基于实时电价的电动汽车充放电优化策略和经济调度模型
计及电动汽车入网的峰谷电价时段优化模型研究
计及电动汽车入网的峰谷电价时段优化模型研究一、本文概述电动汽车作为新能源汽车的代表，其发展对于推动能源结构转型和减少环境污染具有重要意义。
随着电动汽车数量的不断增加，其充电需求对电网的影响日益凸显，特别是在峰谷电价时段的电力消费模式中，电动汽车的充电行为对电网的负荷平衡和经济运行提出了新的挑战。
在这样的背景下，本文旨在研究计及电动汽车入网的峰谷电价时段优化模型，以实现电网运行的经济性与可靠性的平衡。
通过构建一个考虑电动汽车充电需求的优化模型，本文将分析电动汽车在不同电价时段的充电策略，以及这些策略对电网负荷和经济效益的影响。
具体而言，本文首先将介绍电动汽车入网对电网的影响及其在峰谷电价体系中的作用，然后详细阐述所提出的优化模型的构建过程，包括目标函数的确定、约束条件的设置以及优化算法的选择。
通过案例分析，本文将验证模型的有效性，并探讨电动汽车充电策略对电网运行的积极影响。
通过本研究，期望为电网运营商和政策制定者提供决策支持，促进电动汽车与电网的协调发展，实现能源的高效利用和电网的绿色、低碳转型。
二、电动汽车与电网互动的基本概念电动汽车与电网互动是指通过智能充电技术和能源管理系统，实现电动汽车与电网之间的能量和信息交换，以达到优化电网运行效率和满足电动汽车充电需求的目的。
在这一过程中，电动汽车不仅是能量的消费者，也可以成为电网的储能单元，通过车辆到电网（V2G）技术参与到电网的调节和服务中。
在峰谷电价时段优化模型中，电动汽车的充电行为可以根据电价变化进行调整。
在电价较低的时段，如夜间谷时段，电动汽车可以增加充电量，以储存更多的电能而在电价较高的时段，如白天峰时段，电动汽车可以减少充电或甚至向电网回馈电能，以此来降低电网的负荷，实现电网的削峰填谷。
电动汽车的规模化入网还可以提高电网的灵活性和稳定性。
通过智能调度和管理，可以使电动汽车的充电需求与电网的供需状况相匹配，减少对传统发电设施的依赖，促进可再生能源的利用，提高整个能源系统的效率。
基于CROA的智能电网电动汽车有序充放电策略研究
青 岛大学 学报 （ 工程 技术版 ）
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＱＩ ＮＧＤＡＯ ＵＮＩ ＶＥ ＲＳ Ｉ ＴＹ （ Ｅ＆Ｔ）
Ｖ０ １ ． ２ ８ Ｎｏ ． ３
Ｓ ｅ ｐ． ２ ０ １ ３
文 章 编 号 ：１ ０ ０ ６—９ ７ ９ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３—０ ０ ２ ３—０ ４
基于 Ｃ Ｒ Ｏ Ａ 的智 能 电 网 电动 汽 车 有 序 充 放 电策 略 研 究
温 令 云 ，龚文 杰 ，张 伟。 ，张 智晟
（ １ ．青 岛 大学 自动化 工程 学 院 ，山 东 青 岛 ２ ６ ６ ０ ７ １ ； ２ ．青 岛供 电公 司，山 东 青 岛 ２ ６ ６ ０ ０ ２ ； ３ ．聊 城供 电公 司，山 东 聊 城 ２ ５ ２ ０ ０ ０ ） 摘要 ： 针 对 电动 汽车 的使 用会 使用 户支 付 大 量 的用 电费用 ， 本 文 在 考 虑 电动 汽车 充 放 电
和 配 电 网 自动 化 。 Ｅ ｍａ ｉ ｌ ： ｓ ｌ ｎ ｚ ｚ ｓ ＠１ ２ ６ ． ｃ ｏ ｍ
２ ４
ｍ ａ ｘ Ｆ一∑ Ｐ Ｐ Ｒ
收 稿 日期 ：２ ０ １ ３— ０ ｌ 一２ ５
（ １ ）
基 金 项 目 ：山 东 省 优 秀 中青 年 科 学 家 奖 励 计 划 项 目 （ Ｂ Ｓ ２ ０ １ ｌ ＮＪ Ｏ Ｏ ５ ） ； 山东 省 自然 科 学 基 金 项 目资 助 （ Ｚ Ｒ２ ０ １ ０ ＡＭ０ ３ ３ ）
１ 电 动 汽 车 有 序 充 放 电 的 数 学 模 型
１ ． １ 目 标 函 数
目标 函数 主 要考 虑 电动 汽车用 户 所 获利 润 最 大 ， 若 以 １辆 电动 汽车 为 调 度对 象 ， １ ｈ为 调 度 时 间 窗 口，
电动汽车和可再生能源经济环保协同并网调度的优化模型
电动汽车和可再生能源经济环保协同并网调度的优化模型随着全球气候变化和环保意识的日益增强，电动汽车和可再生能源逐渐成为人们热议的话题。
电动汽车作为一个崭新的交通工具，可以有效减少汽车尾气排放对环境的污染，可再生能源则是对传统化石能源的新替代，不仅绿色环保，而且可以解决能源短缺问题。
然而，电动汽车和可再生能源的发展也面临着不少问题，其中之一就是能源调度的问题。
随着电动汽车数量的增多，电动汽车的充电需求急剧增加，而这也会对电网造成压力。
另一方面，可再生能源发电不稳定，尤其是太阳能和风能等清洁能源，天气条件变化会导致能源的波动，这就需要有一个高效的调度模型来实现它们的协同并网，保障能源的稳定供应。
因此，本文将针对电动汽车和可再生能源经济环保协同并网调度问题，提出一种优化模型，通过对可再生能源和电动汽车的调度，实现经济、环保和能源稳定等多重目标。
一、问题分析1.电动汽车充电需求问题随着电动汽车的兴起，对充电设施的需求越来越大，电动汽车的充电时间和充电功率都是关键问题。
充电时间往往会影响车主的出行计划，而充电功率又会直接影响到电网的负荷，如果同时有大量电动汽车集中充电，会对电网造成非常大的压力。
2.可再生能源发电不稳定问题随着可再生能源的逐渐发展和应用，它们对电网的影响也变得越来越重要。
太阳能和风能是可再生能源的代表，但它们的发电不稳定，主要受到天气状况的影响，通过频繁的波动会对电网造成负担。
3.经济、环保、能源稳定的多重目标为了充分发挥可再生能源和电动汽车的优势，我们需要一个既经济又环保的能源调度模型，保障能源稳定的供应。
该模型应该能够同时考虑多重目标，包括最小化充电成本，最大化可再生能源利用率，最小化电网负载，等等。
二、优化模型设计1.充电成本优化充电成本是指电动汽车在充电的过程中所需要的电费，它是电动汽车使用成本的重要一部分。
充电成本的优化需要考虑的因素包括充电需求、充电价格、时间等，这些因素牵扯到电动汽车的行驶计划和使用习惯。
电动汽车充电技术的智能调度策略
电动汽车充电技术的智能调度策略在当今环境保护意识逐渐增强的背景下，电动汽车作为一种清洁、高效的交通工具，正逐渐进入人们的视野和生活。
然而，与传统燃油车相比，电动汽车的续航里程和充电时间仍然是制约其发展的瓶颈。
为了解决这一问题，电动汽车充电技术的智能调度策略应运而生。
一、电动汽车充电技术概述电动汽车充电技术是指通过给电动汽车电池充电，提供其运行所需的能量。
充电技术的提高不仅关系到电动汽车的使用便利性，还涉及其发展前景和可持续性。
在传统的定时充电策略下，电动汽车的充电时间和充电强度是固定的，容易导致充电效率低下、充电设备利用率低等问题。
二、基于智能调度的充电策略为了解决上述问题，智能调度的充电策略被提出。
它通过利用电动汽车与充电设施之间的通信技术，实时监控电池状态、充电设备的负荷情况和网络电力信息等，合理安排充电时间和充电强度，提高充电效率和设备利用率。
1. 充电设施的智能控制智能调度的充电策略需要充电设施具备远程通信和智能控制的能力。
基于云计算和物联网技术，可以实现充电设施和电动汽车之间的信息交换，根据电动汽车的需求和电力网络的负荷情况，动态调整充电策略。
2. 电池状态监测和分析为了了解电池的健康状态和剩余能量，需要对电池状态进行实时监测和分析。
通过在电池中植入传感器，可以获取电池的充电状态、温度和剩余能量等信息，为智能调度提供准确的数据基础。
3. 充电需求预测为了提高充电效率，需要对电动汽车的充电需求进行准确预测。
基于历史充电数据和电动汽车使用模式，可以建立预测模型，对未来的充电需求进行预测，并根据预测结果制定合理的充电策略。
4. 负荷均衡和电力优化智能调度的充电策略还需要考虑电力网络的负荷均衡和供需优化。
通过实时监测电力网络的负荷情况和充电设备的利用情况，可以动态调整充电策略，减少峰值负荷，降低电力损耗，提高供电可靠性。
三、智能调度策略的优势和应用前景智能调度的充电策略相比传统的定时充电策略具有以下优势：1. 提高充电效率和利用率通过根据电池状态和电动汽车的充电需求，合理安排充电时间和充电强度，可以提高充电效率和设备利用率，缩短充电时间。
《电力大数据》2020年1-12期总目录
