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电动汽车充电站

设计 2021年第12期34卷 9-9页

作者： Taewon Hong Donghyun Kim Junghyun Cho Jinyoung Kim Hyundai Motor Corporation Citrus Design

现代汽车集团正在为以人类为中心的出行新纪元做准备。它的设计中心开发了E-PIT超快速充电器,它通过解决通常困扰EV充电器的几个严重问题,极大地改善了用户体验:1)笨重的电缆2)复杂的操作和服务使用3)充电状态不清楚4)卫生(在大流行的... 详细信息

现代汽车集团正在为以人类为中心的出行新纪元做准备。它的设计中心开发了E-PIT超快速充电器,它通过解决通常困扰EV充电器的几个严重问题,极大地改善了用户体验:1)笨重的电缆2)复杂的操作和服务使用3)充电状态不清楚4)卫生(在大流行的情况下尤其重要)5)生产和维护。

关键词：电动汽车充电站充电状态快速充电器用户体验电缆新纪元

电动汽车充电站火灾多目标实时检测与预警方法

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科学技术与工程 2023年第28期23卷 12136-12144页

作者：张世玉高德欣青岛科技大学自动化与电子工程学院青岛266061

电动汽车在充电过程中易发生火灾事故,为了提高电动汽车充电站火灾检测实时性,提出一种基于YOLOv4-Tiny-CBAM的电动汽车充电站火焰烟雾多目标实时检测与预警算法:为在低算力平台实现实时检测选用YOLOv4-Tiny轻量级网络模型;引入K-means... 详细信息

电动汽车在充电过程中易发生火灾事故,为了提高电动汽车充电站火灾检测实时性,提出一种基于YOLOv4-Tiny-CBAM的电动汽车充电站火焰烟雾多目标实时检测与预警算法:为在低算力平台实现实时检测选用YOLOv4-Tiny轻量级网络模型;引入K-means-GA算法重新计算锚框值;引入卷积注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)以加强网络对火焰烟雾特征提取能力以提升检测精度;将电动汽车充电站监控视频作为模型检测输入源,实现就地端实时检测。实验结果表明:该改进算法模型参数量为6.143 M,视频检测每秒传输帧数(frames per second,FPS)值为43,均值平均精度(mean average precision,mAP)值为86.76%,具有较好的目标连续跟踪能力,满足实时检测的需求,对无人化电动汽车充电站安全运行以及火灾应急处置具有重要意义。

关键词：电动汽车充电站火焰烟雾检测 YOLOv4-Tiny K-means-GA聚类算法卷积注意力机制(CBAM)

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电动汽车充电站群电能质量协同监测技术

机械设计与制造 2024年第6期 21-25页

作者：李宏胜武光华柳长发郭世萍国网河北省电力有限公司营销服务中心河北石家庄050000

为解决现有电能质量监测技术存在的监测范围小、精度低的问题,优化设计电动汽车充电站群电能质量协同监测技术。根据电动汽车充电站群的组成结构,构建充电站群模型,模拟充电过程。针对电能质量指标配置相应的电能质量监测点,协同采集与... 详细信息

为解决现有电能质量监测技术存在的监测范围小、精度低的问题,优化设计电动汽车充电站群电能质量协同监测技术。根据电动汽车充电站群的组成结构,构建充电站群模型,模拟充电过程。针对电能质量指标配置相应的电能质量监测点,协同采集与处理电动汽车充电站群暂态信号,通过对扰动、谐波/间谐、电压偏差、频率偏差等指标的计算,得出电能质量的协同监测结果。通过与现有监测技术的对比,所设计监测技术的监测范围扩大了1306.24m~2,且监测误差更低。

关键词：电动汽车充电站充电站群电能电能质量协同监测技术

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电动汽车充电站规划的综合评价研究

电动汽车充电站规划的综合评价研究

作者：刘菲西华大学

学位级别：硕士

随着全球经济的持续发展,能源和环境问题也随之而来。电动汽车起着保护环境、节约能源、促进经济可持续发展的积极作用而备受关注。电动汽车产业正处于蓬勃发展阶段,电动汽车充电站是电动汽车关键的配套设施,同时充电站的规划受多种因... 详细信息

