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文檔簡介
電動汽車動力電池管理系統(tǒng)和充電設(shè)施研究進展姜久春北京交通大學報告內(nèi)容研究背景電池管理的原則和內(nèi)容電池管理系統(tǒng)(BMS)的發(fā)展歷程BMS關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展趨勢電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)我國電動汽車的開展電動汽車的開展20232013202320202011研究背景全國示范電動汽車1萬輛方案到達500萬輛保有量的目標累計產(chǎn)銷量力爭達50萬輛作為電動汽車的重要組成局部,電池系統(tǒng)不僅為電動汽車提供動力,而且也是參與電動汽車整車控制和能量調(diào)度的核心環(huán)節(jié)。研究背景電池管理系統(tǒng)〔BMS〕是化學能源的電氣監(jiān)控單元,保證動力電池平安高效工作是整車策略的配合接口,保證車輛的動力性能電量采集配合控制連接動力電池與電動汽車的唯一紐帶,高效利用電池的關(guān)鍵部件研究背景電池系統(tǒng)電動汽車報告內(nèi)容研究背景電池管理的原則和內(nèi)容電池管理系統(tǒng)(BMS)的發(fā)展歷程BMS關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展趨勢電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)管理依據(jù)電池材料錳酸鋰電池磷酸鐵鋰電池鈦酸鋰電池三元材料電池…電池外特性電壓平臺特性曲線電池內(nèi)阻及極化發(fā)熱情況倍率特性…電池成組方式串并聯(lián)形式及數(shù)量功率等級倍率要求絕緣等級溫場控制方式…電化學電學電池管理的原那么和內(nèi)容管理模式單體電池管理〔電量檢測及估算〔電壓、電流、溫度—SOC、SOH、SOE、SOF〕;過欠壓、過流、過溫保護等〕成組電池管理〔充放電功率控制、繼電器動作、溫度場管理、串并聯(lián)均衡、絕緣監(jiān)測等〕深入單體管理電池管理的原那么和內(nèi)容報告內(nèi)容研究背景電池管理的原則和內(nèi)容電池管理系統(tǒng)(BMS)的發(fā)展歷程BMS關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展趨勢電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)1997-2008技術(shù)探索期2008-2012技術(shù)驗證期2012-2015規(guī)模示范期2015-2020成熟應用期形成BMS架構(gòu)體系,完成第一代BMS研發(fā)完成BMS軟硬件系統(tǒng)優(yōu)化升級形成BMS的V型標準化開發(fā)流程,完成BMS與電池PACK集成化設(shè)計實現(xiàn)BMS整體功能的全面升級換代1997年汕頭國家EV運行試驗示范2023年北京奧運會純電動客車示范運營上海世博會、廣州亞運會電動公交車,北汽新能源、福田、廣汽、長安、眾泰、上汽力帆、東風、江淮等乘用車,福田純電動環(huán)衛(wèi)車等多種車型示范應用電池管理系統(tǒng)開展歷程報告內(nèi)容研究背景電池管理的原則和內(nèi)容電池管理系統(tǒng)(BMS)的發(fā)展歷程BMS關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展趨勢電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)電池狀態(tài)估計——SOCBMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢SOC估計直接計算方法安時積分開路電壓電池內(nèi)阻智能估算方法神經(jīng)網(wǎng)絡卡爾曼濾波狀態(tài)觀測器支持向量機…….方法簡單、易于實現(xiàn),但精度較差,需要定期校正根據(jù)輸出實時更新SOC,具有較高的精度,但計算相對復雜電池狀態(tài)估計——SOC常用估算方法:PI觀測器、H無窮觀測器、Kalman濾波BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢基于觀測器的SOC估算原理電池狀態(tài)估計——SOC常用估算方法:PI觀測器、H無窮觀測器、EKFBMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢擴展卡爾曼濾波算法H∞觀測器、PI觀測器以及擴展卡爾曼濾波算法都不依賴于SOC初值的選擇,估算誤差在2%以內(nèi)。PI觀測器SOC初值對觀測器精度的影響H∞觀測器