２０２０年１２月第２３卷第１２期电力大数据２０２０年总目录 Ｄｅｃ ２０２０，Ｖｏｌ ２３，Ｎｏ １２ＰＯＷＥＲＳＹＳＴＥＭＳＡＮＤＢＩＧＤＡＴＡＧｅｎｅｒａｌｃｏｎｔｅｎｔｓｉｎ２０２０《电力大数据》２０２０年１～１２期总目录第１期□大数据专题基于集中器ＳＩＭ卡状态分析的异常检测 董重重，王 吁，夏水斌，孙秉宇，何 欢，王先培（１）…………基于Ｑ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ算法用户最优充电站运营研究 刘 燕，贾肇伟，高 虹（８）………………………………………基于倾角传感器及不同杆塔类型的输电线路覆冰监测研究 殷蔚翎，黄 良（１４）………………………………………………基于人工智能的风机塔筒倾覆智能预警系统建设与开发 陈万勋，刘春波，赵坚强（２１）……………………………………基于蛛状网拓扑智能变电站“三层一网”通信系统研究 单梦琦（２８）………………………………………………………基于数据可视化的隔离开关运检辅助决策 门业堃，于 钊，宋 威，侯宇程，钱梦迪，滕景竹（３７）…………基于大数据挖掘的电网监控信息智能监控研究 孙云岭，徐建建，李 飞，李少博，苏玉京，李 芸（４５）…………智能变电站集中式站域测控装置设计与实现 辛明勇，杨 婧，高吉普，王 宇，张 历，汪明媚（５１）…………基于大数据的电力环保数据平台建设 雒 军，唐 坚，赵 喆，王 佩，闫 强，陈 星（５８）…………新能源综合服务平台及在配电网中的应用研究 王建平，李 莎，罗子昀，王永琦（６４）……………………………节能灯谐波指纹的测试研究与分析于 洋，李成升（７０）…………气象模拟仿真技术在电力安全应急培训中的应用与研究 陈肖龙，刘 航，李卓晖，张宝星，潘岐深，张荣鑫（７８）…………基于负荷曲线的配网支线负荷电流计算研究与应用 林 元（８４）………………………………………………………第２期□大数据专题基于ＦＡＨＰ的电网企业配电变压器供应商分级管理评价模型 代 洲，尹 华，李桧禹，毛 磊（１）……………………………贵州省近６０年气温变化特征分析及对输电线路运维的影响 刘发勇，犹珀玉（９）………………………………………………基于大数据平台的点负荷近中期负荷预测及行业负荷增长 特征分析李 健，王琛，林韶生，杜佩仁（１７）……………………智慧能源区块链平台及典型应用分析与设计 裴求根（２６）………………………………………………………大数据技术在火电厂ＳＣＲ脱硝系统中的应用 唐 坚，尹二新，路光杰，陈 鸥，张 军，刘永岩（３２）…………基于电力物联网和ＧＩＳ融合的变电智能运检系统研究 李 飞，赵大兴（３８）………………………………………………电力领域科技查新系统的设计与实现 韦嵘晖，王庆红，孙辛博，王洪俊（４６）……………………………基于ＲｅｔｉｎａＮｅｔ模型的鸟巢智能检测 时 磊，杨 恒，周振峰，杨刘贵，张 辉，杜 浩（５３）…………电网转型背景下地市级智能电网示范区规划研究 唐小璐，赵伟然，古 含，何 鑫（５９）……………………………基于高层气象大数据的风电场中长期风功率预测研究 李 飞，纪 元（６６）………………………………………………基于决策流程的电网强降雨及地质灾害应急信息系统研究 苏华英，唐延婧，夏晓玲，田连杰（７３）……………………………无人机载多载荷输电线路巡检方法研究 陈科羽，王 萍，，石书山，周筑博，杨鹤猛（８０）…………………面向电力物联网的电力大数据应用 王海洋，赵忠强，唐建华（８７）……………………………………第３期□大数据专题基于大数据的台区行业聚合分类方法及分类特征分析 李 健，林韶生，陈 芳，杜佩仁（１）……………………………实时电价下用户侧电力需求响应模型优化策略及数字仿真 谈竹奎，汪元芹，赵 菁，刘 斌，刘 敏（１０）…………………设备监控信息大数据与设备模型的互校验及实用化事件分析 高 志，樊锐轶，米 超，王大海，胡庆博，冯 超（１９）…………利用大数据实现电能计量装置运行状态质量评估 妙红英，李 蒙，王艳芹，王 松，洪 虹，康 强（２７）…………基于稳态波形分解与神经网络的负荷识别方法 陈伟伟，洪彬倬（３４）………………………………………………基于大数据的导线悬垂面脱冰跳跃高速摄影测量方法研究 马晓红，吕乾勇，毛先胤，徐舒蓉，王建国，唐 敏（４０）…………基于ＢＰ神经网络的输电线路隐患预放电识别研究 杨 旗，曾华荣，黄 欢，马晓红，毛先胤，张露松（４７）…………大数据理念下的供应商分析及应用研究 方茂欢，贺绍鹏，陈金猛，李 屹，郝嘉诚（５５）…………………基于Ｈａｄｏｏｐ和ＨＢａｓｅ的输变电设备数据聚合平台 陈 锐，吴应双，曹 杰，刘明顺（６２）……………………………基于用户行为的分时电价时段划分和价格制定 陈巨龙，黄剑平，张 裕，代 江（６９）……………………………智能变电站二次系统组网结构与信息传输优化研究 唐孝舟，刘青红，孙长兰，章叶青，葛立青（７７）…………………电力大数据第２３卷考虑多场景新能源预测的月度机组组合研究 赵 倩，赵翔宇，苏华英，汪明清，游成彬，黄红伟（８５）…………第４期□大数据专题基于故障概率的配电设备排查路径规划 马天佚，朱建明，杨 霖，张 驰（１）……………………………多源信息融合的微服务化电网事故追忆 韦洪波，曹 伟，叶桂南，韦昌福，何伊妮（８）……………………基于人工智能的电网调度操作智能防误系统建设及实践 蔡新雷，齐 颖（１６）………………………………………………电力物联网中５Ｇ边缘计算技术的研究 王 亮，鲜 柯（２４）………………………………………………基于ＬｏＲａ技术的低压集抄系统运行可靠性分析 孙 航，梁丹丹，郝凤柱，何 毅，张 鸷（３１）…………………基于规则和机器学习的核电文件分发系统研究 刘帝勇，杨 强，岳振兴（３９）……………………………………基于大数据模式识别机器学习算法的热力站动态能耗指标 预测模型王 炎，张海增，胡新华，赵 隽，李 添（４７）………基于ＸＧｂｏｏｓｔ的线路覆冰测量中激光测距的误差研究 曾华荣，谢百明，王 冕，林呈辉，高吉普（５４）…………………多虚拟电厂接入的主动配电系统优化经济调度 邵倩文，姚 璐，谢 威，李舒佳，谢 敏，李建钊（６２）…………基于预期完成率的月内滚动机组组合研究 田年杰，苏华英，刘明顺，李 赟，黄红伟，游成彬（７１）…………电能表运行误差与状态评价模型研究 王晨丞，张君胜，蒲丽娟，何培东，杜 斌，赵智辉（７９）…………存在反向有功电量低压用户的研判方法研究 马 浩，王立斌，武超飞，赵国鹏，马婷婷（８６）…………………第５期□大数据专题基于生存分析模型的电力设备故障预测方法 王春波，陈 刚，周 融，马莉娟（１）……………………………基于人工智能技术的电网调度控制业务研究 范英乐，王 浩，白玉东，李 熙（９）……………………………基于神经棒的电力变压器离线图像识别研究与应用 曾 惜，王 冕，王林波，龙思璇，吕 飞，陈华彬（１６）…………低照度液晶屏幕图像增强算法 张薇薇，王 彦，张庆伟，付龙明，黄 辉（２３）…………………一种改进的ＲＧＢ－ＤＳＬＡＭ室内空间三维重建方法 余兆凯，彭晓峰，邱昌杰，李 训，常友谦（３０）…………………综合能源热力潮流节点标幺值模型及算法实现 陈 晓，齐文斌，平 原，谭志海，刘兴艳（３８）…………………考虑发电能力匹配性的输变电设备检修优化方法 李 豹，袁 泉，张 蔷，卢明富，张德亮，黄红伟（４６）…………大数据技术在配网单线图自动成图的应用研究 何雄坤，周宏志，聂 辉，陈满超，齐志刚（５４）…………………基于数据驱动的物资储检配一体化系统研究和应用 彭 坤，朱长征，高书怡，朱孝峰，潘 敏，李 刚（６４）…………基于大数据的发电量预测分析数据平台建设 张睿锐，徐俊强，童 琪（７２）……………………………………一种云计算数字签名技术的研究与实现 杨凯利，瞿 强，张永超，张其静，娄红红（８０）…………………面向电网实时运行风险的快速定级方法研究及应用 罗 艳，陈子敬，高 浩，粟 景（８６）……………………………第６期□大数据专题基于用户停车行为统计的电动汽车快速充电站最优规划 陈巨龙，刘振铭，薛 毅，廖志军，郑方鹏，徐立新（１）…………大数据环境下基于Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法的分组负荷预测研究 史 静，南开辉，周 琪，谈 健，李 琥（９）……………………基于改进的ＳＡＥ和ＤＣＴ的自适应无人机巡线图像识别算法研究 王 鑫，李天睿，焦睦涵，刘萌森，刘逸涵（１７）…………………基于ＫＣ－ＬＳＳＶＭ－ＭＡＦＳＡ的并网光伏微网系统的能量管理 黄 柯，李佳蓉，杨璐瑜，陈 爽（２６）……………………………基于ＢＰ神经网络模型的输电线路造价预测模型研究 张宇晨，张宇霖，封春菲，王 晨（３５）…………………………基于ＴＯＰＳＩＳ的私自增容专变电力用户排查方法 