应用领域

2 电动汽车有序充电研究现状

       2.1 有序充电研究过程考虑的目标函数

       在对目前有关电动汽车有序研究的文献总结发现，主要通过几个方面来对充电的目标进行控制，这几个方面也是从用户个人角度以及电网角度进行考虑。

       （1）电网峰谷负荷差较小化

       目标函数为日较大负荷减去日较小负荷。电动汽车无序充电，对电网所产生重要的负面影响便是"峰上加峰"现象，因此可以以电网峰谷差为目标函数。

       （2）总负荷曲线方差较小目标函数为保持时段的负荷总数减去日平均负荷之后的平方较

小化。

       （3）用户充电费用较小

       与用户充电费用有关的因素有该时段的电价、充电的时长，车辆的充电功率、车辆的总数以及第几辆车是否充电等因素有关。

       （4）充电曲线峰值较小

       部分地区存在汽车保有量大，电动汽车规模大，如果集中充电会使一天的某一时刻负荷突然急剧变大，导致该地区超负荷，因此要保证在高峰期时充电负荷曲线峰值非常小，以保证供电区域电网电力设备的安全稳定运行。

       （5）电动汽车的充电完成时间较小

       电动汽车在停留时间内接入电网进而进行充电，若提前完成充电既可提高用户需求度进而激励用户配合调度，同时也可提升充电的效率，因此充电时间也可为一个目标。

       （6）充电站的运营经济效益较大化

       与充电站的运营经济有关的因素有充电机的在哪一时间段是否进行开关机的控制方案有关。

       2.2 有序充电研究过程考虑的约束条件

       2.2.1 电动汽车的充电量

       电动汽车充电后的电量应大于等于起始电量。

       2.2.2 用户充电时间

       用户给电动汽车充电的启动时间应大于等于用户后面驾车返回家的时间，且小于等于用户汽车充电的完成时间；用户给电车充电的启动时间与充电时间的总和应小于等于用户下一阶段首次出行的时间，即不耽误用户正常出行。

       2.2.3 充电过程的费用较小

       由于电动汽车有序充电是一个对使电网影响和很小的优化调度策略，需要用户配合其调度达到双赢，因此使车主在采用优化有序充电策略后支出费用比之前的无序充电费用小，才能大力度鼓励用户配合有序充电，因此充电过程的支出费用也是需要考虑的因素之一。

       2.2.4 地区基本负荷保持一定

       有序充电是一种调度手段，通过这种手段可以使电动汽车避免在高峰期给电网带来的峰上加峰现象，同时也避免大部分用户避开高峰期进行充电而出现的第二高峰期，但应保持原负荷不变，即不影响用户生活及正常行动之外进行合理“减负”。

       2.2.5 配电网负荷上限

       配电网的负荷很大上限也应是约束条件之一，即地区原基础负荷与电车充电产生的负荷应小于电力网所能承受的负荷较大值。

       2.2.6 线路热负荷约束

       电力系统中部件的较大热载荷，即流过该部件视在输出功率与其发电机额定运行输出功率之间的差值。通常考虑串联变压器线路的较大热负荷，即线路热负荷要小于等于线路的较大热负荷。

       2.2.7 区域内充电桩数量约束

       考虑到辖区范围内的充电桩总量限制，如果单位范围内电动汽车充电总量过大，将会产生等待充电的时段过长现象，严重影响用户正常使用，因此需要考虑充电桩数量。

       在进行有序充电优化建模时以时段内电动汽车在充电过程中获得的电能较大为目标函数；以充电桩的电压、变压器容量、充电容量、线路热负荷等为约束条件进行优化求解。在进行优化时考虑了电网和用户两侧的目标，以电动汽车充电后的峰值较大负荷、负荷方差、电动汽车在分时电价下的充电总费用以及充电完成时间为目标函数，并近一步进行归一化处理，并以充电时间和充电电量为约束条件。

        以平抑负荷波动，即配电网从主网获取的总有功波动较小为第一目标函数，再以较大化新能源出力为第二目标函数，以及系统总发电成本为第三目标函数；以有功功率平衡、电网潮流方程、线路及变压器容量、火力发电机组的功率上下限为约束条件进而使用相应的算法进行多目标优化求解。徐智威，胡泽春等人以将充电站的经营效益优化为目标，以供电变压器设备设备容量为约束条件进行的有序充电管理对策。

