基于充电行为分析的电动汽车充电负荷预测

TM73; 文章基于南方某市的电动汽车充电数据,得出各类型电动汽车在不同日期类型的充电开始时间、充电电量、充电功率的分布规律.采用蒙特卡洛算法模拟计算了该市2021年各类型电动汽车工作日与休息日的充电负荷情况,结果表明,电动私家车在休息日的午间和凌晨充电负荷要高于工作日;该市电动出租车在工作日与休息日的充电负荷占比分别为60.42%、58.55%,在三类型车中始终最大;电动私家车工作日与休息日充电负荷曲线有较大差异,电网总负荷会在19:00达到最高峰.验证了电动汽车的大规模引入会增加电网的峰值和峰谷差,同时将充电行为数据拟合为公式,旨在为未来的电网扩容建设和对电动汽车的有序充电控制提供帮助....

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Published in电测与仪表 Vol. 60; no. 4; pp. 19 - 26
Main Authors 秦建华, 潘崇超, 张璇, 金泰, 李天奇, 王永真
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京科技大学 能源与环境工程学院,北京100083%清华大学 深圳国际研究生院,广东 深圳518055 15.04.2023
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ISSN1001-1390
DOI10.19753/j.issn1001-1390.2023.04.003

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Summary:TM73; 文章基于南方某市的电动汽车充电数据,得出各类型电动汽车在不同日期类型的充电开始时间、充电电量、充电功率的分布规律.采用蒙特卡洛算法模拟计算了该市2021年各类型电动汽车工作日与休息日的充电负荷情况,结果表明,电动私家车在休息日的午间和凌晨充电负荷要高于工作日;该市电动出租车在工作日与休息日的充电负荷占比分别为60.42%、58.55%,在三类型车中始终最大;电动私家车工作日与休息日充电负荷曲线有较大差异,电网总负荷会在19:00达到最高峰.验证了电动汽车的大规模引入会增加电网的峰值和峰谷差,同时将充电行为数据拟合为公式,旨在为未来的电网扩容建设和对电动汽车的有序充电控制提供帮助.
ISSN:1001-1390
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2023.04.003