王立斌，张思为，马 浩，赵 佩，李梦宇（４３）…………………基于多级属性加密的零信任访问授权控制方法研究与设计 黄 何，刘 劼，袁 辉（５１）……………………………………基于大数据分析的电力用户多维价值识别精准营销投入产出 模型研究姚丹靖，褚 燕（５７）……………………………………基于大数据技术的配网故障抢修分析预测系统的设计与实践 王海洋，迟兆江，蔡鹏飞（６３）……………………………………数据标签研究与应用李阿勇，税 雪，宋志伟（６９）………………基于泛在感知及Ｐｙｔｈｏｎ编程的线损问题区间快速定位方法 黑 阳，单宇南，李文澜，张 维，郝旭东，胡一平（７５）…………基于同步向量的配电网运行数据监测装置设计 曾 惜，王元峰，王林波，杨琦岑，蔡广林（８５）…………………第７期□大数据专题基于ＦａｃｅＮｅｔ的无人值守变电站智能监控终端 宗祥瑞，王 洋，金 尧，周 斌，任新颜，庞玉志（１）…………基于大数据的电网状态估计精细化分析 刘 爽，张 硕，郑 璐，王兴才，金宜放，王 铎（９）………… 第１２期《电力大数据》２０２０年总目录数据挖掘技术在反窃电工作中的应用研究 秦 娜，高振江，白泽明，栾德佳，李雨庭（１６）…………………水火电发电权交易机制及水电市场化发展模式探究 吕 翔，吴引航，戴晓娟，卢冬雪，陈雨果（２４）…………………基于随机模型预测控制的能源互联网双层协调优化调度 蒋泽甫，张 彦，高 华，何向刚，周杨林（３１）…………………一种基于ＳＱＬｉｔｅ数据库的电网滚动规划分布式收资方法 俞秋阳，何俊峰，常宝立，王新宝（３９）……………………………利用差分－花粉算法实现反时限过流优化 罗 琨，罗晨瑀，刘 丽，李正新，周 坤，郝东方（４６）…………变电站双星形并联电容器组电容量快速测量方法 杨 旗，谢百明，陈沛龙，文 屹，马晓红，陈 竹（５４）…………基于数据分析的ＭＧＰ并网系统电气端口的谐波特性 陈巨龙，薛 毅，李庆生，张裕，何向刚（６２）……………………基于聚类分析的低压配电设备误告警识别方法 冯 义，李中文，晋 斌，张腾飞（７２）……………………………一种基于主站多源信息的配网故障定位方法研究 练 寅，王 荣，刘安茳，王昆伦（７９）……………………………贵州火电机组机网耦合扭振典型故障分析与寿命评估 徐章福，邓彤天，李志凌，姜延灿（８６）……………………………第８期□大数据专题基于电力大数据的新能源跨区域消纳研究 彭 旭，郭耀松，刘 琼，周兆南，白 鑫，高 翔（１）…………基于小波变换的多路基坑尺寸检测降噪评估 张 周，胡 科，张 鹏，林 佳，胡涤尘（９）……………………基于多层协作负荷辨识技术的新型智能电表研制及应用 田 欣，王克南，宁 蒙，邓士伟，李世洁（１８）…………………考虑稳控系统动作策略的大电网实时风险评估 康 鹏，陈俊全，姚 刚，宋 弦，白宏宇，杨 帅（２６）…………基于电力大数据的多源异构数据融合技术研究与应用 毛先胤，文 屹，马晓红，黄 欢，张 辉，余 容（３３）…………考虑设备利用效率和规划执行情况的配电网规划投资分配模型 张 彦，高 华，刘金森，李丽娟（４０）……………………………基于ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ的输电杆塔腐蚀失重回归拟合研究和分析 王 立，李 振，王 伟，杨世平，刘 恒（４７）…………………基于营配大数据的配网故障定位系统的设计与实现 袁忠军，王 丹，段湛辉，陈业伟，李明勇，张宁欢（５６）…………基于健康度与重要度的配电网线路评价 林 元（６３）………………………………………………………基于新型滑模观测器的ＭＭＣ子模块ＩＧＢＴ开路故障诊断方法 刘方艳，汤亚芳（７１）………………………………………………基于电量守恒原理台区拓扑计算模型研究与应用 梁旭常，汪 毅，黄兆鹏，靳 光，刘 林，王 鹏（７９）…………深度调峰工况下外圈配水湿式冷却塔模拟研究 王锁斌，邓彤天，王红波，李晨宇（８６）……………………………第９期□大数据专题基于电网电厂数据交互的居民垃圾分类激励方法及效果预测 方 响，王 亿，夏 霖，孙智卿，徐祥海，侯伟宏（１）…………基于无线传感器与边缘网关的变电站全物联体系方案 朱 成，黄 娅，刘 沁，张 力，刘光程，周哲夫（１０）…………基于大数据技术的电网自然灾害应急救援能力评价体系研究 秦浩然，夏银宽（１８）………………………………………………基于改进粒子群算法的接地网腐蚀诊断研究 陈敬友，付 明，张 军，张 超，杨尊富，雷治炼（２６）…………基于用电信息的电力能效服务潜在客户挖掘 王立斌，马 浩，杨 鹏，张 晶，张肖杰（３４）…………………基于模糊聚类与互信息的电网运营指标类间筛选策略 李嘉周，尹 远，刘俊勇，王电钢，黄 林，唐 杰（４２）…………基于监控ＰａａＳ的大数据治理研究 王 军，宋 尧，于全喜，宁 楠，廖清阳（５０）…………………考虑抽蓄电站运行特性的电网经济调度方法 袁 泉，周 鑫，张 蔷，周毓敏，黄红伟，李 展（５８）…………基于改进内点法的电热联合系统优化研究 陈 晓，谭志海，平 原，刘兴艳，李玉芬（６６）…………………ＳＰＷＭ逆变器输出共模电压影响因素研究 江 娜，曾 鹏，艾 波，李 锦，王生平，谢明威（７４）…………机网系统耦合作用下贵州火电机组轴系扭振建模与实测验证 徐章福，邓彤天，李志凌，姜延灿（８５））…………………………第１０期□大数据专题基于一维卷积神经网络和自注意力机制的非侵入式负荷分解 蒙 亮，于 超，张希翔，覃智君（１）……………………………弱约束关联下考虑社会属性的低压居民台区负荷预测 卢德龙，缪继东，吕培强，殷 勤，吴 阳（９）……………………基于多维特征模糊聚类的负荷用户精准用电管理策略 殷新博，王 数，陆 芸（１７）……………………………………ＲＩＭＡ－ＭＳＦＤ组合模型在甘肃省水力发电量预测中的应用 成禹蓉，冶海廷（２５）………………………………………………大数据思维推进光伏扶贫管理创新的实践及应用研究 罗 凡，徐兰兰，边海源，杨照逵，白闻强，王小龙（３４）…………基于移动边缘计算的电力需求响应业务分配研究 胡 波，王建红（４２）………………………………………………基于大数据的企业用能数据共享分析平台设计与实现 张 颖，郭思炎，张益辉（４９）……………………………………电力大数据第２３卷基于云计算的小水电远程集控平台的设计与实现 陈云鹏，郑黎明，邱生顺，刘德文，李晓波，杜 炜，陈庆锋（５５）……基于数据中台的电力数据报表模型研究与应用 张 帆，杨 志，李文娟，胡锡双，张 乐（６３）…………………基于规划工具的配电网规划现状数据分析研究 关守姝，董小虎，孙 强，冯 涛，韩天华（７０）…………………南方电网发电侧运行备用容量统计研究及应用 李慧勇，杜 旭，方必武，杨 林，郭自豪，丁 刚（７９）…………电力数据标签库建设及服务能力研究 郭 敏，林晓静，尹泽楠，万 凯（８６）……………………………第１１期□大数据专题基于电网大数据的故障风险分析研究 裴求根，杨舒涵，卢宾宾（１）………………………………………基于改进ＦａｓｔｅｒＲＣＮＮ的配网架空线路异常状态检测 王超洋，罗敬一（９）………………………………………………基于ＡＩ大数据技术的无人机巡线研究 王 勇，王永旺，郭建勋（１７）……………………………………基于大数据的输电线路无人机巡检路径追踪方法 吴晏芳，梁智勇，陈冠胜，黄 浩，姜 南，魏子力（２４）…………基于边缘计算的ＧＩＳ母线热特性状态辨识研究 程占峰，夏 博，李波涛，王兴江，朱思尧（３１）…………………基于大数据技术的交直流混合主动配电网规划模型构建 胡 波，赵善龙，庞伟林（３８）……………………………………呼和浩特地区电网基于大数据的ＢＰ神经网络短期负荷预测 姜海洋，周芮冰，王烁罡，周定均，刘昌新，云 卿（４７）…………智慧家庭储能系统配置与运行双层优化 胡厚鹏，林晓明，钱 斌，梁 雾，刘安茳，练 寅（５５）…………基于出力－等值容量特性的光伏出力预测方法 吴 雨，张 宇，赵紫恒，连 欣（６３）……………………………基于电力大数据分析的综合能源服务分析与服务策略制定 曹 敏，白泽洋，巨 健（７２）……………………………………基于电量实时计算的市场监测数字化分析研究与应用 王林信，罗世刚，江 元，李竣业（７９）……………………………基于大数据分析的火电机组节能诊断与能效管理 张 平，孙雪丽（８６）………………………………………………第１２期□大数据专题Ｘ射线数字成像技术与图像人工智能诊断的探索与实践 谢百明，李 波，樊 