電池狀態(tài)估計——SOC常用估算方法:PI觀測器、H無窮觀測器、EKFBMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢擴展卡爾曼濾波當電池老化后,OCV沒有更新H∞觀測器
PI觀測器當電池老化后,OCV會發(fā)生變化,當觀測器中的OCV數(shù)據(jù)沒有得到及時更新,OCV均值變化約3mV,那么估計誤差達5%,可見SOC的估計結(jié)果會受到較大影響。電池狀態(tài)估計——SOC常用估算方法:PI觀測器、H無窮觀測器、EKFBMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢當電池老化后,只對電池的OCV進行更新,歐姆內(nèi)阻與極化內(nèi)阻沒更新當電池老化后,OCV會發(fā)生變化,當觀測器中的數(shù)據(jù)只有OCV得到及時更新,那么SOC的估計結(jié)果會受到電阻Ro、Rp的影響,如下圖,估計誤差達9%。H∞觀測器
PI觀測器擴展卡爾曼濾波電池狀態(tài)估計——SOC常用估算方法:PI觀測器、H無窮觀測器、EKFBMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢當電池老化后,當觀測器中的數(shù)據(jù)都沒有得到及時更新,那么SOC的估計結(jié)果會受到電阻很大的影響,影響結(jié)果如下圖,估計誤差達7%,估計結(jié)果較OCV更新前好,這是因為老化后OCV偏低,抵消了局部端電壓誤差。當電池老化后,所有電池模型參數(shù)均無更新三種算法估計結(jié)果H∞觀測器
PI觀測器擴展卡爾曼濾波上述討論說明,三種SOC估算方法在特定的條件下均有較高的估計精度,但它們都依賴于電池模型參數(shù)如電池歐姆內(nèi)阻、極化內(nèi)阻以及OCV-SOC曲線精度,模型參數(shù)發(fā)生變化,估計精度將受顯著影響。因此,如何在全壽命周期內(nèi)高精度估計SOC是亟待解決的關(guān)鍵問題。目前我們在做相關(guān)的研究工作,包括智能算法在BMS的高效嵌入開發(fā),SOC與工況解耦方法、模型參數(shù)在線辨識及實時更新方法等。BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢電池狀態(tài)估計——SOC常用估算方法:PI觀測器、H無窮觀測器、EKF電池狀態(tài)估計——SOC基于電池相變特性的SOC估算方法BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢LiFePO4電池不同老化程度下1/2C
充電的ΔSOC/ΔV曲線LiFePO4電池不同倍率充電的ΔSOC/ΔV曲線
實際工程應用的在線SOC估算方法主要是采用安時計量法與開路電壓法相結(jié)合,但LiFePO4平坦的OCV-SOC曲線對安時計量的修正意義并不大。我們可以利用電池充電過程中的ΔQ/ΔV峰與電池SOC的對應關(guān)系來修正SOC。電池狀態(tài)估計——基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的SOC與容量聯(lián)合估計BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢電池狀態(tài)估計——SOHBMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢負極碳剝離,SEI形成,SEI增長,SEI分解,鋰沉淀,集流體侵蝕。正極結(jié)構(gòu)改變,電解液分解,可溶物質(zhì)移動,氣體產(chǎn)生,集流體侵蝕,多孔性下降。提出BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢電池均衡策略從單體模型參數(shù)上,分析電池參數(shù)不一致時造成的影響。影響最終表達為:1〕降低電池組容量/能量利用率;2〕降低電池組最大功率水平;3〕壽命縮短。故提出了電池均衡的控制。BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢電池均衡策略均衡電路結(jié)構(gòu)圖:二級MOSFET開關(guān)結(jié)構(gòu)。采用TI主動均衡控制芯片實現(xiàn)MOSFET的驅(qū)動。BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢電池均衡策略均衡原那么:最大化整組電池可用容量,采取SOC頂端對齊方式。
