找到 5 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
混合电动汽车集群随机充电行为下的异构聚合控制模型
Heterogeneous Aggregation Control Model for Hybrid EV Clusters with Random Charging Behavior
Xin Wu · Xinyu Jiang · Lijuan Yao · Gangjun Gong · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
随着大量电动汽车无序接入电网，将其聚合为统一系统并调控其功率输出以支持供需平衡具有重要意义。针对混合电动汽车集群参数异构、随机启停带来的聚合与控制难题，本文提出一种聚合控制模型。首先构建异构电动汽车的等效聚合模型，并采用径向基函数（RBF）神经网络辨识等效参数；其次引入随机数量修正机制提升模型精度；最后利用滑模控制实现聚合功率跟踪。仿真验证了模型在不同异构场景下对风电与光伏出力的跟踪能力，结果表明该模型具备良好的控制精度、稳定性和用户舒适性。
解读: 该研究对阳光电源充电桩集群管理和储能系统调度具有重要应用价值。基于RBF神经网络的异构聚合控制模型可优化充电桩群控系统的功率调度算法,提升电动汽车V2G/G2V双向功率控制精度。该技术可应用于阳光电源直流充电桩、ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统,实现充放电功率的精准跟踪控制。特别...
电动汽车的备用容量提供：聚合边界与随机模型预测控制
Reserve Provision From Electric Vehicles: Aggregate Boundaries and Stochastic Model Predictive Control
Jacob Thrän · Jakub Mareček · Robert N. Shorten · Timothy C. Green · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月
电动汽车（EV）的可控充电是提升可再生能源消纳、降低固定储能需求的重要灵活性资源。为应对个体驾驶与充电行为的不确定性，本文提出将多辆电动汽车电池视为一个具有聚合功率与能量边界的虚拟电池，从而预测可提供的系统备用容量。基于1000辆电动汽车数据的线性回归模型验证了边界的可预测性，归一化均方根误差为20%–40%。采用包含条件风险价值的两阶段随机模型预测控制算法，实现日前 reserve 调度。英国120万条家用充电记录的案例表明，车队规模扩大可提升预测精度，增加备用收益并降低运营成本；当规模达40...
解读: 该电动汽车聚合备用容量技术对阳光电源充电桩产品线及储能系统具有重要应用价值。研究提出的虚拟电池聚合边界模型可直接应用于阳光电源V2G充电桩的群控策略，通过随机模型预测控制算法优化充电调度，使车队参与电网辅助服务。400辆以上规模可降低60%运营成本、单车提供1.8kW备用容量的数据，为阳光电源设计充...
面向电动汽车协调的两阶段输电系统运营商-配电系统运营商服务提供框架
Two-Stage TSO-DSO Services Provision Framework for Electric Vehicle Coordination
Yi Wang · Dawei Qiu · Fei Teng · Goran Strbac · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年12月
高比例可再生能源接入导致电力系统惯性下降，对频率响应服务的需求日益增加。电动汽车（EV）凭借车网互动（V2G）能力可为输电系统运营商（TSO）提供经济高效的频率调节服务，但其在参与频率支撑时可能引发电压安全问题，影响配电系统运营商（DSO）运行。为此，本文提出一种两阶段多电动汽车服务提供框架：第一阶段参与日前TSO-DSO频率备用调度；第二阶段在配电网中实时执行备用交付并支持电压调节。针对大规模EV与复杂环境，第二阶段采用去中心化调控范式，并设计通信高效的强化学习算法以降低多智能体训练的通信开销...
解读: 该两阶段TSO-DSO协调框架对阳光电源充电桩与储能业务具有重要应用价值。文章提出的去中心化强化学习算法可直接应用于阳光电源充电桩产品，实现V2G双向充放电时的频率-电压协同控制，避免频率支撑服务引发配网电压越限。该框架与PowerTitan储能系统的多层级调度架构高度契合：日前阶段可优化储能参与辅...
基于机会约束模型预测控制的不确定性主动配电网电压调节与损耗最小化
Voltage Regulation and Loss Minimization of Active Distribution Networks With Uncertainties Using Chance-Constrained Model Predictive Control
Mudaser Rahman Dar · Sanjib Ganguly · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
光伏（PV）与电动汽车（EV）的高度集成给配电网（DN）带来了显著的不确定性，导致频繁且不确定的电压波动。光伏单元和电动汽车充电站的有功/无功功率可通过多时间尺度协调有效实现实时电压控制。本文提出了一种基于机会约束模型预测控制（CC - MPC）的随机实时控制模型，用于协调电压控制。该模型采用多步优化模型，实现了包括光伏、电动汽车和有载调压变压器（OLTC）在内的控制设备之间的多时间尺度协调。采用基于场景的方法来处理节点功率的不确定性（常规负荷、电动汽车和可再生能源具有不同程度的不确定性），运用...
解读: 该机会约束MPC技术对阳光电源配电网侧产品具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统的多时间尺度协调控制，通过场景削减技术处理光伏出力和负荷不确定性，优化储能充放电策略实现电压调节与损耗最小化。对SG系列光伏逆变器的无功调节功能提供优化依据，结合充电桩的V2G功能...
电动汽车提供频率支持以促进可再生能源并网
Frequency Support From Electric Vehicles for Advancing Renewable Energy Integration
Dilip Pandit · Atri Bera · Tu Nguyen · Raymond Byrne 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年4月
由于积极的脱碳目标、成本降低和政府投资增加，现代电网中可再生能源的并网比例迅速上升。然而，基于逆变器的发电方式渗透率提高会因系统惯性下降而引发频率稳定性问题。本文提出一种量化电动汽车（EV）为电网提供频率支持能力的框架，以提升可再生能源的并网极限。考虑EV提供虚拟惯性和一次频率响应，结合EV行为不确定性建立随机模型以确定其放电上限。构建包含EV动态虚拟惯性和下垂系数的多机系统频率响应（MM-SFR）模型，并从中导出频率安全约束。结合换流器电压安全与低电压穿越约束，嵌入非线性优化框架以求解可再生能...
解读: 该研究对阳光电源V2G储能系统和充电桩产品线具有重要应用价值。文章提出的EV虚拟惯性和一次频率响应框架，可直接应用于阳光电源车网互动充电桩和PowerTitan储能系统的协同控制策略。具体而言：1）EV动态虚拟惯性和下垂系数的MM-SFR模型可优化ST系列储能变流器的VSG控制算法，提升电网频率支撑...