磊（１）………………………………………基于大数据多元电网动态参数应用的研究 谢怀影，于 淼，贾 威，赵 军，李 婷，王钒宇（１０）…………基于ＣＥＥＭＤＡＮ－ＷＰＴ的台区线损组合变权预测模型研究 周 彬，李宜伦，张异殊，王国栋，蔡娇彧，牛 俊（１８）…………基于大数据分析的园区综合能源企业能效评价 郭 飞，王 波，王 亮，史渊源，胡建军，李秀广（２９）…………基于数据挖掘的南网异地容灾数据负载分析及磁盘空间预测 姜 南，梁智勇，吴晏芳，黄 浩，魏子力，吴浩珊（３７）…………江苏核电基于Ｓｏｌｒ与ＨＢａｓｅ的ＣＣ１设备信息工作台的设计 与实现 朱云飞，杨 强，秦绪涛，张钧鸣（４４）…………………………社会治理视角下的城市大脑电力驾驶舱设计及应用 王 亿，陈 奕，方 响，宣 弈，徐祥海，孙智卿（５０）……基于电力负荷大数据的负荷分析方法及其在无锡地区疫情 期间的应用 董金哲，白晨阳，刘志仁，於慧敏，胡晓青，李 澄（５７）……基于电力大数据的企业复工复产模型研究及应用 王林信，江 元，罗世刚，李竣业（６５）…………………………融合气象信息的配网故障特征挖掘和故障预报研究 周小华，范美鹏，袁雪松，舒文雄（７２）…………………………居民用电行为分析及潜力研究 杨 宏，邓晨成，邹 芹，石 莹（８０）…………………………《电力大数据》２０２０年１～１２期总目录 （８９）………………………………………………。
基于智能算法的电动汽车充电调度研究
基于智能算法的电动汽车充电调度研究电动汽车作为清洁能源的重要代表，被广泛应用于现代交通系统中，解决了传统燃油车辆所面临的环境污染和能源危机等问题。
然而，电动汽车的快速普及也带来了新的挑战，即充电设施的合理调度和管理。
为了满足用户的需求，提高充电设施的利用率和运行效果，基于智能算法的电动汽车充电调度研究成为了一个热门的领域。
在电动汽车充电调度研究中，智能算法被广泛应用于优化充电设施的调度策略。
智能算法，如遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等，具备全局搜索能力和自适应性，能够针对不同的充电需求和运行环境，寻找最优的充电调度方案。
通过分析电动汽车的充电需求、充电设施的属性和运行情况，智能算法能够实现充电设施的合理安排和分配。
首先，基于智能算法的电动汽车充电调度研究能够确保充电设施的可靠性和可用性。
充电设施的可靠性是指设施能够按照用户的需求和要求提供稳定、可靠的充电服务。
通过智能算法优化调度充电设施的工作模式和状态，可以实现设施的最佳协调和运行。
同时，智能算法还能够分析和预测充电需求，合理分配充电设施的供给，确保设施的可用性。
其次，基于智能算法的电动汽车充电调度研究能够提高充电设施的利用率和效果。
充电设施的利用率是指设施的充电效能和充电时间的有效利用率。
智能算法可以根据电动汽车的充电需求和运行状况，优化设施的分配和调度，尽量减少设施的空闲时间和排队等待时间，提高设施的利用效果。
此外，智能算法还可以结合能源管理系统，实现对充电设施的电力控制和优化配置，进一步提高设施的利用率和效果。
最后，基于智能算法的电动汽车充电调度研究能够促进充电设施的可持续发展和智能化管理。
充电设施的可持续发展是指设施能够长期稳定运行和适应市场需求的能力。
通过智能算法优化调度充电设施的运行模式和工作状态，可以降低设施的能耗和运行成本，延长设施的使用寿命，实现设施的可持续发展。
同时，智能算法还可以结合互联网和物联网技术，实现对充电设施的远程监控和智能管理，提升充电设施的智能化程度。
融合电网和交通网信息的电动车辆最优充电路径策略
融合电网和交通网信息的电动车辆最优充电路径策略一、本文概述随着全球能源危机和环境问题的日益严重，电动车辆（EVs）作为一种清洁、高效的交通方式，受到了广泛关注。
然而，电动车辆的普及和大规模应用仍面临着许多挑战，其中最突出的问题之一是充电设施的不足和充电路径规划的不合理。
为了解决这一问题，本文提出了一种融合电网和交通网信息的电动车辆最优充电路径策略。
该策略旨在通过综合考虑电网状态、交通拥堵情况、充电设施分布等因素，为电动车辆规划出一条既高效又经济的充电路径。
通过优化充电路径，不仅可以减少充电等待时间和行驶时间，提高充电效率，还可以平衡电网负荷，避免电网拥堵，从而保障电力系统的稳定运行。
本文首先介绍了电动车辆充电路径规划的重要性和现状，然后详细阐述了融合电网和交通网信息的充电路径规划方法。
接着，通过构建数学模型和算法，对最优充电路径策略进行了仿真分析和验证。
本文总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。
通过本文的研究，旨在为电动车辆的充电路径规划提供一种新的思路和方法，推动电动车辆的普及和大规模应用，为实现绿色、低碳、可持续的交通出行做出贡献。
二、电动车辆充电需求与特性分析随着全球对环保和可持续发展的日益关注，电动车辆（Electric Vehicles, EVs）作为一种清洁能源交通方式，正在逐渐改变我们的出行方式。
然而，电动车辆的广泛应用也带来了一系列新的挑战，其中最为突出的问题之一便是如何有效地规划和管理电动车辆的充电行为。
这不仅涉及到电网的稳定运行，还关乎到城市交通的顺畅和效率。
因此，深入研究电动车辆的充电需求和特性，对于制定最优的充电路径策略具有重要意义。
电动车辆的充电需求呈现出明显的时空分布不均的特点。
在时间上，由于人们的出行习惯和日常活动规律，电动车辆的充电需求在一天的不同时段会有较大的波动。
在空间上，由于城市区域的功能划分和人口密度差异，不同区域的充电需求也会有所不同。
因此，需要综合考虑时间和空间因素，来合理规划和布局充电设施。
电力系统中的新能源智能调度与优化
电力系统中的新能源智能调度与优化随着新能源发电技术的不断发展和应用，电力系统中的新能源智能调度与优化成为一项重要的研究课题。
新能源智能调度与优化旨在合理调度和控制电力系统中的新能源发电设备，以确保稳定、可靠的电力供应，并在实现清洁能源转型的同时提高电力系统的经济性和可持续性。
新能源智能调度与优化主要包括以下几个方面的内容：1. 新能源发电预测和规划新能源发电具有不稳定性和间歇性特点，因此准确预测和规划新能源发电量对于电力系统的调度非常重要。
基于历史数据、天气预报和其他因素的新能源发电预测模型可以帮助电力系统运营商合理安排发电设备的运行计划，减轻电力系统的负荷压力，并提高电力供应的可靠性。
2. 新能源发电设备调度与控制新能源发电设备的调度与控制是新能源智能调度与优化的核心内容。
通过实时监测新能源发电设备的运行状态和网路负荷状况，采用先进的算法和控制策略，可以优化调度新能源发电设备的运行模式，提高发电效率和电网稳定性。
例如，通过合理地分配风力发电机组和光伏发电板的出力比例，可以最大限度地利用新能源发电设备的潜力，平衡电力系统的供需矛盾。
3. 新能源发电与储能技术的协同运行随着储能技术的发展和应用，将新能源发电与储能设备进行协同运行，可以进一步提高电力系统的灵活性和可靠性。
新能源发电与储能技术的协同运行可以应对新能源发电的波动性和间断性，将过剩的电能存储起来，以备不时之需，并在电力系统需求峰值时释放储能，实现电力供应的平衡和优化。
4. 新能源发电调度的经济性分析与仿真进行新能源发电调度的经济性分析与仿真能够评估新能源智能调度与优化的效果，并为电力系统的规划和决策提供参考。
通过建立电力市场模型和经济评估指标，可以对新能源发电调度过程中的成本和收益进行分析，并进行仿真实验，评估不同调度策略对电力系统的影响。
新能源智能调度与优化不仅可以提高电力系统的效率和可靠性，还能够减少对传统化石能源的依赖，降低碳排放和环境污染。
新能源电力系统的调度与优化研究
新能源电力系统的调度与优化研究随着环境问题的日益突出，新能源作为可持续发展的重要方式，受到了全球范围内的广泛关注。
新能源电力系统作为未来能源体系的重要组成部分，其调度与优化研究成为了当今科研领域的热点之一。
本文将介绍新能源电力系统调度与优化的背景、研究内容以及未来的发展方向。
一、背景新能源电力系统是指利用可再生能源（如太阳能、风能、水能等）进行发电和输送的电力系统。
与传统的电力系统相比，新能源电力系统具有环境友好、资源丰富和分布广泛的特点。
然而，新能源电力系统也面临诸多挑战，如不稳定的能源输出、不可预测的天气变化、传统电力系统的复杂度等。
为了确保新能源电力系统的可靠运行和经济性，调度与优化研究成为了必不可少的环节。
二、调度研究新能源电力系统的调度研究是指通过运用数学模型和优化算法，制定合理的发电计划和调度策略，以实现系统的经济性、安全性和环境友好性。