一次充放電循環(huán),計算出Qrequired,即每只單體距離滿充仍需要充入的容量。均衡電路給Qrequired最大的單體進行充電均衡。電池均衡策略驗證BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢均衡前均衡后
充電后靜置電壓(V)放電后靜置電壓(V)充電后SOC均衡前平均值4.1043.81292.2%均衡后平均值4.1203.57096.6%均衡前標準差0.0470.1079.3%均衡后標準差0.0250.1313.6%單體均衡前后參數(shù)平均值和標準差的比較電池優(yōu)化充電方法——實驗設(shè)備BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢樣品電池保溫箱溫度記錄儀電池測試設(shè)備電池優(yōu)化充電方法——極化電壓特性BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢
要求得極化電壓,需要4個變量:電池端電壓、電池電動勢、電流、直流內(nèi)阻。計算極化電壓所需參數(shù)均可知,按照上式計算得到VP-SOC曲線
在恒流充電階段充電電流越大,極化電壓越大。充電起始低端SOC區(qū)間極化電壓幅值較大;隨后中間SOC區(qū)間極化幅值較小且相對穩(wěn)定電池優(yōu)化充電方法——極化電壓特性BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢極化電壓CBA動態(tài)超調(diào)特性極化倍率系數(shù)電池優(yōu)化充電方法——基于極化電壓限制的充電電流邊界曲線BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢綜合考慮極化電壓SOC區(qū)間特性和動態(tài)變化特性,提出基于極化時間常數(shù)的充電邊界電流曲線。在某一個SOC點,充電時間長度為此SOC點的極化時間常數(shù)時,電池端電壓剛好到達限制電壓時所需電流為此SOC點充電邊界電流,把每一個SOC點的可接受電流連起來得到可接受充電電流曲線??山邮艹潆婋娏饔嬎汴P(guān)系表達式如下:電池優(yōu)化充電方法——優(yōu)化充電策略及其驗證BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢優(yōu)化充電策略示意圖考慮到電池廠商的建議最大充電電流為2C,因此整個充電過程最大充電電流為2C。另外電池初始時〔SOC<5%〕極化較大,因此在此階段采用相對較小電流充電。電池0-5%SOC,采用0.3C小電流Icc恒流充電;之后用2C最大可用電流Imax充電直到最大電流與可接受電流曲線相交;然后降低充電電流,每隔一定SOC值依次降低充電電流,本實驗中設(shè)定為5%,電流值根據(jù)曲線限定,直到電流降到0.3C;隨后采用0.3CCCCV充電。實驗總時間/minCV時間/minCV容量/Ah等效倍率/C平均極化/mV20%-80%SOC充電時間/minIProposed1057.21.0820.577933.6II0.5CCC-CV12893.0230.478072III1CCC-CV6910.24.5140.8710236電池衰退特性分析—溫度影響采用BJDST工況測試,不同溫度下電池極化電壓隨老化的變化特性25℃40℃極化電壓變化50%DOD80%DOD容量變化不同溫度下容量變化特性BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢電池在10℃、25℃和40℃環(huán)境不同放電深度下容量衰退特性25℃10℃40℃容量衰退特性仿真BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢電池衰退特性分析—放電深度影響電池衰退特性分析——結(jié)論錳酸鋰電池在10℃和25℃環(huán)境循環(huán)條件下具有相似衰退軌跡,但40℃衰退速度顯著大于其他兩個溫度。