Planning of Electric Vehicle Charging-Swapping-Storage Integrated Station in AC/DC Distribution Network

Menglong ZENG; Gang WEI; Lan ZHU; Hongtao YUAN; Chenke HE; Yu MA

doi:10.7500/AEPS20210112007

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Planning of Electric Vehicle Charging-Swapping-Storage Integrated Station in AC/DC Distribution Network

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Planning of Electric Vehicle Charging-Swapping-Storage Integrated Station in AC/DC Distribution Network
- Automation of Electric Power Systems Vol. 45, Issue 18, Pages: 52-60(2021)
- 作者机构：
  
  1.上海电力大学电气工程学院，上海市 200090
  2.华东电力设计院有限公司，上海市 200001
  3.华南理工大学电力学院，广东省广州市 510640
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(51807114)
- DOI：10.7500/AEPS20210112007
  CLC：
- Received：12 January 2021，
  
  Revised：2021-03-18，
  
  Published Online：26 May 2021，
  
  Published：25 September 2021
- 稿件说明：
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曾梦隆,韦钢,朱兰等.交直流配电网中电动汽车充换储一体站规划[J].电力系统自动化,2021,45(18):52-60.

ZENG Menglong,WEI Gang,ZHU Lan,et al.Planning of Electric Vehicle Charging-Swapping-Storage Integrated Station in AC/DC Distribution Network[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(18):52-60.
曾梦隆,韦钢,朱兰等.交直流配电网中电动汽车充换储一体站规划[J].电力系统自动化,2021,45(18):52-60. DOI： 10.7500/AEPS20210112007.

ZENG Menglong,WEI Gang,ZHU Lan,et al.Planning of Electric Vehicle Charging-Swapping-Storage Integrated Station in AC/DC Distribution Network[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(18):52-60. DOI： 10.7500/AEPS20210112007.

摘要

首先，以马尔可夫和速度-流量模型对快充车辆和电动公交进行时空负荷预测，结合快充站、换电站和梯级储能站的充放电功率构建充换储一体站（CSSIS）模型。然后，建立含CSSIS的交直流潮流模型，构建计及电动汽车到站行驶时间、排队等待时间和交直流配电网电压偏差的多目标选址模型，采用动态权重结合二进制遗传算法进行求解。其次，采用Voronoi图划分CSSIS服务范围，以综合投资成本最小为目标建立优化模型来确定最终站址，通过排队论优化充电机数量，以系统节点电压和CSSIS功率平衡为约束来确定站内设备容量。最后，通过算例验证了所提模型和方法的有效性。

Abstract

First

this paper uses the Markov and velocity-flow models to predict the space-time load of fast-charging vehicles and electric buses. The charging and discharging power of fast-charging stations

switching stations and cascade energy storage stations are combined to construct the charging-swapping-storage integrated station (CSSIS) model. Then

a power flow model of AC/DC with CSSIS is established

and a multi-objective siting model that takes into account travel time of electric vehicles (EVs) to the station

queuing time and voltage deviation of AC/DC distribution networks is constructed. The dynamic weights combined with binary genetic algorithm are used to solve the model. Further

the Voronoi diagram is used to delineate the CSSIS service area. An optimization model is established to determine the final station site with the objective of minimizing the comprehensive investment cost. The number of chargers is optimized by the queuing theory

and the system bus voltage and CSSIS power balance are used as constraints to determine the station equipment capacity. Finally

the effectiveness of the proposed model and method is verified by examples.

关键词

Keywords

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