基于数据的电动汽车负荷建模方法以及配电系统中电动汽车充电系统与分布式发电整合的多目标方法

《IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine》：A Data-Driven Approach for EV Load Modeling and Multi-Objective Approach for Integration of EVCS and DG in Distribution Systems

　　

摘要：

随着对电动汽车需求的增加以及电动汽车充电站的建设需求，这对电力分配系统而言既是挑战也是机遇。准确掌握任何时刻电动汽车的负荷需求，并在合理的配电方案中布置充电站，是一项重要且具有挑战性的任务。如果处理不当，电力分配系统可能会面临诸多问题。现有文献中，不同学者在不同的约束条件和问题设定下提出了各种解决方案。本文将问题分为两部分进行讨论：第一部分详细介绍了基于数据驱动的方法，通过考虑车辆的纯电行驶里程、电池容量、充电功率、随机行为参数、到达时间、每日行驶距离、出发时间以及电池电量状态等不同随机变量，对混合电动汽车车队的电网负荷情况建立模型。其中，时间相关的行为采用正态分布，而行驶里程则采用对数正态分布，以此体现电动汽车使用模式中的不确定性与变化性。该模型能够准确估算电动汽车的总用电负荷，为规划研究提供可靠的负荷数据。第二部分探讨了如何通过合理布置分布式发电装置并确定其容量来减轻电动汽车充电站及分布式发电装置带来的负荷影响，提出了兼顾驾驶员舒适度的区域化电动汽车布局策略，还采用了强大的混合JAYA-ABC算法来最小化多目标函数值。最后，在IEEE 69节点和33节点的模拟系统中对该方法进行了测试，以评估其对电压稳定性和电能损耗的影响。在33节点系统中，电能损耗从210.998千瓦降低到了107.3千瓦，降幅达55%，电压稳定性指标也从0.667提升到了0.744。在69节点系统中，电能损耗降至89.804千瓦，整个系统的电压稳定性指标则提升到了0.855，分别实现了60.08%的降低和25.13%的提升。所提出的方法...

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