2024“人-车-桩-路-网”耦合下的智能车网互动技术研究报告-42页_4mb

智能车网互动技术研究总结

核心内容

本报告围绕“人-车-桩-路-网”耦合下的智能车网互动技术展开研究，重点探讨电动汽车与配电网协同运行的挑战与解决方案，包括多主体交互下的灵活性建模、配电网灵活域构建、协同规划及多速率分层协同优化等关键技术。同时，提出了基于多模态信息融合和交通时滞的协同优化运行策略，以及车-站-路-网综合评价模型，以实现电力与交通系统的深度融合与高效协同。

主要观点

1. 配电网是电动汽车发展的关键支撑
   配电网承担着将电能配送到终端用户的重任，随着电动汽车充电功率的不断提升和多元化发展，其承载能力面临严峻挑战。尤其在大规模电动汽车接入的情况下，配电网的可靠性、灵活性和能效水平受到直接影响。

2. “人-车-桩-路-网”深度耦合
   随着电动汽车的普及，电动汽车、充电桩、道路和电网之间的交互日益复杂，形成了“电能流-交通流-信息流-行为流”跨时空动态交织的耦合系统，对传统配电网运行模式提出了新的要求。

3. 多流耦合下的灵活性建模与价值挖掘
   针对多流混杂、多主体交互下灵活性挖掘的难点，研究了“电能流-交通流-信息流”融合系统的建模方法，提出了通过优化充放电控制策略，提升配电网调节能力的思路。

4. 灵活域构建与多时间尺度协同优化
   基于多流耦合特性，构建了灵活域模型，从时间与空间两个层面优化充电负荷的分布，提升配电网的运行效率和稳定性。通过“周-日”与“时-分”多时间尺度优化，实现充电桩容量的高效利用。

5. 多主体云边协同的有序充放电控制
   提出“云端-边端”协同机制，通过多目标优化模型实现对充电负荷的合理分配，有效降低台区变压器过载风险。引入能量累积裕度(EAM)算法，实现对单体EV的充放电优先级划分和快速功率分配。

6. 交通时滞对协同优化的影响
   考虑交通时滞效应，建立“配电网-交通网-充电站-用户”多主体双层多目标优化模型，以交通仿真修正时滞参数，实现对EV用户充电决策的精准引导。

7. 车-站-路-网综合评价与优化
   通过模糊综合评价方法，对不同充电网规划方案进行综合评估，分析其对交通运行、用户体验和配电网运行的影响。提出综合考虑快充站布局、用户需求与交通状况的优化策略。

关键信息

1. 电动汽车与配电网协同运行面临挑战

• 多主体交互复杂：电动汽车、充电桩、道路和电网之间的交互关系复杂，存在时变动态演化过程。
• 不确定性因素多：交通流延迟性、用户行为随机性、充电需求波动性等对协同运行构成挑战。
• 充电负荷随机性强：大规模EV充电负荷的时空分布具有高度不确定性，难以准确预测和调度。

2. 电动汽车充电负荷协同预测

• 考虑交通动态均衡：通过动态用户均衡(DUE)模型，结合交通仿真，实现对EV用户路径选择和充电行为的准确预测。
• 多模型对比：采用LGBM和LSTM等模型进行充电需求预测，提出分位数损失函数以优化误差惩罚机制。
• 预测结果：模型3在未剔除15%数据的情况下，充电量预测误差为1.588，充电时长预测误差为7.32，优于其他模型。

3. 多主体云边协同的有序充放电控制

• “周-日”与“时-分”多时间尺度优化：实现台区充电桩容量2倍接入，快充站峰值负荷削减20%。
• 充电策略优化：通过加权最大-最小公平分配算法，合理分配变压器容量，降低运营成本。
• 单体EV控制算法：基于EAM的LLF算法，实现对EV充放电行为的自适应控制，提升系统灵活性。

4. 交通时滞下的协同优化运行

• 引入交通时滞因子：建立双层多目标优化模型，上层通过交通仿真修正时滞参数，下层基于此进行EV用户充电决策。
• 仿真结果：在场景三下，交通运行状态更均衡，拥堵路段明显减少，表明该策略对交通运行具有积极影响。

5. 车-站-路-网综合评价

• 模糊综合评价：从快充网、用户、交通网和配电网四个维度进行评价，综合评分用于选择最优规划方案。
• 评价结果：方案三和四在交通运行和快充网运行方面表现较好，方案二在经济性上具有优势。
• 规划建议：建议在规划中避开拥堵路段，合理引导EV用户选择充电站，提升整体运行效率。

研究结论

• 针对“人-车-桩-路-网”耦合下的智能车网互动问题，提出了多流耦合建模、灵活域构建、多时间尺度协同优化和交通时滞下的协同策略等关键技术。
• 通过多主体协同控制和优化调度，显著提升了配电网的灵活性和运行效率，有效缓解了充电负荷带来的压力。
• 综合评价模型为充电网规划提供了科学依据，有助于实现电力与交通系统的深度融合与协同优化。