在50%和80%放電深度下電池容量衰退特性根本相同,說明高SOC工作區(qū)間對電池壽命有顯著影響。串聯(lián)電池組電池衰退路徑不同主要有電池溫度不一致以及工作SOC區(qū)間差異導致的;并聯(lián)電池組衰退路徑不同主要由電池工作溫度、SOC、以及電流差異造成的;這為電池組串并聯(lián)優(yōu)化成組提供了依據(jù)。BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢串并聯(lián)電池組壽命影響因素及衰退軌跡控制
(a)串聯(lián)(b)先并后串(c)先串后并(d)混合串并聯(lián)連接BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢成組優(yōu)化方法及電池組衰退軌跡控制常見電池組連接方式串并聯(lián)電池組壽命影響因素及衰退軌跡控制
(a)先串后并模塊化(b)混合串并聯(lián)模塊化有利于狀態(tài)監(jiān)測和維護,每只單體狀態(tài)可控,模塊化提高了電池組的平安性—串聯(lián);合理的模塊篩選和連接,可以提高電池組的充放電性能和使用壽命—并聯(lián)。成組優(yōu)化方法及電池組衰退軌跡控制BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢串并聯(lián)電池組壽命影響因素及衰退軌跡控制
電池組衰退軌跡控制考慮因素:串聯(lián)環(huán)節(jié)中的并聯(lián)成份可盡可能的采用先串后并的方式,單體的狀態(tài)估計有利于并聯(lián)成份的支路電流預測;串聯(lián)的溫度場分布不均勻是影響電池容量衰退差異性的重要因素,通過結(jié)合模塊化的電池成組方式以及電池的熱模型和生熱散熱條件,有助于分析不同溫度應力水平下的電池老化路徑和衰退程度的關(guān)系;均衡的效果受均衡器能力和電池組容量的不一致程度共同決定,先串后并的連接方式由于了解到了各個單體的功率和荷電狀態(tài),再結(jié)合良好的均衡策略更有利于電池組性能的發(fā)揮;并聯(lián)電池的優(yōu)點是可以最大限度的發(fā)揮電池組的最大可用容量,當電池組的利用率被短板電池限制時,可以通過均衡、維護、更換等多個環(huán)節(jié)來優(yōu)化先串后并的各根本模塊的狀態(tài)的一致性。成組優(yōu)化方法及電池組衰退軌跡控制BMS關(guān)鍵技術(shù)及開展趨勢BMS技術(shù)開展趨勢硬件體系硬件模塊集成化——集成芯片高可靠性控制策略智能電池標簽(電池編碼、電池參數(shù)自動識別技術(shù)等)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的電池狀態(tài)在線估計技術(shù)動力電池組壽命預測及運行優(yōu)化技術(shù)報告內(nèi)容研究背景電池管理的原則和內(nèi)容電池管理系統(tǒng)(BMS)的發(fā)展歷程BMS關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展趨勢電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)39電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)電動汽車的開展產(chǎn)生大量退運電池當電動汽車電池的容量下降到額定容量的80%后就不宜繼續(xù)使用根據(jù)國家節(jié)能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)開展規(guī)劃,到2023年,純電動汽車和插電式混合動力汽車累計產(chǎn)量力爭到達35萬輛假設(shè)純電動汽車市場占有率40%,每輛車初配按25kWh、衰減后20kWh測算,陸續(xù)將有2800MWh的電池從電動汽車上淘汰40電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)新舊能量型錳酸鋰電池比照新電池舊電池安全性安全安全熱穩(wěn)定性穩(wěn)定穩(wěn)定一致性好差循環(huán)次