基于出行链的电动汽车充电负荷预测模型

发布时间：2019-03-13 21:54

【摘要】：提出了一种基于电动汽车行驶出行链的考虑充电频率的电动汽车充电负荷预测方法。由居民出行调研统计数据将家用车辆出行目的分为五大类,构建简单和复杂出行链,分别采用三参数威布尔函数和对数正态概率分布函数拟合每段行程的结束时间和行驶距离,建立车辆一天行驶的时空分布模型;考虑温度、交通路况等因素对电动汽车耗电量的影响,采用模糊算法计算得到每公里实时耗电量结果。用蒙特卡洛仿真方法对不同渗透率、夏冬季、工作日和周末等不同情景电动汽车充电负荷进行计算,结果表明,电动汽车充电负荷具有季节性、假日性,电动汽车无序充电将使电网最大负荷发生一定增长,并随其渗透率逐步加大。
[Abstract]:This paper presents a charging load prediction method for electric vehicles considering charging frequency based on the driving-out chain of electric vehicles. The purpose of domestic vehicle travel is divided into five categories according to the statistical data of resident travel survey, and the simple and complex departure chain is constructed. The three-parameter Weibull function and the logarithmic normal probability distribution function are used to fit the end time and driving distance of each journey, respectively. The spatio-temporal distribution model of one-day driving is established. Considering the influence of temperature, traffic conditions and other factors on the power consumption of electric vehicles, the real-time power consumption per kilometer is calculated by fuzzy algorithm. The charging loads of electric vehicles with different permeability, summer and winter, working days and weekends are calculated by Monte Carlo simulation method. The results show that the charging loads of electric vehicles are seasonal and holiday. Disorderly charging of electric vehicles will increase the maximum load of the power grid and increase gradually with its permeability.
【作者单位】： 华南理工大学电力学院;华南理工大学广州学院电气工程学院;香港理工大学电机工程学系;
【基金】：国家自然科学基金(51307061) 华南理工大学广州学院优秀青年骨干教师项目(B09B113005)资助
【分类号】：U469.72;TM910.6

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