电动汽车充电设施规划：建模、仿真与优化调度

　　《电动汽车充电设施规划：建模、仿真与优化调度》围绕电动汽车产业发展过程中充电设施对其发挥的支撑性、制约性作用，介绍了电动私家车、电动出租车等不同车型充电设施的规划/重规划建模与优化求解方法，基于系统动力学、多智能体方法的充电设施离散系统仿真建模方法，以及面向居民区、商业区等不同应用场景的多种有序充放电策略。最后，本书还对车网互动（V2G）技术方向进行了简要评述。《电动汽车充电设施规划：建模、仿真与优化调度》可供关注电动汽车充电设施技术与产业发展的广大研究人员和技术人员阅读和参考，也可作为高等院校电气工程相关专业的教学参考书。

　　师瑞峰，华北电力大学教授、博士生导师。现为IEEE、CCF、CESS高级会员，中国公路学会交能融合工作委员会常务委员；WTC交通能源融合交叉学部委员；中国系统仿真学会离散系统仿真专委。国家重点研发计划“交通基础设施”重点专项专家组成员，“轨道交通装备基础技术科技创新规划”专家组成员；担任《中国公路学报》《交通运输工程学报》《GEITS》《交通信息与安全》等期刊交通能源融合特刊编辑与组稿专家。主持承担了10余项交通能源融合、电动汽车车网互动方向的国家重点研发计划、国家自然科学基金等课题。发表学术期刊论文90余篇，出版学术专著3部、译著1部。

前言
第1章　绪论1
1.1　电动汽车产业发展现状1
1.1.1　电动汽车发展简史2
1.1.2　国外电动汽车发展现状3
1.1.3　国内电动汽车发展现状6
1.2　电动汽车充电设施发展现状9
1.2.1　电动汽车充电设施总体现状9
1.2.2　国外电动汽车充电设施发展现状11
1.2.3　国内电动汽车充电设施发展现状17
1.3　电动汽车充电设施规划问题研究现状20
1.3.1　电动汽车充电对电网的影响20
1.3.2　电动汽车充电设施仿真建模21
1.3.3　电动汽车充电设施规划的优化模型与求解方法23
1.3.4　基于V2G架构的电动汽车充电设施与配电网协同优化23
1.3.5　电动汽车充电设施规划指标设计24
第1篇　电动汽车充电设施规划建模与优化
第2章　电动汽车充电设施规划建模与求解方法概述28
2.1　电动汽车充放电设施规划模型28
2.1.1　电动汽车充放电设施经济型模型分析28
2.1.2　考虑充电距离的电动汽车充电站规划模型31
2.1.3　考虑服务能力的电动汽车充电站规划模型31
2.1.4　考虑充电需求的电动汽车充电站规划模型32
2.1.5　考虑碳排放的电动汽车充电站规划模型33
2.1.6　考虑电网安全性的电动汽车充电站规划模型33
2.1.7　多目标电动汽车充电站规划模型33
2.1.8　其他规划模型34
2.2　电动汽车充放电设施规划模型的优化方法36
2.2.1　求解电动汽车充电设施规划的遗传算法36
2.2.2　求解电动汽车充电设施规划的粒子群优化算法37
2.2.3　求解电动汽车充电设施规划的多目标优化算法38
2.2.4　求解电动汽车充电设施规划的其他优化算法38
第3章　电动汽车充放电设施规划原则与考虑因素40
3.1　电动汽车充电设施规划的基本原则40
3.2　影响充电站布局的因素42
3.3　电动汽车充电负荷估算42
3.3.1　常用充电方式43
3.3.2　充换电设施43
3.4　电动汽车行驶特性分析47
3.5　电动汽车与充换电设施的模式匹配50
3.6　电动汽车充换电负荷模型50
3.6.1　估算模型假设50
3.6.2　充换电负荷频率及比例模型51
3.6.3　充换电负荷计算模型53
3.7　本章小结54
第4章　基于SPEA-Ⅱ算法的多目标电动汽车充电设施规划55
4.1　理想充电站规划模型的基本假设55
4.2　理想电动汽车充电设施的多目标规划模型55
4.2.1　问题现状55
4.2.2　优化目标57
4.2.3　约束条件59
4.3　求解理想充电站规划模型的SPEA-Ⅱ算法60
4.3.1　SPEA-Ⅱ算法原理60
4.3.2　基本算法流程60
4.3.3　基于SPEA-Ⅱ算法的改进设计61