數(shù)~2000次~1000次價格3.0元/Wh0.6元/Wh電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)新舊鋰離子電池充放電特性比照分析不同老化程度電池倍率放電特性新電池不同倍率ICA曲線舊電池不同倍率ICA曲線舊電池的倍率特性隨老化逐漸變差電動汽車鋰離子動力電池梯次利用時,適合投入到小倍率充放電的儲能系統(tǒng)電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)電池梯次利用關(guān)鍵技術(shù)電池測試評估與篩選方法梯次利用電池成組技術(shù)電池梯次利用經(jīng)濟性研究梯次利用電池平安性評估梯次利用電池的商業(yè)運營模式研究電池狀態(tài)診斷與預測技術(shù)430.4C不同循環(huán)區(qū)間容量衰退率1C不同循環(huán)區(qū)間容量衰退率0.4C不同循環(huán)區(qū)間的累計釋放容0.4C倍率下各循環(huán)區(qū)間累計釋放能量1C倍率下累計釋放容量1C倍率下累計釋放能量電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)再循環(huán)特性電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)再循環(huán)特性在40℃下電池具有較好的循環(huán)性能,經(jīng)過400次循環(huán)后容量保持率在90%;而55℃下電池循環(huán)400次后容量保持率為70%,相對來說55℃下電池循環(huán)性能稍差,但同樣可滿足二次使用的要求。高溫循環(huán)性能45電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)鋰離子電池梯次利用熱穩(wěn)定性測試
新電池電壓及溫度變化速率隨時間的變化關(guān)系退運電池電壓及溫度變化速率隨時間的變化關(guān)系退運電池出現(xiàn)能導致熱失控的自加熱起始溫度較新電池有所降低〔約降低了8℃。舊電池136.6℃;新電池144.5℃〕。平安性能車用淘汰鋰離子電池在過充、過放、針刺、短路極限測試條件下沒有發(fā)生起火、爆炸、燃燒現(xiàn)象,滿足電池梯次利用的根本條件。
過充過放
針刺短路電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)梯次利用電池參數(shù)特性容量分布特性內(nèi)阻分布特性車用淘汰鋰離子電池的容量和內(nèi)阻均呈正態(tài)分布,這說明車用淘汰鋰離子容量大局部集中在某個區(qū)間內(nèi),為電池梯次利用提供了數(shù)據(jù)支撐。電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)容量快速估算方法研究
針對大量的車用淘汰電池,逐一測試電池的容量耗時、耗財,快速估計退運電池容量成為電池梯次利用的關(guān)鍵。
對具有相同運行工況的一批電動汽車退役電池,采用電池設(shè)定時間內(nèi)各電流不同采樣時間的內(nèi)阻作為輸入,最大可用容量值作為輸出,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的容量快速估計方法。電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)實際容量與估計容量平均誤差1.2Ah〔實際容量的0.6%〕,最大誤差7Ah〔實際容量的3.5%〕,模型精度較高。電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)容量快速估算方法研究應用上述建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,取具有相同的行駛工況的30個電池模塊進行預測驗證。實際容量與估計容量誤差在6Ah〔實際容量的3%〕以內(nèi)占抽取電池總數(shù)的80%,最大誤差9Ah〔實際容量的4.5%〕,具有較高的預測精度。容量快速估算方法研究電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)電池梯次利用經(jīng)濟性分析電動汽車用淘汰電池梯次利用技術(shù)SOH終止值(%)6055504540循環(huán)次數(shù)(次)487888132718112354使用年數(shù)(年)1.342.433.634.966.45削峰填谷對應的舊電池單價(元/Wh)0.080.140.020.260.32新電池價格減少的百分比(%)2.644.646.648.6210.62平抑波動產(chǎn)生的價值所對應的單價(元/Wh)0.120.180.270.350.43新電池價格減少的百分比(%)3.786.009.1111.7814.44