1. 新能源发电计划新能源发电计划是指根据天气预报、负荷需求和电力市场等因素，确定新能源各个发电设备的出力以及发电的时间分配。
通过合理的发电计划，可以最大限度地利用新能源，减少能源浪费和环境污染。
2. 能量存储与供需平衡由于新能源的输出不稳定，需要在系统中引入能量存储装置，以便在能源供应不足时进行补充，并在能源过剩时进行储存。
能量存储技术的发展为新能源电力系统的调度与优化提供了新思路和方法。
3. 灵活性与响应能力新能源电力系统的调度需要考虑系统中各个设备的灵活性和响应能力。
例如，风机的输出受风速、风向等因素影响，而太阳能电池的输出受日照强度、云量等因素制约。
合理利用灵活性和响应能力，可以平衡系统的供需矛盾，提高系统的稳定性和效率。
三、优化研究新能源电力系统的优化研究是指通过建立系统模型、优化目标函数和选择合适的优化算法，对系统进行全局优化，以提高系统的性能和效益。
优化研究可以从以下几个方面展开：1. 经济性优化新能源电力系统的经济性优化是指通过优化发电计划、能源配置和调度策略，最大限度地减少系统的成本，提高系统的经济效益。
电动汽车智能充电调度与电量优化算法研究
电动汽车智能充电调度与电量优化算法研究随着人们对可持续发展和环境保护意识的增强，电动汽车作为一种清洁能源交通工具逐渐走进了人们的生活。
然而，电动汽车的普及也带来了一个新的挑战，即如何有效地管理和优化电动汽车的充电调度和电量利用。
本文将探讨电动汽车智能充电调度与电量优化算法的研究。
首先，我们需要明确电动汽车智能充电调度的目标和约束条件。
智能充电调度的目标是在满足用户需求的前提下，合理安排电动汽车的充电计划，最大程度地提高电动汽车的充电效率。
约束条件则包括充电设备的容量限制、用户特定需求和电力系统的负荷平衡等。
为了实现智能充电调度，我们可以借鉴传统调度理论和算法，并根据电动汽车的特点进行改进和优化。
一种常见的算法是基于最短充电时间的调度算法。
该算法通过计算每辆电动汽车的剩余电量和到达时间，将充电设备分配给优先级最高的汽车进行充电。
然而，这种算法忽略了电动汽车的行驶距离和停留时间之间的关系，可能导致充电设备的利用率不高。
为了进一步优化电动汽车的充电调度，我们可以引入电量优化算法。
电量优化算法的目标是通过合理调度电动汽车的充电计划，最大限度地降低电网的负荷压力和峰值负荷。
其中一种常见的算法是基于遗传算法的电量优化算法。
遗传算法通过选择、交叉和变异等操作，模拟自然界的进化过程，寻找最优解。
在电动汽车的电量优化中，遗传算法可以根据电动汽车的剩余电量和充电需求，调整充电计划，以便在电力系统负荷平衡的前提下，满足电动汽车的充电需求。
此外，智能充电调度与电量优化算法还可以结合使用。
通过将智能充电调度算法与电量优化算法相结合，我们可以在满足用户需求的前提下，合理安排电动汽车的充电计划，同时降低电力系统的负荷压力和峰值负荷。
这种算法可以根据电动汽车的行驶距离和停留时间，以及电力系统的负荷情况，动态调整充电计划，以实现充电设备的最优利用和电力系统的负荷均衡。
总结起来，电动汽车智能充电调度与电量优化算法的研究是为了实现电动汽车的高效充电和电力系统的负荷均衡。
电力系统中的电价优化策略与调度方法比较研究
电力系统中的电价优化策略与调度方法比较研究随着经济的快速发展和人们对电能需求的不断增加，电力系统中的电价优化策略与调度方法成为了研究的热点。
电价优化和调度是为了在满足用户需求的同时，最大程度地提高能源利用效率和系统的收益。
本文将就电价优化和调度方法进行综述和比较研究，以期为电力系统的优化和调度提供参考。
一、电价优化策略电价优化是通过制定动态电价体系，引导用户在电能消费方面进行灵活调整，以达到提高能源利用效率和经济效益的目的。
以下是目前常见的几种电价优化策略：1. 峰谷电价策略峰谷电价策略是指通过对不同时段设定不同的电价，鼓励用户在低负荷时段增加用电量，减少高负荷时段的用电量。
这种策略可以平滑用电负荷曲线，减轻系统峰谷差，提高发电效率，但在实际操作中存在用户行为难以预测和控制的问题。
2. TOU（时段电价）策略TOU策略是将一天分为几个不同的时段，每个时段都有相应的电价。
这种策略能够引导用户在电价较低的时段增加用电量，降低高峰时段的用电需求，提高系统的供需平衡性和电能利用效率。
3. RTP（实时电价）策略RTP策略是根据实时市场电价和用户的用电需求，灵活调整电价。
这种策略根据供求关系变化，给出动态的电价，使用户可根据实时情况优化用电策略。
RTP策略能够更好地反映供需关系，提高资源配置效率，但对用户的要求较高，需要智能化设备支持。
二、电价调度方法电价调度方法是指根据电价优化策略，制定出合理的电源输出计划，以保证系统供电安全和经济效益。
以下是几种常见的电价调度方法：1. 基于经济调度的电价调度方法基于经济调度的电价调度方法是指根据电价、用电负荷和电源成本等因素，通过建立数学模型，确定合理的电源出力计划。
这种方法能够最大程度地降低系统的发电成本，提高系统的经济效益，但需要定期对模型进行修正和优化。
2. 基于能源特性的电价调度方法基于能源特性的电价调度方法是根据不同类型的能源特性，对电源进行分类，制定不同的调度策略。
电力系统中基于智能优化的电量调度算法研究
电力系统中基于智能优化的电量调度算法研究随着电力需求的不断增长，电力系统的稳定运行和高效调度成为当代社会的重要课题。
传统的电力调度算法往往面临着能源浪费、网络负荷过重等问题，而基于智能优化的电量调度算法弥补了传统算法的不足，高效利用能源资源，提高电力系统的运行效能。
本文将对基于智能优化的电量调度算法进行研究和探讨。
一、电力系统中的优化问题传统的电片调度算法往往只考虑供需平衡问题，缺乏对能源的高效利用和成本的优化。
而基于智能优化的电量调度算法，以多目标优化为基础，考虑了多个指标的权衡。
在电力系统中，常见的优化问题包括发电机组合优化、电力网络负荷平衡、电力消费预测和电力供应优化。
基于智能优化的算法能够针对这些问题进行快速求解，达到最优或接近最优解。
二、智能优化算法在电力调度中的应用1.遗传算法(GA)遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，不断优化电力系统的参数。
在电力系统中，遗传算法可以用于发电机组合优化问题，通过调整发电机组合的状态和出力，实现电力供应的最优化。
此外，遗传算法还可以用于电力负荷的预测和电力网络的优化布局等问题。
2.粒子群优化(PSO)粒子群优化算法是基于鸟群觅食行为的一种优化算法，通过模拟粒子的位置和速度，不断寻找全局最优解。
在电力系统中，粒子群优化算法可以用于电力需求预测和电力供需调度问题。
通过优化预测模型中的参数和调整电力供需的比例，粒子群优化算法可以实现电力系统的高效调度。
3.蚁群算法(ACO)蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的一种优化算法，通过信息素的传递和挥发，不断寻找最优路径。
在电力系统中，蚁群算法可以用于电力网络的布局优化和线路维护问题。
通过调整蚁群中每只蚂蚁的状态和路径选择，蚁群算法可以实现电力系统的高效布局和维护。
三、智能优化算法的优势和挑战1.优势基于智能优化的电量调度算法具有较高的求解效率和精确度。
与传统的调度算法相比，智能优化算法能够更好地考虑复杂的非线性函数、多目标和多约束条件，优化问题的求解时间更短、结果更准确。
电动汽车最优充放电策略研究
电动汽车最优充放电策略研究作者：刘勇那佳琪高原来源：《科技创新与应用》2017年第07期摘要：随着插入式混合电动汽车（PHEVs）规模化使用，其充放电过程将对电网的安全经济运行造成重要的影响。
文章根据有关PHEVs市场渗透率、行程的概率分布等数据资料对一天内PHEVs充放电流量做了细致的预测。
建立了以电价为引导因素的调度模型，对含有PHEVs的电力系统中的火电机组进行负荷经济分配并制定PHEVs充放电策略。
关键词：插入式混合动力电动车；充放电策略；经济调度；V2G；电力系统PHEVs电力需求为动力电池、充电设施、用户行为3方面。
用户的行为习惯影响充电需求的时间分布、决定PHEVs充放电行为，主要包括开始充电时刻和日行驶里程2个方面。
行程与充电持续时间相关。
文献[1]的方法，考虑充放电开始时间和不同类型PHEVs日行程的概率分布。
Unifrnd函数产生充电时间内均匀分布的随机数，模拟接入时刻（取整）。
起始时刻加上时长得到充电结束时刻（取整）。
