考虑预警负荷的电动汽车充放电优化策略

• 作者: 周斌 崔文佳 张卫国 毛东宇 陈中
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车 车辆到电网(V2G) 预警负荷 充放电过程优化 改进粒子群算法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 电动汽车参与电网调度的关键技术
• 页码范围: 22-29
• 页数: 8页
• 分类号: TM73
• 字数: 5450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2020.04.003

摘要

预警负荷会严重影响电力系统的安全经济运行.面向参与车辆到电网(vehicle to grid,V2G)服务的电动汽车用户,综合考虑预警负荷、预警电价和充电激励措施对充放电过程的影响,提出基于改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)的电动汽车充放电优化策略.通过计算预警负荷发生时的放电奖励,建立预警负荷电价模型、电池容量损耗模型,基于分时电价和放电激励制度建立用户充放电成本模型.此外,引入长短时记忆的概念,提出改进粒子群优化算法.在上述模型和算法的基础上,以最小化用户成本为优化目标,计及用户充电需求和充放电功率等约束,提出不同预警负荷情况下的充放电优化策略.在MATLAB中完成了仿真验证,结果表明,在已知预测预警负荷的前提下,采用文中的充放电优化策略能够提高电动汽车用户V2 G参与度,有效降低用户成本,并缓解预警负荷发生时电网压力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈中	东南大学电气工程学院	71	935	14.0	29.0
2	崔文佳		5	6	2.0	2.0
4	张卫国		15	51	3.0	6.0
6	周斌		27	414	12.0	20.0
14	毛东宇	东南大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0