Оценка неопределенности электрических нагрузок, обусловленных зарядом электромобилей

Актуальность исследования заключается в разработке метода моделирования графика нагрузки электрозаправочных станций (ЭЗС) с учетом неопределенности параметров нагрузки, включая характер интенсивности подключения электромобилей (ЭМ) в течение заданного периода.

Цель. Рассмотреть проблемы моделирования графика нагрузки ЭЗС с учетом неопределенности. Разработать метод моделирования графика нагрузки ЭЗС, учитывающий несколько случайных составляющих. Провести моделирование графика нагрузки, учитывающей характер интенсивности начала времени зарядки на основе эмпирических данных. Провести оценку неопределенности нагрузки ЭЗС, сходимости модели и произвести анализ ее чувствительности на изменение входных параметров.

Методы. Проанализированы существующие методы моделирования графика нагрузки ЭЗС. Для построения математической модели графика нагрузки ЭЗС использован метод Монте-Карло, реализованный в среде MatLab®.

Результаты. В статье проведена обработка экспериментальных данных по количеству подключаемых ЭМ, на основе которых получен усредненный суточный график нагрузки ЭЗС. Применен комбинированный закон распределения вероятностей, соответствующий эмпирическим данным и отражающий интенсивность подключения ЭМ. Разработана параметрическая модель для формирования временного профиля нагрузки ЭЗС, учитывающая ключевые факторы

неопределенности нагрузки: времена начала зарядки; потребляемую мощность ЭМ; продолжительность зарядки и количество ЭМ.

Заключение. Предложены метод и модель графика нагрузки ЭЗС, позволяющие формировать временной профиль мощности при наличии неопределенности исходных данных. Модель графика нагрузки ЭЗС может быть использована для планирования размещения ЭЗС, оценки небаланса электроэнергии и выбора параметров накопителей электроэнергии для интеграции ЭЗС и обеспечения их стабильной работы в распределительных электрических сетях.

1. Аналитическое агентство "АВТОСТАТ" URL: https://www.autostat.ru/ (дата обращения 20.10.2024)

2. РБК URL: https://www.rbc.ru/ (дата обращения 20.10.2024)

3. Валеева Ю. С. Стимулирование развития электротранспорта как инструмент развития территории / Ю. С. Валеева, М. В. Калинина, Т. Г. Зорина, И. Г. Ахметова // Вестник Казанского государственного энергетического университета. – 2022. – Т. 14, № 1(53). – С. 155-172. – EDN UCKMFG.

4. Сафин А. Р. Развитие технологии мобильных зарядных станций для электромобилей / А. Р. Сафин, И. В. Ившин, А. Н. Цветков [и др.] // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2021. – Т. 23, № 5. – С. 100-114. – DOI 10.30724/1998-9903-2021-23-5-100-114. – EDN YIGCHH.

5. Deb, S. Charging station placement for electric vehicles: A case study of Guwahati city, India/ S. Deb, K. Tammi, K. Kalita, P. Mahanta//IEEE access. – 2019. – vol. 7. – pp. 100270-100282.

6. Karmaker, A. K., Roy S., Ahmed M. R. Analysis of the impact of electric vehicle charging station on power quality issues/ A. K. Karmaker, S. Roy, M. R. Ahmed //2019 international conference on electrical, computer and communication engineering (ECCE). – IEEE, 2019. – pp. 1-6.

7. Ahmed, A. A. NEPLAN-Based Analysis of Impacts of Electric Vehicle Charging Strategies on Power Distribution System/ A. A. Ahmed, M. A. Abdullah, M. Mansor, M. B. Marsadek, Y. J. Ying, M. S. Abd Rahman, N. A. Salim //IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – IOP Publishing, 2021. – vol. 1127. – №. 1. – 012033.

8. Шкитина, Н. Анализ влияния стохастической нагрузки электромобилей на распределительную сеть/ Н. Шкитина, Д. Акимов //Электроэнергия. Передача и распределение. – 2021. – №. S1. – С. 40-45.

9. Солуянов Ю. И. Определение расчетных электрических нагрузок зарядной инфраструктуры для электромобилей, интегрированной в электрические установки жилых и общественных зданий / Ю. И. Солуянов, А. И. Федотов, А. Р. Ахметшин [и др.] // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2024. – Т. 26, № 6. – С. 94-107. – DOI 10.30724/1998-9903-2024-26-6-94-107. – EDN XFGOGS.

10. Солуянов Ю. И. Выбор зарядных станций, согласованный с действующими системами электроснабжения многоквартирных домов и образовательных учреждений мегаполиса /, А. И. Федотов, В. И. Солуянов [и др.] // Электричество. – 2025. – № 1. – С. 32-44. – DOI 10.24160/0013-5380-2025-1-32-44. – EDN HOCOCV.

11. Alasseur C. et al. Regression Monte Carlo for microgrid management //ESAIM: proceedings and surveys. – 2019. – Т. 65. – С. 46-67.

12. Jospin L. V. et al. Hands-on Bayesian neural networks—A tutorial for deep learning users //IEEE Computational Intelligence Magazine. – 2022. – Т. 17. – №. 2. – С. 29-48.

13. Goodfellow I. et al. Generative adversarial networks //Communications of the ACM. – 2020. – Т. 63. – №. 11. – С. 139-144.

14. Feng J. Load forecasting of electric vehicle charging station based on grey theory and neural network/ J. Feng, J. Yang, Y. Li, H. Wang, H. Ji, W. Yang, K. Wang//Energy Reports. – 2021. – vol. 7. – pp. 487-492

15. Zhu J. et al. Short-term load forecasting for electric vehicle charging stations based on deep learning approaches //Applied sciences. – 2019. – Т. 9. – №. 9. – С. 1723.

16. Buzna L. et al. An ensemble methodology for hierarchical probabilistic electric vehicle load forecasting at regular charging stations //Applied Energy. – 2021. – Т. 283. – С. 116337.

17. Zhang J. et al. Daily electric vehicle charging load profiles considering demographics of vehicle users //Applied Energy. – 2020. – Т. 274. – С. 115063.

18. Tang, D.Probabilistic modeling of nodal charging demand based on spatial-temporal dynamics of moving electric vehicles/ D. Tang, P.Wang //IEEE Transactions on Smart Grid. – 2015. – vol. 7. – №. 2. – pp. 627-636.

19. Palomino A., Parvania M. Bayesian hierarchical model for characterizing electric vehicle charging flexibility //2020 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM). – IEEE, 2020. – С. 1-5.

20. Wang B. et al. EV charging algorithm implementation with user price preference //2015 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT). – IEEE, 2015. – С. 1-5.

21. Воронин, В. А. Мультиагентное моделирование развития электрозарядной инфраструктуры города Кемерово / В. А. Воронин, Ф. С. Непша // Электроэнергия. Передача и распределение. – 2023. – № 3(78). – С. 10-17. – EDN XVUSOW

22. Mehboob N. et al. Smart operation of electric vehicles with four-quadrant chargers considering uncertainties //IEEE Transactions on Smart Grid. – 2018. – Т. 10. – №. 3. – С. 2999-3009