依次得到每辆PHEV具体的充电时段，叠加在横坐标为时刻，纵坐标为功率的坐标图上得到PHEVs充电功率图。
因此， PHEVs的充放电可以对系统总负荷进行削峰填谷，提高系统运行的经济性。
文献[2]提出一种以车主的经济效益最大化为目标的PHEV充放电策略，充或放取决于实时电价和PHEVs油价，充放电策略可以自动适应动态电价。
本文从系统的角度制定PHEVs充放电策略。
1 价格峰谷比为2：1（负荷高峰期电价高，负荷低谷期电价低）分析：当电价有一定峰谷比，且在高峰期电价高，低谷期电价低，可以较好地引导PHEVs在低谷期充电，在高峰期放电，能较好地削峰填谷，一天内放电总量较上文策略明显增加。
（如图2）2 价格峰谷比为6：1（负荷高峰期电价高，负荷低谷期电价低）分析：峰谷比进一步提高，价格的引导作用进一步加强，从图3中可以看出，PHEVs的充放电策略很好地满足了在负荷高峰期向电网放电，负荷低谷期完成充电的要求，非常好地平抑了电网峰谷差，而且一天内总的放电量进一步增加。
电动汽车充电站的智能调度与充电策略研究
电动汽车充电站的智能调度与充电策略研究随着环保意识的不断增强和科技的快速发展，电动汽车逐渐成为汽车市场的主流选择。
然而，随之而来的问题是充电设施的不足以及充电时间过长带来的用户不便。
因此，电动汽车充电站的智能调度与充电策略研究变得尤为重要。
智能调度是电动汽车充电站的关键要素之一。
在电动汽车充电站的运营过程中，如何合理、高效地分配充电资源以满足用户的需求，是智能调度的核心问题。
首先，通过精准的电动汽车定位和充电需求预测，智能调度系统可以根据用户的充电需求和充电桩的空闲情况，合理地安排充电桩的分配，从而避免用户在等待充电桩的过程中浪费时间。
其次，智能调度系统可以通过对电动汽车充电桩的运营数据进行分析和挖掘，提高电动汽车充电桩的利用率。
通过对充电桩的使用情况进行数据分析，可以调整充电桩的布局和数量，提高充电桩的利用效率，减少用户等待充电桩的时间，提高用户满意度。
充电策略也是电动汽车充电站需要考虑的重要问题之一。
充电策略的选择不仅关系到充电桩的使用效率，还关系到电动汽车的充电速度和使用寿命。
首先，充电桩的功率和充电速度应该适合电动汽车的需求。
根据电动汽车的电池容量和充电速度需求，充电桩的功率应该合理设置，既要满足电动汽车的快速充电需求，又要避免过高的功率对电动汽车电池的损伤。
其次，充电策略还需要考虑电动汽车的充电行为和充电需求。
不同类型的用户可能有不同的充电习惯和行为模式，因此，针对不同类型的用户制定不同的充电策略非常重要。
例如，一些用户可能更倾向于在家里进行充电，而一些用户可能更倾向于在工作场所进行充电，因此，充电站的布局和充电策略需要根据用户的需求进行调整。
另外，考虑到用户的充电时间和充电需求的比例，可以采用灵活的充电策略，在电动汽车充电站的高峰时段，加强充电桩的供给，以满足用户的充电需求。
电动汽车充电站的智能调度和充电策略的研究离不开先进的技术和算法。
利用人工智能、大数据分析和优化算法，可以实现对电动汽车充电站的智能调度和充电策略的优化。
电动汽车智能充电调度与优化控制研究
电动汽车智能充电调度与优化控制研究随着环境保护意识的提升和对化石能源的依赖程度下降，电动汽车作为一种清洁、可持续的交通选择逐渐受到人们的青睐。
然而，电动汽车的快速发展面临着一个普遍存在的问题，即充电设施的不足和充电效率的低下。
为了解决这个问题，电动汽车智能充电调度与优化控制的研究应运而生。
电动汽车智能充电调度与优化控制是指利用先进的信息和通信技术，对充电设施的使用进行智能化调度和优化控制，以提高充电效率和用户体验。
其主要目标是合理安排电动汽车的充电时间、地点和方式，减少充电队列的排队时间和充电设施的闲置情况，提高电网的稳定性和供电效率。
为了实现电动汽车智能充电调度与优化控制，研究者们面临着以下几个关键问题：充电需求预测、充电设施的规划和部署、充电调度算法的设计与实现以及充电服务平台的建设。
首先，充电需求预测是电动汽车智能充电调度与优化控制的基础。
通过对电动汽车的使用数据进行分析和建模，可以预测未来充电需求的大小、时间和地点。
这为充电设施的规划和部署提供了重要参考。
同时，充电需求的预测还可以帮助电网管理者合理安排电力资源，避免电力供应的不稳定性。
其次，充电设施的规划和部署是电动汽车智能充电调度与优化控制的关键环节。
通过对城市交通网络和用户出行特征的分析，可以确定合理的充电设施的位置和数量。
同时，还需要综合考虑电网容量、设施建设成本等因素，选择最佳的充电设施部署方案。
充电调度算法的设计与实现是实现电动汽车智能充电的关键。
通过对充电设施的状态、充电需求和电网负载等信息进行实时监测和分析，可以制定合理的充电调度策略。
例如，可以通过合理安排充电设施的调度顺序和剩余时间预测，减少用户等待时间和充电设施的闲置时间。
最后，充电服务平台的建设是实现电动汽车智能充电调度与优化控制的必要条件。
充电服务平台可以提供实时的充电设施信息、充电需求预测和充电调度策略，为用户和电网管理者提供便捷的充电服务。
同时，充电服务平台还可以通过对用户行为和偏好的分析，提供个性化的充电服务和推荐。
基于人工智能的新能源汽车充电桩智能调度系统研究
基于人工智能的新能源汽车充电桩智能调度系统研究新能源汽车是环保、节能的交通工具，越来越受到人们的青睐。
然而，新能源汽车的普及也带来了充电桩资源的匮乏和不足的问题。
为了解决这一难题，基于人工智能技术的新能源汽车充电桩智能调度系统应运而生。
一、新能源汽车充电桩智能调度系统概述新能源汽车充电桩智能调度系统是指利用人工智能技术对充电桩进行调度和管理，以最大程度地提高充电桩资源的利用率，满足新能源汽车主人的充电需求。
该系统能够通过实时监测充电桩的使用情况、用户需求、充电桩位置等信息，自动调度充电桩资源，实现优化调度。
二、基于人工智能技术的新能源汽车充电桩智能调度系统设计与实现1. 数据采集与处理新能源汽车充电桩智能调度系统通过各个充电桩设备和用户终端设备之间的信息交互，实时收集各个充电桩的使用情况、实时电量、位置等数据，利用大数据处理技术对这些数据进行分析和挖掘，为系统的优化调度提供数据支持。
2. 智能算法设计基于人工智能技术的新能源汽车充电桩智能调度系统采用了各种智能算法，如遗传算法、强化学习算法等，对充电桩资源进行智能调度。
系统能够实时调整充电桩的开放与关闭状态，根据用户需求和充电桩之间的距离等因素，进行智能的调度分配，以提高充电桩资源的利用率。
3. 用户体验优化新能源汽车充电桩智能调度系统还考虑了用户体验的优化。
通过智能算法对用户的充电需求进行识别和预测，提前为用户分配充电资源，避免用户出现无法找到合适充电桩的情况。
同时，系统还可以根据用户的历史充电记录和偏好，为用户推荐最优的充电桩。
三、新能源汽车充电桩智能调度系统的优势与应用1. 资源利用率高基于人工智能技术的新能源汽车充电桩智能调度系统能够实现充电桩资源的智能调度和优化分配，最大程度地提高充电桩资源的利用率，减少新能源汽车主人的等待时间。
2. 节能环保通过智能调度，可以避免出现充电桩资源的过度浪费，节约能源消耗，减少对环境的影响，推动绿色出行。
电动汽车充电桩的动态调度与充电策略研究
电动汽车充电桩的动态调度与充电策略研究第一章：引言在过去几十年中，环境污染和油价的不断上涨引发了对可持续能源的迫切需求。
电动汽车因其零排放特性和较低的能源消耗逐渐成为替代传统内燃机车辆的首选。
然而，电动汽车的充电问题仍然是制约其发展的一大瓶颈。
电动汽车充电桩的动态调度和充电策略的研究成为当前研究的热点之一。
第二章：电动汽车充电桩动态调度2.1 充电桩动态调度的概念充电桩动态调度是指根据电动汽车的充电需求和供电网络的负载情况，合理安排充电桩的充电任务，以实现充电需求的满足和供电网络的平衡。
2.2 充电桩动态调度的作用充电桩动态调度可以提高充电效率，减少用户的等待时间，减缓供电网络压力，优化能源利用效率，降低充电成本等。
第三章：充电策略研究3.1 充电策略的分类充电策略可以分为基于用户需求的充电策略和基于供电网络的充电策略。
前者根据用户的需求安排充电任务，后者根据供电网络的负载情况调整充电策略。
3.2 充电策略的具体研究内容充电策略的具体研究内容包括：充电任务分配算法的设计、充电桩的布置优化、充电策略对供电网络的影响分析等。
第四章：充电桩动态调度与充电策略的优化方法4.1 优化方法的选择充电桩动态调度和充电策略的优化可以使用数学规划方法、仿真优化方法、人工智能算法等。
4.2 优化目标优化目标包括：最小化用户的等待时间、最小化供电网络的负荷波动、最小化充电成本、最大化能源利用效率等。
