文章解读与仿真程序复现思路——电力系统自动化EI\CSCD\北大核心《参与电网削峰调节的电动重卡换电站调度策略》

标题"参与电网削峰调节的电动重卡换电站调度策略"表明这是一个关于电动重型卡车和电网协同运营的主题。下面对标题中的关键术语进行解读：

1. 电动重卡： 指的是使用电力驱动而不是传统燃油的重型卡车，通常是指货运卡车。电动卡车的使用有助于减少尾气排放，提高能源利用效率。

2. 换电站： 是指用于更换电动车辆电池的设施。电动车辆可以在这些站点更换电池，以便继续行驶，而不需要等待充电。

3. 电网削峰调节： 是一种电力系统调度策略，通过在电网需求峰值时降低用电需求，从而减轻电网负担。电动车辆可以作为分布式储能系统，通过充电和放电的灵活性参与电网调节。

4. 调度策略： 指的是一套计划和决策的方法，用于有效地组织和管理电动重卡的运营和电池更换过程，以最大限度地参与电网削峰调节。

因此，整个标题的含义是：关于电动重型卡车和电网共同合作，通过在电网需求高峰时灵活调整电动车辆的运营计划和电池更换，以实现电网削峰调节的一套调度策略。这种策略旨在通过电动车辆的柔性运营，有针对性地降低用电峰值，提高电网的可持续性和稳定性。

摘要：换电站(BSS)因其快速、便捷的特点在当今时代获得了迅猛的推广和发展，在电动重卡领域，换电站建设已初见规模并依然保持着高速发展。如何对电动重卡换电站进行充电调度以实现电网友好，是一个重点研究方向。首先，针对电动重卡换电需求在时间上分布规律较弱的特点，使用统计分析法分析换电站历史运行数据，得到一天内各时段的换电需求预测值；其次，提出基于换电需求预测的日内调度策略和基于实际换电需求的日内实时修正策略，以确定电池充电数量和允许充电时间；然后，建立以电网削峰为目标的时间-功率模型，结合电网背景负荷曲线，使用差分算法对电池的充电功率和实际充电时间进行求解；最后，通过算例证明了调度策略和时间-功率模型的有效性。

这段摘要涵盖了电动重卡换电站充电调度的关键方面。以下是对摘要内容的解读：

1. 换电站发展背景： 换电站由于其快速、便捷的特点在现代得到了广泛的推广和发展，特别是在电动重卡领域。这种设施的建设已经初步形成规模，并且仍然在快速发展之中。

2. 电动重卡换电站充电调度的重要性： 如何对电动重卡换电站进行充电调度以实现电网友好是当前重要的研究方向。这表明了充电调度对于确保电动车辆充电过程对电网影响较小的重要性。

3. 换电需求预测和调度策略： 针对电动重卡换电需求在时间分布上的不确定性，作者使用了统计分析方法来分析换电站的历史运行数据，从而获得一天内各时段的换电需求预测值。这为制定充电调度策略提供了数据基础。提出了两种策略：一是基于预测的日内调度策略，另一种是基于实际需求的日内实时修正策略。这些策略有助于确定电池充电数量和允许充电时间，从而更好地满足车辆的需求和电网的要求。

4. 时间-功率模型和电网削峰目标： 为了实现电网友好的充电调度，建立了以电网削峰为目标的时间-功率模型。这个模型结合了电网背景负荷曲线，使用差分算法对电池的充电功率和实际充电时间进行求解。这意味着在制定充电计划时，会考虑电网负荷情况，以便更好地与电网协同运行。

5. 调度策略和模型验证： 最后，作者通过算例证明了所提出的调度策略和时间-功率模型的有效性，说明这些方法在实际场景中具备实用性和可行性。

总的来说，这段摘要介绍了如何针对电动重卡换电站的充电需求，利用历史数据分析、预测方法和电网削峰目标建立调度策略和模型，以实现更有效的电动车辆充电和电网协同运行。

关键词:电动重卡; 换电站;电网削峰;换电流程;需求预测;日内调度; 差分算法;

1. 电动重卡： 指的是电动驱动的重型卡车，通常使用电池或其他电力源作为动力来源，以替代传统的内燃机驱动。

2. 换电站： 换电站是提供电动车辆充电服务的设施，相比充电桩，它允许电动车辆快速更换电池，以减少充电时间，提高电动车辆的使用效率。

3. 电网削峰： 电网削峰是指通过调整电力需求，减少峰值负荷，以平滑电网负荷曲线的过程。这有助于提高电网的稳定性和效率，减少能源浪费。

4. 换电流程： 换电流程是指电动车辆在换电站进行电池更换的整个过程，包括到达换电站、电池更换、支付等步骤。

5. 需求预测： 需求预测是通过分析历史数据或其他信息，预测未来一定时间范围内的需求变化。在这里，特指对电动重卡换电需求的预测，以便制定合理的充电调度计划。

6. 日内调度： 日内调度是指在一天内对资源或活动进行合理安排和调整，以满足实际需求。在这里，指的是对电动重卡换电站充电的日程安排和调整，以最优化电池充电过程。

7. 差分算法： 差分算法是一种数值计算方法，通常用于对离散数据进行微分或积分。在这个背景下，差分算法可能用于解决关于电池充电功率和实际充电时间的问题，以实现更精确的充电调度。这可能包括在时间-功率模型中使用差分算法来优化电池充电过程。