随着全球经济的持续发展,能源和环境问题也随之而来。电动汽车起着保护环境、节约能源、促进经济可持续发展的积极作用而备受关注。电动汽车产业正处于蓬勃发展阶段,电动汽车充电站是电动汽车关键的配套设施,同时充电站的规划受多种因素制约,是一个多属性的复杂问题。本文以居民需求和价值取向为核心、以电动汽车充电站评价为主要研究线索,在充电站规划理论框架的基础上,采用科学的方法构建评价模型,更新电动汽车充电站规划综合评价体系,完成对充电站影响因素的合理评估,同时补充和完善电动汽车充电站规划评估领域的不足。本文以评价为媒介,推进充电站规划科学化的现实意义。主要研究内容包括以下几方面:（1）阅读大量关于电动汽车充电站的文献资料,并进行了实地项目调查研究,同时向电动汽车领域的专家咨询,最终构建了以经济因素、电网因素、交通因素、环境因素为影响因素的综合评价模型。模型涵盖了电动汽车充电站建设、运营、收益、维护全过程,得出了相关因素指标之间的数量方程。（2）以电动汽车充电站规划作为研究对象,采用定量指标与定性指标相结合的组合赋权方法,结合电动汽车充电站相关理论、层次分析法理论、多元统计分析理论等理论构建了综合评价指标体系。主观权重求取采用遗传算法修正后的层次分析法,弥补层次分析法的不足;客观权重采用熵权法,组合赋权借鉴了博弈论思想中的纳什均衡,使得权重结果最优化。最后通过模糊综合评价对案例进综合评价分析。（3）以成都市某区域已建充电站为例对构建的电动汽车充电站综合评价模型进行实证分析。通过实验表明:本文提出的电动汽车充电站综合评价方法有助于提升充电站选址的科学性和合理性,为新能源行业的可持续发展提供参考。

关键词：电动汽车充电站遗传算法熵权法博弈论模糊综合评价

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电动汽车充电站智能选址定容方法研究

电动汽车充电站智能选址定容方法研究

作者：孟涛太原科技大学

学位级别：硕士

机动车保有量正随着我国经济实力和人民人均收入的逐步提高而逐渐增加,中国石油严重不足以及空气污染严重加剧,使电动汽车备受欢迎。电动汽车具有低碳环保、经济高效等特点,但落后的充电站规划建设将会桎梏整个电动汽车行业的发展,科学... 详细信息

机动车保有量正随着我国经济实力和人民人均收入的逐步提高而逐渐增加,中国石油严重不足以及空气污染严重加剧,使电动汽车备受欢迎。电动汽车具有低碳环保、经济高效等特点,但落后的充电站规划建设将会桎梏整个电动汽车行业的发展,科学合理的电动汽车充电站规划,直接影响着电动汽车行业的前景,因此本文就电动汽车智能选址与定容问题展开研究。首先,从服务对象、影响因素进行讨论,建立充电站建设花费费用、运行维护费用、服务用户的充电费用、用户行驶耗电成本和排队等候时间成本最小的多目标多约束的规划充电站选址定容模型。然后,建立以充电站土地租金合理为目标的BP(back propagation)神经网络预选址评价模型。该模型以交通便利、土地成本、候选地面积、可达性、空间特征、人口密度作为输入,租金作为输出层指标,隐含层含有10个节点。并选取130组太原市已建电动汽车充电站的地址训练BP神经网络预选址模型,并用另外20组地址验证了此评价模型的有效性和可行性。其次,为了使蚁群算法搜索速度更快、搜索方向更明确,对蚁群算法进行改进。在搜索初期为加快搜索速度只让寻找能力强的蚂蚁去释放信息素,在搜索后期,为了防止运行进入局部最优,让所有的蚂蚁都去释放信息素,以达到全局更新。以旅行商问题为仿真对象,对蚁群算法改进前后的收敛速度和收敛性进行了对比研究,验证了改进蚁群算法的优越性。最后,将BP神经网络预选址模型和改进蚁群算法应用于长治市潞州区和大同市平城区的电动汽车充电站选址定容问题。首先利用BP神经网络对电动汽车充电站的备选地址进行评价,得到位置租金较优的地址,将这些较优地址作为改进蚁群算法的地址初始解,利用改进蚁群算法对充电站地址进一步优化,同时优化该地址的充电桩最佳容量,从而得到选址定容最优解。研究结果表明本文提出的模型和算法能够有效解决电动汽车充电站选址定容问题。