第五章：实例分析与案例研究5.1 充电桩动态调度实例分析通过引入实例分析，比较不同的充电桩动态调度策略在不同场景下的性能和效果，评估其优缺点，进一步优化充电桩动态调度策略。
5.2 充电策略案例研究选取一些实际案例，探究不同的充电策略对供电网络的影响，分析其优缺点，并提出相应的优化方案。
第六章：未来发展趋势与展望6.1 快速充电技术的进一步发展随着电池技术和充电技术的不断进步，充电时间将进一步缩短，快速充电技术将成为未来的发展趋势。
基于智能算法的电动汽车充电调度研究
基于智能算法的电动汽车充电调度研究随着生活水平的提高和环境保护意识的增强，电动汽车成为了人们日常生活中越来越重要的一部分。
而随着电动汽车的普及，如何合理利用充电设施，提高整个系统运行效率，已经成为了一个比较热门的研究方向。
本文将介绍一种基于智能算法的电动汽车充电调度研究。
一、电动汽车充电调度的背景在当前的新能源汽车市场中，电动汽车已经成为主流趋势。
然而，由于充电设施的建设不足、停车场位置限制等原因，电动汽车的充电成为了一个非常重要的研究方向。
因为只有在合理利用当前的充电设施，提高整个系统的运行效率，才能够更好地满足市民出行需求。
二、智能算法在电动汽车充电调度中的应用智能算法是一类基于机器学习、优化等数学方法的算法。
这类算法具有良好的可解释性和可扩展性，并且能够根据不同的约束条件进行优化，因此被广泛地应用在各个领域。
在电动汽车充电调度中，智能算法可以帮助我们实现以下目标：1. 最大化电动汽车的使用效率由于大部分电动汽车用户都只在某一个时间段内使用车辆，这个时间段之外，电动汽车就会停留在充电桩旁边。
因此，我们可以利用智能算法来进行调度，将处于空闲状态的充电桩分配给需要充电的车辆，最大化电动汽车的使用效率。
2. 降低充电时间在日常生活中，很多人都有过找不到充电枪插口的经历。
这个问题一方面是因为充电枪插口位置不够明显，另一方面是因为有些充电桩只支持特定型号的电动汽车充电。
通过智能算法，我们可以实现充电桩的智能调度，选择合适的充电桩为需要充电的车辆充电，从而降低充电时间。
3. 降低能源成本为了保证充电设施的正常运行，充电站需要进行配网升级。
这个过程中涉及到大量的能源消耗，如果不加以管理和控制，就会对环境造成污染。
通过智能算法，我们可以实现精准的电网规划，减少能源消耗。
三、总结基于智能算法的电动汽车充电调度研究，可以使得电动汽车充电更加高效、便捷和可持续。
未来，我们可以进一步研究如何将智能算法和人工智能技术相结合，更好地解决电动汽车充电调度问题。
电动汽车充电站智能调度中的优化算法研究
电动汽车充电站智能调度中的优化算法研究近年来，随着全球对环保意识的提高，电动汽车的市场需求迅速增加。
而电动汽车的使用需要依赖充电站的建设和管理，充电站的规划和布局、充电桩的数量和分配、充电桩的平均等待时间等问题已经成为电动汽车普及的主要阻碍之一。
如何优化电动汽车充电站的智能调度，提高充电服务的效率和用户体验，成为了当前亟待解决的问题。
一、电动汽车充电站智能调度的意义电动汽车充电站的智能调度是指对充电站的使用情况进行实时监测和分析，然后根据实际情况安排充电桩的分配，优化充电服务，提高充电站的使用效率和用户体验。
智能调度的作用不仅可以优化充电站的资源分配，提高服务效率，还可以减少用户的等待时间，降低电动汽车的使用成本，进一步促进电动汽车的普及和发展。
二、电动汽车充电站智能调度中存在的问题充电站智能调度面临诸多挑战。
目前，国内的充电站数量增长较快，但是充电站的智能化程度还不够高，存在资源分配不均、排队等待时间过长、充电桩被占用时间过长等问题。
此外，由于不同的电动汽车具有不同的充电需求，因此如何做出区分和统计不同电动汽车的充电需求，也是智能调度中的重要问题。
最后，在实际运行过程中，智能调度还涉及如何确定充电桩状态、如何评估不同充电方案和如何及时处理发生的问题等方面的问题。
三、电动汽车充电站智能调度的优化算法针对电动汽车充电站智能调度的问题，近年来国内外专家提出了多种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、粒子群算法、蚁群算法等。
其中，遗传算法是一种化繁为简的算法，通过基因交叉、变异等方式实现种群的进化，寻找最优解。
模拟退火算法是一种通过随机反复搜索，选取更优方案的算法。
禁忌搜索算法则可以通过记录禁忌表，避免搜索过程中出现重复，寻找最优解。
粒子群算法则将每个解看作一个粒子，根据经验和受到邻居乃至全局信息的影响，调整粒子位置进行寻优。
蚁群算法则仿照蚂蚁寻找食物过程，通过信息素的积累和蒸发，进行全局搜索，得出最优解。
基于强化学习的电动汽车换电站实时调度策略优化
基于强化学习的电动汽车换电站实时调度策略优化摘要：电动汽车（EV）凭借其低碳环保、灵活可控的特点被普遍认为是提高汽车产业竞争力、转型低碳经济、保障能源安全的重要途。
随着EV规模化应用，大量EV集中在电网负荷高峰时段接入电网充电，将进一步增大负荷峰值，带来系统容量不足、影响电能质量等一系列问题。
目前，EV的电能补充模式主要包括整车慢充、整车快充、电池更换3种。
其中，电池更换模式下EV与电池的可分离特性能使电池充电脱离EV的停驶时间限制，更有利于集中管理电池充放电以避免大规模EV随机充电对电网运行造成的不利影响。
将电池视为电网的分布式微储能单元对其充放电进行有序调控，可以实现削峰填谷、促进新能源消纳、进行电压和频率调节等功能，实现EV与电网的双向友好互动。
同时，相比于电池充电站，在相同的服务容量下电池换电站能为EV运营商提供更多的经济收益。
故研究在换电站并入电网的情况下站内电池的充放电优化调度已成为智能电网发展的必然趋势。
关键词：电动汽车；换电站；调度策略引言当前电动汽车柔性载荷的研究通常侧重于电动汽车装卸的优化规划。
电动汽车的充放电过程由聚类优化方法控制，实现电动汽车对电网负荷的控制。
通过控制大型电动汽车的装卸，实现电动汽车、风力和火力的协同优化；从用户充电距离等因素对用户满意度的影响出发，评价电动汽车接入网络的可调节性。
但是，上述研究直接关系到电动汽车的最佳排列工艺，既没有结合用户可调节性的识别，也没有考虑到电动汽车聚合器(EVA)的决策机构，在EVA电源交换资源的最佳排列工艺中还有另一个可调节的资源。
伴随着充电交流的逐步一体化，电流交流负荷将在总体定位中发挥重要作用。
１概述电动汽车电力交易所的电力交换系统是一个综合系统，由许多学科和专业领域整合而成。
在电力交换系统的开发过程中，任何单方面的不足都会导致系统不能正常运行。
因此，系统设计应考虑到电池特性与系统安全运行维护的综合考虑、充电系统与电力交换效率的综合平衡等诸多因素。
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Optimal Scheduling of Charging and Discharging of Electric Vehicle Based on Real Time Price and Economic Dispatch Model
Ma Xiufan Wang Chao Beijing Abstract Hong Xiao 102206 Wang Hao Li Ying （ School of Electrical & Electronic Engineering North China Electric Power University China）
SOCmin ≤ SOCt ≤ SOCmax
t 1
( tC QCt
tDC QDCt
CtV2G )
（ 7） （ 8）
CtV2G
k t B C 100 E
SOC N EV SOC0 SOCmax
T
t max{0, (SOCt 1 SOCt ) E}
式中， NT
2016 年 第 31 卷增刊 1
电 工 技 术 学 报
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
Vol.31
Sup.1 2016
基于实时电价的电动汽车充放电优化策略和 经济调度模型
麻秀范
摘要
王
超
洪
潇
王
皓
北京
李
颖
（华北电力大学电气与电子工程学院
102206 ）
，
直接影响到用户的总成本。电池退化主要由电动汽 车循环充放电产生，也与电池类型有关。 本文采用仅与电池总循环次数成比例的线性模 研究锂离子电池， 文献[20]给出的曲线如图 1 所 型[20]， 示，数值由电池制造商给出。该模型与电池更换成本 ） 。 有关[21]，由此可得电池退化成本 CtV2G （见式（ 2）