4.4　算例分析65
4.4.1　算例描述65
4.4.2　模型参数设定66
4.4.3　优化参数设定67
4.4.4　结果分析67
4.5　本章小结70
第5章　基于SPEA-Ⅱ算法的多目标电动汽车充电设施重规划71
5.1　研究现状71
5.2　基于现有充电设施的电动汽车充电站重规划模型72
5.3　基于SPEA-Ⅱ算法的电动汽车充电站二次选址规划求解74
5.3.1　SPEA-Ⅱ算法流程74
5.3.2　算法性能评价74
5.4　算例分析74
5.4.1　算例描述74
5.4.2　算法参数设置76
5.4.3　结果分析77
5.5　本章小结78
第6章　基于交通流模型的电动出租车充电设施规划79
6.1　居民出行分布预测80
6.2　出租车载客分布和载客目的地选择概率81
6.3　出租车空驶分布81
6.3.1　出租车空驶目的地选择概率81
6.3.2　出租车空驶分布82
6.4　小区载客率83
6.5　出租车运营模型84
6.5.1　模型假设84
6.5.2　具体步骤84
6.6　算例分析86
6.6.1　算例描述86
6.6.2　统计数据收集87
6.6.3　参数设定87
6.6.4　结果分析88
6.7　本章小结91
第7章　基于经济性的电动汽车充电站多级选址规划模型研究92
7.1　基于经济性的电动汽车充电站多级选址规划模型92
7.1.1　研究现状92
7.1.2　模型假设93
7.1.3　多级选址规划模型93
7.2　求解基于经济性的电动汽车充电站多级选址规划模型的遗传算法设计94
7.2.1　遗传算法简介94
7.2.2　遗传算法基本流程95
7.2.3　基于遗传算法的模型求解95
7.3　算例分析96
7.3.1　算例描述96
7.3.2　求解与分析97
7.4　本章小结99
第2篇　电动汽车充电设施系统仿真建模
第8章　电动汽车充电设施的离散系统仿真建模102
8.1　仿真建模方法的优势102
8.2　离散系统仿真建模概述102
8.3　常用仿真软件104
8.4　基于AnyLogic平台的仿真建模104
8.5　其他仿真建模106
第9章　基于系统动力学的电动汽车充电设施仿真建模107
9.1　系统动力学模型107
9.1.1　系统动力学概述107
9.1.2　Bass模型简介108
9.2　基于AnyLogic行人库的电动汽车仿真环境109
9.2.1　行人交通流仿真建模110
9.2.2　社会效应仿真建模110
9.2.3　工厂与运输仿真建模110
9.3　电动汽车运行仿真设计111
9.3.1　路网层、障碍层分析与构建111
9.3.2　行动模块铺设112
9.3.3　充电站设计113
9.3.4　路径规划114
9.3.5　电动汽车设置116
9.4　基于行人库模型的电动汽车运行仿真分析116
9.4.1　仿真环境与参数设置116
9.4.2　仿真结果分析118
9.4.3　优化改进思路121
9.5　本章小结121
第10章　基于多智能体的城市公共区域快速充电设施运营仿真建模122
10.1　城市公共区域电动汽车运行模式分析122
10.1.1　城市公共区域电动汽车种类122
10.1.2　基于AnyLogic软件的智能体仿真模型123
10.2　基于多智能体的电动汽车快速充电站运营仿真模型124
10.2.1　电动汽车快充模式简介124
10.2.2　快速充电站运营系统仿真框架及各模块功能设计124
10.2.3　电动汽车运行系统仿真模型125
10.2.4　碳减排运行系统仿真模型126
10.3　仿真案例128
10.3.1　问题描述129
10.3.2　参数设定129
10.3.3　仿真结果分析130
10.3.4　分析与讨论137
10.4　本章小结137
第3篇　电动汽车有序充电优化调度
第11章　基于TOPSIS方法的居民区电动汽车有序充电策略140
11.1　居民区电动汽车出行及充电规律分析140
11.2　居民区慢充设施运营模型142
11.2.1　慢充设施运行特点142
11.2.2　模型功能设计143