关键词：电动汽车充电站选址定容 BP神经网络改进蚁群算法

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电动汽车充电站服务评价及优化策略研究

电动汽车充电站服务评价及优化策略研究

作者：董华华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

在国家提出2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的时代背景下,电动汽车作为交通领域的重要出行工具,在节能减排方面发挥着不可或缺的作用。电动汽车的续航需要安全高效的充电站为其保障,“十三五”期间,我国充电基础设施实现了跨越式发... 详细信息

在国家提出2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的时代背景下,电动汽车作为交通领域的重要出行工具,在节能减排方面发挥着不可或缺的作用。电动汽车的续航需要安全高效的充电站为其保障,“十三五”期间,我国充电基础设施实现了跨越式发展。然而快速发展的背后仍然存在着电动汽车充电站的发展水平参差不齐、用户充电体验有待提升等突出问题,因此有必要建立科学有效的充电站服务评价模型,探索服务优化策略,为充电站企业有效提升服务水平提供参考。本文以电动汽车充电站为研究对象,经过充分调研,分析影响充电站服务水平的因素,构建电动汽车充电站服务评价体系,进行综合评价,并对充电站服务水平进行优化,提出优化策略。首先,介绍了国内外电动汽车充电站的发展现状,简要分析电动汽车充电站的规划、建设、决策等重点研究领域及存在的不足之处,并梳理了工程实践中多属性决策及优化算法的相关理论;其次,从不同利益相关主体的视角出发,从规划服务、运营商服务、用户服务和社会服务4个方面构建了电动汽车充电站服务的综合评价指标体系,并运用基于矩估计理论的组合赋权法确定指标权重;然后,建立电动汽车充电站服务的综合评价模型,运用改进物元可拓法对评价指标进行综合评估,并通过对评价结果的比较分析和敏感性分析验证了所建模型的合理性和有效性;最后,根据评价结果建立了面向用户和运营商的差异化服务策略优化模型,利用模糊规划法和遗传算法进行仿真模拟,根据仿真结果给出服务优化方案。本文的研究结果不仅有助于用户选择合适的充电站,还有利于运营商进一步优化充电站的建设运行和服务质量,促进充电站行业的良性发展。

关键词：电动汽车充电站服务评价多属性决策遗传算法服务优化策略

考虑极端灾害下系统韧性约束的气电联合配网分布鲁棒扩展规划

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工程科学与技术 2023年第1期55卷 80-92页

作者：王沿胜何川刘绚南璐刘天琪四川大学电气工程学院四川成都610065 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

近年来,在未来多能互补、综合能源系统的背景下,气电联合配网得到迅速的发展。然而,当前全球各地极端灾害频发,给能源系统的安全性带来了严峻的挑战。针对极端灾害对系统造成的失负荷影响,为兼顾系统的经济性与安全性,提出了一种考虑极... 详细信息

近年来,在未来多能互补、综合能源系统的背景下,气电联合配网得到迅速的发展。然而,当前全球各地极端灾害频发,给能源系统的安全性带来了严峻的挑战。针对极端灾害对系统造成的失负荷影响,为兼顾系统的经济性与安全性,提出了一种考虑极端灾害下系统韧性约束的气电联合配网分布鲁棒扩展规划模型。首先,以规划成本与运行成本最小化为目标,建立考虑电动汽车充电站、分布式燃气机组和储能设备的气电联合配网扩展规划模型;然后,考虑极端灾害的作用,建立考虑韧性约束的气电联合配网分布鲁棒扩展规划模型,该模型包括基础场景与极端灾害最坏场景,其中基础场景考虑系统的经济性,以规划成本与基础场景运行成本最小为目标,极端灾害最坏场景则通过韧性约束保证系统的安全性,所提模型通过主问题–子问题迭代求解。最后,算例仿真发现:通过增加电动汽车充电站、分布式燃气机组和储能设备的规划投建,系统的经济性得到明显提升;而在面对极端灾害的影响下,通过分布式燃气机组的发电和电动汽车、储能设备的放电,系统失负荷情况得到减少,但随着系统韧性的增大所需单位规划成本会大幅增加。本文为在规划层面提升系统韧性提供了一种有效与实用的方法,为未来减小极端灾害对系统造成的影响的方案提供了一定参考。

