计及车-路-站-网融合的电动汽车充电负荷时空分布预测

刘志强; 张谦; 朱熠; 吴佳琦; 黄耀宇; 李春燕

doi:10.7500/AEPS20211227002

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计及车-路-站-网融合的电动汽车充电负荷时空分布预测

面向新型电力系统的城市电网与交通融合关键技术 | 更新时间：2025-06-16

- 计及车-路-站-网融合的电动汽车充电负荷时空分布预测
- Spatial-Temporal Distribution Prediction of Charging Loads for Electric Vehicles Considering Vehicle-Road-Station-Grid Integration
- 电力系统自动化 2022年46卷第12期页码：36-45
- 作者机构：
  
  1.输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学），重庆市 400044
  2.国网重庆市电力公司綦南供电分公司，重庆市 401420
- 作者简介：
  
  刘志强(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电动汽车与电网互动技术。E-mail：1119597419@qq.com
  张谦(1980—)，女，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：电动汽车与能源交通系统融合、分布式能源入网。E-mail：zhangqian@cqu.edu.cn
  朱熠(1994—)，男，硕士，主要研究方向：电动汽车与电力系统可靠性评估技术。E-mail：779456328@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52177073)
- DOI：10.7500/AEPS20211227002
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-12-27，
  
  修回日期：2022-04-19，
  
  网络出版日期：2022-05-20，
  
  纸质出版日期：2022-06-25
- 稿件说明：
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刘志强,张谦,朱熠等.计及车-路-站-网融合的电动汽车充电负荷时空分布预测[J].电力系统自动化,2022,46(12):36-45.

LIU Zhiqiang,ZHANG Qian,ZHU Yi,et al.Spatial-Temporal Distribution Prediction of Charging Loads for Electric Vehicles Considering Vehicle-Road-Station-Grid Integration[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(12):36-45.
刘志强,张谦,朱熠等.计及车-路-站-网融合的电动汽车充电负荷时空分布预测[J].电力系统自动化,2022,46(12):36-45. DOI： 10.7500/AEPS20211227002.

LIU Zhiqiang,ZHANG Qian,ZHU Yi,et al.Spatial-Temporal Distribution Prediction of Charging Loads for Electric Vehicles Considering Vehicle-Road-Station-Grid Integration[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(12):36-45. DOI： 10.7500/AEPS20211227002.

摘要

针对目前对车-路-站-网相互影响考虑不足，导致电动汽车充电负荷时空分布预测不准确的问题，提出了基于万有引力模型的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。首先，计及路网交通流和环境温度，分析外部环境与电动汽车能耗之间的关系。其次，考虑了温度、湿度、辐射等外部环境因素对用户出行的影响，建立基于出行意愿修正的出行链模型。最后，计及多方信息融合，建立基于万有引力模型的电动汽车充电站选择模型。算例结果表明，所提出的模型能够计及电动汽车、路网、充电站和电网的相互影响，并准确计算电动汽车充电负荷的时空分布，分析多场景、多区域下的电动汽车充电需求负荷特性。

Abstract

In view of the problem of inaccurate prediction due to insufficient consideration of the interaction between vehicle-road-station-grid and other parties in the study of spatial-temporal distribution of charging loads for electric vehicles (EVs)

a prediction model of spatial-temporal distribution of charging loads for EVs based on the universal gravity model is proposed. Firstly

the relationship between the external environment and the energy consumption of EVs is explored

taking into account the road network traffic flow and ambient temperature. Secondly

considering the influence of external environmental factors such as temperature

humidity and radiation on users' trips

a trip chain model modified by travel intention is obtained. Finally

considering the multi-information fusion

a charging station selection model for EVs based on the universal gravity model is proposed. The results show that the proposed model can take into account the mutual influence of EVs

road networks

charging stations and power grids

accurately calculate the spatial-temporal distribution of charging loads for EVs

and analyze the characteristics of charging loads for EVs in multiple scenarios and regions.

关键词

Keywords

references

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