【摘 要】
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传统电动汽车充电负荷概率建模通常采用蒙特卡洛模拟方法,存在耦合参数多和计算耗时大等问题.为此,提出一种基于车辆集合的整体荷电状态(CSOC)概率分布特性的电动汽车充电负
【机 构】
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智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市 300072;新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司),北京市 100192;国网安徽省电力有限公司经济技术研究院,安徽省合肥市
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传统电动汽车充电负荷概率建模通常采用蒙特卡洛模拟方法,存在耦合参数多和计算耗时大等问题.为此,提出一种基于车辆集合的整体荷电状态(CSOC)概率分布特性的电动汽车充电负荷概率分布数值计算方法.首先,将车辆的多次行程拆解为独立的单次行程进行起止点(OD)分析,消除多行程间建模中的变量耦合误差.其次,建立考虑车辆出行特性的CSOC动态概率模型,确定各行程的起始荷电状态概率密度函数;结合大数定律得到充电负荷时空概率分布函数.最后,以12节点路网案例计算充电负荷时空概率分布.结果表明,较传统蒙特卡洛模拟方法,所提方法消除了耦合误差问题,并在保证计算精度的前提下大幅提高了计算效率.
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