关键词：电动汽车充电站分布式燃气机组储能设备极端灾害韧性分布鲁棒优化

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电动汽车充电站谐波特性分析及抑制方法研究

电动汽车充电站谐波特性分析及抑制方法研究

作者：陈剑郑州大学

学位级别：硕士

电动汽车作为新能源应用之一,具有节能减排、低碳环保等优点,是目前解决大气污染问题与能源安全问题的重要手段。随着电动汽车产业的发展,电动汽车及其基础充电设施得到迅速普及,电动汽车充电机作为一种非线性设备,向电网注入大量谐波电... 详细信息

电动汽车作为新能源应用之一,具有节能减排、低碳环保等优点,是目前解决大气污染问题与能源安全问题的重要手段。随着电动汽车产业的发展,电动汽车及其基础充电设施得到迅速普及,电动汽车充电机作为一种非线性设备,向电网注入大量谐波电流,降低电力系统电能质量,并对电网中其他设备安全运行造成严重威胁。因此,研究电动汽车充电站充电过程中的谐波特性,采取有效的谐波抑制措施,具有重要的实际意义。本文首先对电动汽车充电机原理进行介绍,通过对当前市场上多种充电机进行综合分析,确定充电站中充电机选型为APF补偿充电机和PWM整流充电机。然后对所选充电机谐波特性进行理论分析,研究完整充电周期内充电站的谐波变化规律,并在MATLAB/Simulink平台中搭建充电站仿真模型,通过仿真验证充电机的谐波特性,分析不同充电阶段充电站的谐波畸变情况。其次,针对电动汽车充电机的谐波特性,尤其是充电后期恒压阶段充电站谐波畸变率持续增大的问题,分析了多种谐波抑制方法的优点与局限性,确定采用以谐波互补特性为基础的谐波抵消抑制策略。该方法不仅可以解决恒压阶段谐波增大问题,还能够降低充电站谐波抑制投资成本。接着对充电机类型、充电机投入使用时间、电动汽车充电时初始荷电状态、充电机功率等因素引起的谐波抵消进行分析,并通过仿真验证了上述因素产生的谐波抵消情况和所提抑制方法的有效性。最后,分析了考虑多种谐波抵消因素的充电机配置方案。在充电站谐波污染最严重的充电情况下,对APF补偿充电机和PWM整流充电机的不同类型占比、功率配比等方面引起的谐波抵消情况进行详细分析,研究低压侧谐波畸变率的变化趋势。接着确定了充电站中充电机配置方案,使充电站谐波畸变率在各种充电情况下均满足并网要求,并在仿真中验证了分析结果的准确性和配置方案的可行性,对充电站的实际建设提供一定的指导意见。

关键词：电动汽车充电站谐波特性谐波抑制谐波抵消因素充电机配置

基于集成学习的电动汽车充电站超短期负荷预测

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上海交通大学学报 2022年第8期56卷 1004-1013页

作者：李恒杰朱江皓傅晓飞方陈梁达明周云兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 国网上海市电力公司上海200122 上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室上海200240

精确的电动汽车充电站充电负荷预测是提高充电站安全经济运行的重要措施,也是支撑充电基础设施新建、扩容规划决策的重要基础.为提高电动汽车充电站超短期充电负荷预测的精度,提出一种基于集成学习的充电站超短期充电负荷预测方法.首先... 详细信息

精确的电动汽车充电站充电负荷预测是提高充电站安全经济运行的重要措施,也是支撑充电基础设施新建、扩容规划决策的重要基础.为提高电动汽车充电站超短期充电负荷预测的精度,提出一种基于集成学习的充电站超短期充电负荷预测方法.首先,以预测精确度与响应速度为主要目标,使用轻量级梯度提升框架构建基础回归器模型;其次,通过自适应提升方法对基础回归器群进行集成;最后,通过超参数调整与优化,建立基于能量集成轻量梯度提升框架(EEB-LGBM)的双层充电站超短期充电负荷预测模型.算例结果表明,相较于反向传播神经网络、卷积神经长短期记忆网络、差分自回归移动平均模型等预测模型,所提出的基于EEB-LGBM的超短期充电负荷预测模型具有更高的精确度,同时可以大幅度缩短训练时间和降低计算资源需求.

关键词：电动汽车充电站充电负荷超短期预测集成学习经济性