发展。电动汽车数量达到一定规模后，如接入电网）汽车信息，不考虑未入网汽车（尚在行驶果任由其无序充电将对电网产生负面影响，引发电中，未来可能接入电网）。因此虽然方法可行，但由［３－５

6、］［６－８］能质量下降、网损增加，甚至危及电网稳定于优化已知信息局限于入网汽车集合，有时优化效［９］性。因此，电动汽车智能充电（也称协调充电）问［１４］果并不够好。随着信息通信技术（ＩＣＴ）在电动汽题得到关注，一种典型思路是将充电负荷转移到常［２２－２３］车上的应用和汽车充电数据的不断积累，已有规负荷的低谷时段，在满足汽车充电需求的同时，减人研究如何结合汽车充电行为的历史规律和汽车当弱其充电影响。研究表明，智能充电不仅能有效减前运行状态，预测未来一段时间电动汽车入网时段、少无序充电造成的电能质量下降和网损，而且能使［２４－２９］充电需求。研究表明，虽然单辆电动汽车充电电网总负荷曲线实现削

7、峰填谷，增加电网运行效［１０－１９］行为规律性较弱，预测较难，但对于由多辆汽车组成益。的汽车集群，各个时段的电量需求、可用充电功率的电力系统调度分为日前—滚动—实时３个时间规律性较强，容易取得较高的预测精度。窗口，目前电动汽车智能充电优化研究主要侧重于基于此，本文在当前常规实时充电优化研究的日前离线和实时在线优化两方面。日前优化时，汽基础上，考虑了将入网汽车信息，提出了计及汽车充车入网时间和充电需求难以确知，需进行日前预测，电预测的