       以用户充电成本和电网峰谷差为优化目标函数，以电动汽车数量、充电时间、区域内充电桩数量、电网收益以及电价范围为约束，建立了较优地区峰谷分时段电价测算模型。

2.3 有序充电研究过程中的使用算法 

       在确定目标函数和约束条件后，应选定适合的算法进行求取较优解，常用的算法有：遗传算法，差分进化算法；鲸鱼算法；萤火 虫算法；TOPSIS算法；双层优化算法。下面对几种常用的算法的主要内容以及优缺点进行相应的比较，如上图表1所示。 在对有序充电调度较为优解进行求解的过程，目前研究使用的算法不尽相同。

        以充电站收益为优化 目标，对用户的供电要求、充电时间、变压器容量等考虑约束，对充电桩提出了分时段的电价对策，并将集中式优化模型进行转换， 使用分散式优化算法进行求取较优解。以用户满意 和电网的经济性出发，以用户费用和电网负荷峰谷差为优化目标， 运用鸡群算法求解得出一个随时间变化的充电计划，并对存在的问 题进行改良。对大规模电车无序充电对电网带来的危害，提出用户充电费用和电网负荷峰谷差较小为目标函数，运用改进鲸鱼算法求去较优解，并通过仿真有序充电负荷曲线对比标准鲸鱼算法、改进鲸鱼算法、以及粒子群算法，进而得出改进的鲸鱼算法能够更好的得出较优策略。以电网负荷方差较小为目标函数，使用改进粒子群算法计算较优解，得出一种平抑负荷波动的有序充电策略。并通过仿真说明相比与无序充电，该优化方案可行。

       考虑目前的电车充电情况，通过分析用户的日常出行规律以及电网的经济行运行，以电池电量达到满状态和变压器容量为约束条件，提出并应用一种基于传统遗传算法的精英遗传算法求解，得出优化模型，并与之前无序充电的负荷曲线做比较。通过考虑车辆返家时刻、电车返家后的荷电状态等六种因素，以负荷均方差较小为优化目标建立目标函数，并用改进萤火虫算法进行求解，该改进算法通过导入自适应变异环节，来改善寻优速率和准确度，进而测算出小区每一台电动汽车进行充电的较佳充电时机，通过仿真得出该策略的可行性。考虑用户收益和电力系统有功网损两方面为目标，通过交替方向乘子算法构建了用户利益优化以及系统有功网损较小的实时充电控制多目标凸优化模式。引入交替方向乘子运算算法，使集中式的充电优化设计问题转变为离散式以设备为单位的子优化设计问题求解。

3结语 

  在当下生活中汽车已经日渐普及，成为老百姓们在上班、旅行等活动中十分重要的出行工具之一。从汽车起初生产以及使用至今，使用的能源绝大多数皆为石油。但随着作为不可再生能源之一的石油的大量使用，使其资源日益减少，而且对环境业产生了比较重大的影响，因此节约能源开发新能源，低碳行动成为现如今人类面临的重大问题。人类需要在满足人民需求的同时保护环境节约资源，使三者达到一种相互促进相互制约的程度。因此世界上诸多国家把目光转移到一种时代的产物：电动汽车，它是目前全球应对能源紧缺、低碳环保以及发展的重要研究领域。随着电动汽车的大量生产与使用，我们面临着更加严峻的挑战。例如晚间六点之后正值供电高峰期，而此时的电动汽车车主在下班后又需要为电动汽车充电，于是大量的电动汽车作为负载无序随机的接入电网，势必会出现"峰上加峰"的现象。但因为电动汽车的电池特点、使用方法、充电类型和电动车主的充电习惯等都不一样，所以这些电动汽车通常都是随意的接入电网上无序的充电。这势必会使电网的电压偏移变大，影响电网的电能质量，进而影响电网的经济性以及用户的充电费用情况。因此对电动汽车进行有序充电可以有效降低对电网造成的压力。本文从目前对电动汽车随机无序充电对电网带来的影响的研究出发，总结了目前对电动汽车有序充电研究的现状及存在的问题，并对常用的优化方法、算法以及需要的目标函数进行总结，可以对未来电车规模化充电深入研究带来参考和借鉴。