基于MDP隨機路徑模擬的電動汽車充電負荷時空分布預測

張 謙, 王 眾, 譚維玉, 劉樺臻, 李 晨

(輸配電裝備及系統安全與新技術國家重點實驗室(重慶大學), 重慶市 400044)

0 引言

隨著世界能源結構調整與汽車工業技術發展,電動汽車(electric vehicle,EV)是新能源汽車的主要發展方向。大規模電動汽車接入,將給電力系統規劃和運行帶來不可忽視的影響,包括負荷增長[1]、影響電能質量[2]、電網運行優化控制難度增加[3]、對新型配電網規劃提出新的要求等[4]。解決以上問題的基礎是實現對電動汽車充電負荷時空分布的有效預測,故迫切需要建立準確有效的負荷預測模型。

國內外學者對電動汽車充電負荷預測開展了廣泛的研究。文獻[5]分析了計程車、公交車、私家車等的充電特點,采用蒙特卡洛方法預測了中國未來電動汽車的充電總負荷,建立起了充電需求的統計學概率模型。在此基礎上,研究人員進一步考慮了用戶日行駛里程[6-7]、充電起始時間[8]、出發回家時間[9-10]等隨機變量對充電負荷的影響。文獻[11]將每輛參與調度的電動汽車作為移動社交網絡(MSN)平臺中的單一個體,考慮到其影響力,研究了在分時電價約束下的電動汽車充放電行為預測方法,但未考慮到電動汽車的空間分布問題。文獻[12-15]將區域劃分為工業區、商業區、住宅區等,按照各個區域不同的充電特性計算充電負荷的時空分布,由于對電動汽車的空間分配是預先確定的,該方法沒有模擬出電動汽車因隨機移動而產生的負荷時空分布。文獻[16]利用電動汽車大數據,分析電動汽車的可能充電時間和位置,并結合電池、交通、出行需求和充電習慣等約束,計算電動汽車負荷的時空分布,但是目前整合多平臺的大數據仍有較大的困難。……