電動汽車充電對電網(wǎng)的適應性2023-7問題:電動汽車如何主動適應配電網(wǎng)?電動汽車及充電設(shè)施充電負荷分布式電源儲能配電網(wǎng)主動配電網(wǎng)能量管理532023/12/26主動參與電動汽車充換電方式:54各充電方式各有自身的特點和適用范圍,實際在電動汽車充電設(shè)施建設(shè)中,充電方式的選擇受用戶需求、供電系統(tǒng)條件等因素影響。我國充換電設(shè)施開展特征及的規(guī)劃布局原那么專用設(shè)施與公共設(shè)施互補、充電設(shè)施與停車設(shè)施結(jié)合;初期以專用充換電設(shè)施為主、逐步完善公共充換電設(shè)施網(wǎng)絡電動汽車充電設(shè)施慢速充電方式快速充電方式更換電池充電方式非接觸充電方式電動汽車充換電設(shè)施建設(shè)劉振亞在“兩會〞間隙向媒體表示,為電動汽車充電的充換電設(shè)施將對社會“全面開放〞,誰想投資,誰有錢投資,誰就投。電動汽車充電設(shè)施552009年國家電網(wǎng):“換電為主、插電為輔、集中充電、統(tǒng)一配送”的商業(yè)模式2013年國家電網(wǎng)調(diào)整思路:“主導快充、兼顧慢充、引導換電、經(jīng)濟實用”2014年:“全面開放”基于歷史充電負荷預測條件:有大量歷史充電負荷數(shù)據(jù)實現(xiàn):根據(jù)天氣、溫度、日類型等條件進行預處理,劃分相似日;通過灰色理論、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法預測充電負荷曲線。充電負荷預測基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)估算條件:有充電負荷相關(guān)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)〔起始充電時刻、行駛里程的概率分布〕實現(xiàn):用蒙特卡羅等計算機模擬仿真方法,估算平均一輛車的日充電負荷曲線;根據(jù)電動汽車數(shù)量規(guī)模計算規(guī)模充電負荷曲線。26December202356電動汽車充電負荷春季公交車充電負荷預測:模糊聚類提取出的相似日負荷數(shù)據(jù)作為BP網(wǎng)絡的訓練樣本夏季秋季冬季26December202357電動汽車充電負荷深圳出租車充電負荷預測:根據(jù)充電開始時間概率分布和行駛里程概率分布建立充電負荷模型并計算得到日充電負荷曲線26December202358電動汽車充電負荷OrCommunity考慮電動汽車無序充電的潛在威脅:負荷的不確定性增加充電時間過于集中(人的生活規(guī)律)負荷峰值增加總用電量的增加問題:電動汽車充電沒有主動適應電網(wǎng)26December202359電動汽車充電負荷寫字樓場景:停車場240個停車位,平均每天有30%車位的電動車需要補充充電〔72輛車〕,早8點上班陸續(xù)開始充電。26December202360場景舉例居民住宅區(qū)場景:100戶,下班后對私家電動車進行交流充電,通常有足夠的充電時間。26December202361場景舉例?在不影響EV用戶對車輛使用的前提下,通過改變用戶充電行為,有序調(diào)控電動汽車充電負荷。26December202362有序充電引導-適應電網(wǎng)調(diào)控需求側(cè)管理主動需求響應控制充電起始時間、充電時段、充電功率合同協(xié)議,充電時間、功率交電網(wǎng)控制用電優(yōu)惠獎勵政策,用戶主動調(diào)整充電時間用戶主動參與用戶被動無序充電缺乏引導的自發(fā)充電行為;時空隨機性強有序充電明確的控制目標和有效的引導手段;時空有序性增強有可能增大峰谷差,加劇負荷的時間分布不平衡,不利于電網(wǎng)經(jīng)濟運行避峰填谷,改善負荷的時間分布tPtP功率限制電價引導改善負荷時間分布特性有序充電引導-改善時間分布特性26December202363有可能出現(xiàn)充電負荷擁塞現(xiàn)象,局部區(qū)域負荷不平衡充電負荷均勻分布,局部負荷峰值下降,提高電網(wǎng)運行平安功率限制電價引導改善負荷空間分布特性無序充電缺乏引導的自發(fā)充電行為;時空隨機性強有序充電明確的控制目標和有效的引導手段;時空有序性增強有序充電引導-改善空間分布特性26December202364寫字樓場景:前提不變,限制充電時間在下班前、充電時長限制在1小時。