11.2.3　TOPSIS分析方法143
11.3　电动汽车有序慢充管理策略145
11.3.1　直接控制145
11.3.2　间接控制145
11.4　仿真案例146
11.4.1　问题描述146
11.4.2　实验方案设计146
11.4.3　参数设定147
11.4.4　仿真结果分析147
11.5　本章小结150
第12章　基于阶梯惩罚策略的商业区电动汽车有序充电策略151
12.1　研究现状151
12.1.1　基于价格信号的需求响应研究151
12.1.2　基于激励机制的需求响应研究152
12.2　基于经济惩罚的商业区有序充电管理场景介绍153
12.3　商业区停车场车流分布模型154
12.3.1　商业区交通流模型154
12.3.2　用户停车概率模型156
12.4　商业区停车惩罚模型158
12.4.1　商业区用户停车意愿158
12.4.2　电动汽车分时段惩罚模型158
12.5　商业区有序充电优化模型160
12.5.1　优化模型160
12.5.2　PSO算法161
12.6　算例仿真结果对比分析163
12.6.1　问题描述163
12.6.2　参数设置163
12.6.3　实验方案设计165
12.6.4　仿真结果分析166
12.7　本章小结169
第13章　考虑用户多样性的电动汽车有序充电优化策略171
13.1　引言171
13.2　各类型电动汽车负荷需求模型171
13.2.1　起始充电时刻171
13.2.2　日行驶里程173
13.2.3　电池特性与充电时长模型173
13.2.4　电动汽车充电意愿模型174
13.2.5　各车型协同充电负荷计算175
13.3　电动汽车充电站收益模型176
13.3.1　集中式充电优化目标函数176
13.3.2　约束条件177
13.3.3　分散式充电优化目标函数179
13.4　充电站收益模型算法流程180
13.4.1　基于PSO的集中式控制策略180
13.4.2　基于拉格朗日松弛法的分散式控制策略182
13.5　算例分析182
13.5.1　问题描述182
13.5.2　模型参数设定183
13.5.3　算法参数设定184
13.5.4　实验设计184
13.5.5　实验结果分析184
13.6　本章小结189
第14章　含可再生能源与电动汽车有序充电的可调节鲁棒优化控制190
14.1　研究现状190
14.2　鲁棒优化理论概述191
14.2.1　最优化问题分类191
14.2.2　鲁棒优化模型192
14.2.3　可调节鲁棒优化模型194
14.2.4　鲁棒对等式的转化196
14.3　基于鲁棒优化的风电微网电动汽车有序充电策略199
14.3.1　引言199
14.3.2　电动汽车与风电不确定性建模200
14.3.3　微网调度问题描述203
14.3.4　鲁棒优化模型206
14.3.5　鲁棒对等式与可调节鲁棒优化206
14.3.6　算例仿真208
14.3.7　本节小结212
14.4　基于鲁棒优化的光伏微网电动汽车有序充电策略213
14.4.1　光伏微网系统模型214
14.4.2　光伏微网双层调度系统模型216
14.4.3　算例分析222
14.4.4　本节小结227
第15章　V2G研究进展与展望228
15.1　V2G对电网侧影响分析228
15.1.1　V2G对电网调度的影响228
15.1.2　V2G对电能质量的影响229
15.1.3　V2G对电网稳定性研究230
15.1.4　V2G对配电网经济成本研究230
15.1.5　V2G对电网频率调节研究230
15.2　V2G对用户侧影响分析231
15.2.1　V2G对用户需求响应研究231
15.2.2　V2G模式下用户经济性研究231
15.3　V2G对储能系统影响分析232
15.3.1　可再生能源消纳的电动汽车与储能系统研究232
15.3.2　基于V2G模式的动力电池梯级利用研究232
15.4　V2G对环境影响分析233
附录　中英文对照表234
参考文献　236