仿真算例：本文采用中国雄安某实际电动重卡换电站的有关参数作为算例进行策略验证。该换电站服务的电动重卡群体为 50 辆，站内电池与服务的电动重卡均配备相同型号的电池，额定充电功率 Pce为 240 kW，最大充电功率不能超过额定充电功率的两倍。选择该换电站所在台区的变压器在某一个月内的实测负荷数据，并对数据进行一定平滑处理后作为算例使用的背景负荷数据。换电站配置参数如下：换电站常用电池数量 N为 8 个，充电机功率下限 Pc，min为 0，充电机功率上限Pc，max为 360 kW，电池额定容量 WB为 288 kW·h，司机愿意等待时间 twait为 15 min，站内变压器容量上限PT，max为 2 000 kV·A，站内变压器功率因数 cos φ 为0.9，单次换电时长 th为 6 min。根据换电站配置数据及式（1），可得划分时段的步长 tp为 72 min，按照此步长对一天的数据自 00：00开始进行划分，得到换电站历史运行数据部分统计结果如表 1 所示。使用各时段众数作为各时段基本需求预测值Np，next，使用各时段最大值作为各时段极端需求预测值 Nm，next。

仿真程序复现思路：

1. 数据准备：

   • 收集并准备实际电动重卡换电站的参数数据，包括电动重卡数量、电池参数、充电机功率范围、换电站配置参数等。
   • 获取所在台区的变压器在某一个月内的实测负荷数据，并进行适当的平滑处理，以获得背景负荷数据。

2. 时段划分：

   • 根据换电站配置数据及相关公式，计算划分时段的步长 tp 为 72 分钟。
   • 从 00:00 开始按照步长对一天的数据进行划分，得到不同时段的数据。

3. 基本需求和极端需求预测：

   • 使用划分的时段数据，计算各时段的基本需求预测值 Np_next，采用众数作为预测值。
   • 计算各时段的极端需求预测值 Nm_next，采用最大值作为预测值。

4. 差分算法应用：

   • 利用差分算法处理背景负荷数据，以获取负荷的变化率或趋势。
   • 结合预测的基本需求和极端需求，调整负荷数据，模拟电动重卡换电站的实际负荷情况。

5. 算法实现：

   • 使用编程语言（如Python）实现上述思路，包括数据处理、时段划分、需求预测、差分算法等。
   • 下面是一个简化的Python示例代码，假设已有背景负荷数据 load_data 和其他参数：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 模拟数据生成
np.random.seed(0)

# 生成背景负荷数据
background_load = np.random.normal(loc=1000, scale=100, size=1000)

# 使用ARIMA模型生成基本需求和极端需求的预测数据
def generate_demand_forecast(data):
    model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))  # ARIMA模型，可以根据实际情况调整参数
    fit_model = model.fit()
    forecast = fit_model.forecast(steps=len(data))
    return forecast

basic_demand_forecast = generate_demand_forecast(background_load)
extreme_demand_forecast = generate_demand_forecast(background_load)

# 差分算法处理负荷数据
def difference(data):
    return np.diff(data, prepend=0)

# 时段划分
def divide_day(data, time_step):
    return [data[i:i + time_step] for i in range(0, len(data), time_step)]

# 模拟实际负荷数据
def simulate_load(background_load, basic_demand, extreme_demand, time_step):
    load_diff = difference(background_load)

    # 按时段划分数据
    background_load_divided = divide_day(background_load, time_step)
    basic_demand_divided = divide_day(basic_demand, time_step)
    extreme_demand_divided = divide_day(extreme_demand, time_step)
    load_diff_divided = divide_day(load_diff, time_step)

    # 模拟实际负荷数据
    actual_load = []
    for i in range(len(background_load_divided)):
        actual_load.extend(
            background_load_divided[i]
            + basic_demand_divided[i]
            + extreme_demand_divided[i]
            + load_diff_divided[i]
        )

    return actual_load

# 使用示例
time_step = 72  # 步长为72分钟
actual_load_data = simulate_load(background_load, basic_demand_forecast, extreme_demand_forecast, time_step)

# 将结果转换为DataFrame，方便查看
result_df = pd.DataFrame({
    'Background Load': background_load,
    'Basic Demand Forecast': basic_demand_forecast,
    'Extreme Demand Forecast': extreme_demand_forecast,
    'Actual Load': actual_load_data
})

# 打印结果
print(result_df)

在这个例子中，generate_demand_forecast 函数使用ARIMA模型生成基本需求和极端需求的预测数据。然后，simulate_load 函数结合差分算法模拟出实际负荷数据。

请注意，ARIMA模型只是一个简单的示例，你可能需要根据实际情况选择更适合的模型，并调整参数。这只是一个起点，实际应用可能需要更多的细化和优化。