Real time pricing makes it possible to optimize the charging load and discharging load
of electric vehicles (Evs). First the real time price model based on time-of-use pricing is built; the minimization of the charging cost in consideration of battery degradation cost as well as constraints including mobility requirements is taken as objective function. The charging price response from EV users aims to interact the charging and discharging load with charging price, therefore the real time pricing model is embedded into the EV charging optimization model mentioned above. A new method, which limits the EV charging and discharging time slot according to the parking periods, is used to solve the EV charging optimization problem. Having obtained the charging load profile, the security-constrained economic dispatch (SCED) problem with V2G model is studied ， in which two stage optimization model including user side and grid side is established. To obtain a credible result from the high time coupling, non-linear and non-convex SCED problem an improved Pattern Search method combined with Genetic Algorithm and augmented Lagrange approach is developed. The simulation and numerical results are based on an IEEE 39 bus system, showing that the model is suitable and robust to analyze the impact of charging load on the grid and the correlation between the scheduling of EVs and output power of generators. Keywords： Electric vehicle, real-time-price response, multi-objective economic dispatch, improved pattern search algorithm
电会影响电网安全经济运行 [1] 。引导电动汽车有序 充放电，可以为电网、用户及社会带来效益 [2] 。通 过实时电价引导电动汽车充放电，既能优化充放电 负荷，又能优化机组出力，使用户侧和电网侧的技 术经济性最佳。 电价对于电动汽车负荷的时空分布有着重要影 响 [3,4] 。文献 [5] 针对电动汽车调度机构建立了 V2G （ vehicle to grid ）模式和分时电价制度与负荷波动 的多目标优化模型，但是没有考虑电动汽车可调用 时间 等 。文 献 [6] 设 计了 电动 汽 车充 放电 峰 谷时 段 与峰谷电价优化模型，但是没有考虑用户侧经济效 益。文献 [7]利用回归模型研究了实时电价与负荷、 风机出力、水电出力、燃气和燃煤价格之间的关系， 但是 对 电动 汽车 行 驶模 式考 虑 不够 充分 。 文献 [8] 指出，电池退化成本和实时电价带来的不确定性在 V2G 车主经济性中有很大影响， 并利用 Bertsimas 的 鲁棒模型对电价变动影响进行建模，但是本文的模 型建立在线性优化基础上。另外在分时电价下会出 现大量用户同时对电价模型作出响应可能会引发新 。目前关于分时电价 的负荷高峰，即“雪崩效应 [9] ” 研究较多，但是电动汽车以实时电价充放电的研究 较少，在这个过程中对电池循环充放电退化成本的 考虑更少。 将电动汽车充放电纳入电网调度能带来效益
循环次数
图1 Fig.1
纳米磷酸铁锂电池循环次数 - 寿命曲线关系 Cycles-life curve of a nanophosphate Li-ion battery
在考虑 V2G 模式时，应当计及电池退化成本， 因为电池退化成本直接影响到电动汽车用户充放电 决策。
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电 工 技 术 学 报
收稿日期 2016-03-28 改稿日期 2016-05-15
第 31 卷增刊 1
麻秀范 等
基于实时电价的电动汽车充放电优化策略和经济调度模型
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0
引言
大量电动汽车（ Electric Vehicle ， EV ）无序充
点为例，对大规模电动汽车入网负荷、电价、机组 出力等进行了仿真，分析了 EV 负荷对电网电压、 潮流的影响等，验证了模型的有效性。
国内外学者已经在含电动汽车的经济调度优化方面 做出了一些研究，包括考虑火电、风电、V2G 储能负 荷的安全约束发电调度 [11,12] 、基于燃料成本优化的 电动汽车智能机组优化 [13] 、智能电网环境下电动汽 车动态经济调度
[14]
等。已有的研究针对电动汽车的
约束都做了简化处理，在考虑经济效益时很少计及电 动汽车行驶模式、基本行驶需求、电池退化成本等。 本文提出一种 EV 充放电负荷与实时电价联动 优化模型，以用户成本最小优化 EV 充放电负荷， 电网基于此负荷进行经济调度。由于电动汽车 V2G 循环充放电对电池寿命带来影响，计及电池退化成 本。 EV 充放电策略优化时采用了依据“停泊时长” 确定充放电时长限制的优化求解策略；对于含阀点 效应、机组爬坡出力的时间耦合、非线性、非凸多 目标优化问题，提出以模式搜索（ pattern search ） 算法为核心、并用遗传算法确定初值及拉格朗日罚 函数确定约束条件的混合求解算法。以 IEEE 39 节
（ 2 ）最后一次返程时刻。电动汽车最后一次返 程 时刻 t 0 是独 立 随机 变量 ， 满足 正态 分 布 [ 1 4 ] t 0 ～
N( t , ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ t2 ) ，其中， t 、 t 分别为充电起始时间的平
均值和方差，本文取 t =17.47 、 t =3.41。假设最后 一次返程时刻即为可入网充电的最早时刻。 （ 3 ）电动汽车停泊时长。根据欧洲电网移动能 量 资 源 报 告 [18] ， 停 泊 时 长 表 示 了 电 动 汽 车 的 可 能 的最大连续充电时长，一旦超出停泊时长，充电即 结束。 （ 4）每千米耗电量为固定值。充电效率 C 与放 电效率 DC 相同。 1.2 含电池退化成本的总成本最小模型 电动汽车行驶和充放电会带来电池退化问题[19]，
EV
为 EV 参与电价调控时段 （ h） ； tC 和 tDC
式 中 ， SOCmax 和 SOCmin 分 别 为 荷 电 状 态 上 、 下 限 （ %） ； SOC N EV 和 SOC0 分别为行驶结束时刻和开始
T
为 t 时段充电电价和放电电价（美分/kW∙h） ； QCt 为 充电电量（ kW∙h） ；Q DCt 为放电电量（ kW∙h） ； CtV2G 为电池退化成本 [$/(kW∙h) ]；k 为电池寿命与循环次 数之间的线性关系系数，即图 1 的拟合曲线斜率；