26December202365有序充電控制起始時間和時段居民住宅區(qū)場景:前提不變,50%戶均1輛電動車,充電起始時刻移到就寢〔23點〕、充電時長不限。26December202366有序充電控制起始時間和時段日前調(diào)度策略是指在第i時刻的電網(wǎng)常規(guī)負荷;是指在第i時刻的電動汽車負荷;是指在第i時刻的總負荷;?負荷峰谷差最小化?負荷方差最小化?負荷波動最小化是指一天內(nèi)的平均負荷;是指一天內(nèi)的總時段數(shù);Notation:工作地點或生活社區(qū)的集中式充電站26December202367有序充電調(diào)度策略控制負荷特性負荷峰谷差最小化負荷方差最小化負荷波動最小化仿真結(jié)果:三種負荷控制方法都能有效解決無序充電的潛在威脅,如負荷峰值過大、充電負荷過于集中、負荷的不確定性等問題。在此算例中,以負荷峰谷差最小為優(yōu)化目標對電動汽車負荷的控制能力最強。26December202368有序充電調(diào)度策略控制負荷特性日前調(diào)度策略?優(yōu)化目標:負荷方差最小化?優(yōu)化進程:15min動態(tài)優(yōu)化Step1:模擬生成車輛初始參數(shù);Step2:常規(guī)負荷曲線預測結(jié)果;Step3:更新當前時段可優(yōu)化的車輛數(shù);Step4:按照優(yōu)化目標進行充電時間優(yōu)化;Step5:EV負荷疊加,繼續(xù)Step3循環(huán)優(yōu)化26December202369有序充電調(diào)度策略控制負荷特性動態(tài)調(diào)度策略Case1-每15min0-3輛車充電Case2-每15min3-6輛車充電Case3-每15min6-9輛車充電No.EV常規(guī)負荷量kWhEV負荷量kWhEV滲透率無序充電負荷方差有序充電負荷方差無序充電負荷峰值有序充電負荷峰值無序充電負荷率有序充電負荷率常規(guī)負荷--------1594003511.20.8261Case166696112159.93.10%1050501043803511.23511.20.85140.8514Case2186696116021.58.65%687696327738813539.80.81140.8895Case3306696119883.814.2%90244871264243.23850.40.77930.8588在不同滲透率條件下,該方法都可以改善充電負荷特性。26December202370有序充電調(diào)度策略控制負荷特性動態(tài)調(diào)度策略北京居民生活用電量與EV充電量對比階梯電價的第一檔電量為2600度/年一輛乘用車的充電量約為3000度/年應對措施獨立計量充電電量改變階梯電價制定政策結(jié)合采用峰谷電價制定充電服務價格國內(nèi)現(xiàn)有的電價制度有階梯電價和峰谷電價,北京市于2023年7月1日開始針對居民實行階梯電價。每戶居民擁有一輛電動汽車,按照乘用車年行駛里程2萬公里,百公里耗電15度計算,按照普通北京居民的生活用電量到達階梯電價的第一檔電量2600度/年考慮,電動汽車的年耗電量與居民年生活用電量相當。為了鼓勵居民使用電動汽車,考慮采取的應對措施如下圖。電價政策有序充電引導策略-電價政策26December202371用戶行為響應效勞價格模型考慮用戶的性別、年齡、收入水平、居住城市等因素,問卷調(diào)查得出用戶行為響應的隸屬度函數(shù),確定用戶對充電效勞價格的響應模型。基于效勞價格的有序充電引導目標函數(shù)光伏利用最大化,電費最省,平抑負荷波動,……約束條件充電功率上限,效勞電價上下限,時段長度及分布,……26December202372基于效勞價格的有序充電引導定義電動汽車用戶對充電效勞價格的響應度為轉(zhuǎn)移用戶百分比:即峰谷充電效勞價格實施后,從高價時段
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