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        試談電動汽車充電接入點不同對電能計量影響

        2020-12-08 13:45:45馬麗雅
        魅力中國 2020年44期

        馬麗雅

        (國網(wǎng)山西省電力公司呂梁供電公司,山西 呂梁 033000)

        現(xiàn)階段,電動汽車在接入充電網(wǎng)絡(luò)時,采取的是隨機接入形式,接入時以單相負荷進入電網(wǎng)中,引起三相電流發(fā)生不平衡問題,降低了計算準確性。在相同電力市場環(huán)境中,以公平公正為原則,為電能使用人員提供優(yōu)質(zhì)電能,以此搭建電動汽車先進性的電能計量體系,保障交易系統(tǒng)運行的有序性。

        一、相關(guān)概念

        (一)充電模式

        國內(nèi)電動汽車類型有多種,包括公交性質(zhì)、出租性質(zhì)、私家車使用等。充電模式有三種,即慢充、常規(guī)充、快充。在三種充電模式中,慢充與常規(guī)充兩種充電模式,以交流充電為主,快充的充電模式為直充。在常規(guī)充的類別中,有兩種電壓等級,即單相220v、三相380v,在商場、停車場等場所獲得了廣泛使用。電動汽車有兩種充電形式,即恒流、恒壓。將集中研究常規(guī)充電模式、單相220v 電壓等級、恒流充電形式的電網(wǎng),以下簡稱常規(guī)研究版。

        (二)充電站布局

        結(jié)合現(xiàn)階段電動汽車配置數(shù)據(jù)顯示,一個充電站由[20,40]個充電樁完成配置,此配置能夠有效利用晚間谷電完成充電。如若在負荷較大值時有充電需求,應(yīng)采取[60,80]個充電樁予以配置,此種配置方式將會增加充電成本,加大高峰負荷。

        (三)計量電能誤差分析

        電動汽車、充電設(shè)施在實際使用期間,應(yīng)保障充電程序電量計量的準確性。當電動汽車接入充電網(wǎng)絡(luò)時,科學(xué)選擇充電接入點,能夠減少充電網(wǎng)絡(luò)運行產(chǎn)生的線損問題,提升三相負荷平衡性。電動汽車充電站的運行體系,計量方式以三相單表為介質(zhì),完成每相用戶負荷的精準計量,結(jié)合單相計量數(shù)據(jù)向用戶發(fā)起收費,存在較為嚴重的計量誤差問題,造成收費不合理現(xiàn)象。

        二、案例分析

        (一)案例情況

        以電動汽車為主體,假設(shè)在充電網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部,三相均設(shè)有常規(guī)研究版電樁10 個,電樁額定電流取值為30A,每個充電樁在相同時刻僅能完成一臺電動汽車充電需求。針對常規(guī)研究版電動汽車用戶,可選擇三相中任意一個空閑常規(guī)研究版電樁開展充電。在MOPSO 算法中,借助randperm 指令生成了若干個整數(shù),整數(shù)數(shù)量為12 個,取值范圍為[1,30],12 個整數(shù)采取不重復(fù)取值方式。將不大于10 的數(shù)歸于A 矩陣中,表示三相中的A 相充電樁處于充電模式。將取值在[11,20]范圍內(nèi)的數(shù)值,采取-10操作,減完結(jié)果歸于B 矩陣中,表示三相中B 相充電樁處于充電模式。將取值在[21,30]范圍內(nèi)的數(shù)值,采取-20 操作,減完結(jié)果歸于C 矩陣中,表示三相中C 相充電樁處于充電模式[1]。此時隨機選擇的12 輛電動汽車,采取隨機形式完成充電接入。

        在電動汽車有充電請求時,第十三個電動車可在剩余18 個充電樁中完成充電。借助MOPSO 算法開展充電接入點優(yōu)化,依據(jù)優(yōu)化結(jié)果確定最佳的電網(wǎng)接入方案。在現(xiàn)有12 輛電動汽車完成隨機接入進行充電時,在有電動汽車提出充電請求時,將會在剩余18 個充電樁中選擇,完成充電。

        (二)優(yōu)化前各項數(shù)據(jù)

        優(yōu)化前期三相接入電網(wǎng)的各項數(shù)據(jù),具體表現(xiàn)為:三相不平衡度的最大值為25.14%,三相不平衡度的最小值為1.66%,三相不平衡度的平均值為13.95%;線路損耗最大值為516.1J,線路損耗最小值為414.8J,線路損耗平均值為464.7J。

        (三)優(yōu)化后各項數(shù)據(jù)

        優(yōu)化后期三相接入電網(wǎng)的各項數(shù)據(jù),具體表現(xiàn)為:三相不平衡度的最大值為9.771%,三相不平衡度的最小值為1.66%,三相不平衡度的平均值為5.123%;線路損耗最大值為444.1J,線路損耗最小值為414.8J,線路損耗平均值為426.1J。

        (四)計量精準性分析

        計量精準性分析:優(yōu)化前三相平衡度的平均值為13.95%,優(yōu)化后降至5.123%,降低幅度為8.827%,使電能計量精準度獲得了穩(wěn)定提升。此優(yōu)化程序?qū)谄嚦潆娊尤氪螖?shù)增加時,有效提升優(yōu)化效率,持續(xù)降低充電網(wǎng)絡(luò)中存在的三相不平衡問題,讓三相不平衡問題處于標準范圍內(nèi),以此全面提升電能計量的準確性。

        (五)經(jīng)濟性對比分析

        經(jīng)濟性對比分析:優(yōu)化前期線路損耗的平均值為464.7J,優(yōu)化完成時線路損耗平均值為426.1J。優(yōu)化前后產(chǎn)生的線路損耗差額為38.6J,38.6/464.7=8.3%,優(yōu)化線損差額占優(yōu)化前線損的8.3%。由此可知:優(yōu)化方案能夠減少8.3%的線損問題,減少充電網(wǎng)絡(luò)實際產(chǎn)生的經(jīng)濟成本。

        (六)優(yōu)化接入形式

        MOPSO 算法在完成優(yōu)化時,非支配解不具有唯一性,無法獲得最優(yōu)的充電接入方案。以三相不平衡差異最小程度的位置,設(shè)定為電動汽車充電接入的位置,將充電接入位置借助用戶界面予以展示,將優(yōu)化方案以程序形式融合在電動汽車充電系統(tǒng)中,當電動汽車發(fā)出充電請求時,用戶可在V2G1 界面中操作“充電申請”按鍵,在GUI界面中將會顯示優(yōu)化獲得的接入位置,用戶在界面提示的位置開展充電即可。在優(yōu)化程序中,借助MOPSO 算法,完成接入方式優(yōu)化程序,有助于減少電能消耗,提升計量精準性。

        結(jié)論:綜上所述,借助多目標粒子群算法,嘗試優(yōu)化電動汽車電流不平衡、線路差異性等問題。經(jīng)對比網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn):在保障電能計量精準性的基礎(chǔ)上,有效節(jié)省了充電網(wǎng)絡(luò)運行產(chǎn)生的經(jīng)濟成本。經(jīng)算例分析可知,電動汽車充電在不同位置完成電網(wǎng)接入時,能夠采取優(yōu)化措施獲取最優(yōu)解集,提升電動汽車充電方案科學(xué)性。

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