文章最近发布能源存储杂志研究者开发优化电池集中调度策略(BCSS)用于电池交换电动车充电法
学习方式 :电池集中交换电动车辆策略.Image Credit: Black_Kira/Shutterstock.com
新策略使用遗传算法大幅降低电池购买成本并增加电池充电峰值比优化运输型策略高,后者常用插件式EV充电法viz等时间运输策略和等量电池运输策略
后台
EVs不久将完全替换用化石燃料运行的车辆但它们在大规模可用性方面仍然面临严重障碍可再充电电池核心EVs可用插件充电法或电池交换法在机内提供电源在当前假设中,充电EV比再充电要长得多时间
增加EV数表示收费站需要大车位,电池使用寿命短因快速充电,BCPL低因高冲和高BPC此外,所有这些问题在交通峰值时都变得更加复杂,因为电池充电需求一天、周或赛季不均匀
电池交换EV增能法可缓解人口稠密城市的上述问题电池每天可单独统一充电,只需快速替换电池交换充电站卸载电量它可以大幅增加BCPL并减少BPC,因为电池使用寿命提高中心电池充电站需要优化电池充电策略
关于研究
在这次研究中,研究人员开发出优化BCSS电池交换EV增强法,并比较它相对于插件型优化策略的有效性,如ETITS和ENBTS该战略对人口稠密城市特别有利,因为城市需求期可预测高峰值
它可以大幅减载峰值,加载网格,BPC并增加BCPL此外,这项研究还包含遗传算法,包括电池运量、电池运时和所需电池运数
团队先开发出公式表达平均电池内值需求时间其后,BPC和电池采购量计算取最大电池服务周期和平均峰值加载该战略的具体重点是促进慢充电电池,提高充电电池使用寿命。
观察
BPC主要包括初始电池成本、电池收费成本和后勤成本电池充电成本直接取决于电池充电负载量,而物流成本则保持恒定状态,原因是电池持续传输量满足可预测的需求
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BCPL为2418kW,BPC优化BCSS为415万元,比ETITS和ENBTS策略相应的BC值少24.7%和9.5%电池运输时间也随着电池运输量的增加而增加
遗传算法包含初始群数100,交叉率0.85和变异率0.15显示优化电池运输数7次此外,BPC下降并增加交通量峰值电池充电比ETITS和ENBTS分别减少38.1%和41.5%
结论
最后,作者开发出优化调度策略 集中电池充电这种方法的主要目的是尽量减少BPC并减少峰值需求条件对电网的影响
这项战略大大降低了归并电池成本和峰值电池量而不明显增加电池运输成本和量此外,它减少了对停机坪和停机坪收费和性能优于ETITS和ENBTS方法的要求。
源码
L.C.Wang.N.Li.W.Yi.Q.电池集中化电动车交换策略能源存储杂志51(2022年)、104327亚博老虎机网登录https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2352152X22003516
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