电动汽车以无序充电方式接入配电网时与网内基础用电负荷叠加，会形成峰上加峰的现象，不利于配电网的稳定运行。针对以上问题，首先对私家车充电负荷进行建模，采用蒙特卡罗抽样模拟电动汽车无序行为下的充电负荷曲线。然后提出一种新型的多时段动态充电价格机制，引导车主有序充电，并以配电网负荷波动比较小为目标函数，优化电动汽车充电行为。比较后在IEEEE3节点配电网中，分别分析有序和无序充电负荷并网时电动汽车充电费用、配电网电压偏移率及网损，根据结果得出所提策略可有效兼顾用户利益和配电网的稳定运行。
本文从以下4个方面构建电动汽车的充电模型。ａư电动汽车电池特性本文选用锂电池为研究对象。与普通汽车相同，不一样私家车电池容量有差异。
式中ｆQ为私家车锂电池容量的概率密度；ｘ表示该时刻的电池容量大小，一般取值为20-30kwh。锂电池充电变化过程如图1所示。由于充电起始过程和结束过程的时间很短暂，可以近似地认为锂电池充电是恒功率充电。ｂư车主日行驶里程本文引用美国交通部汽车日出行数据来进行分析
式中：ｆD为车主日行驶里程的概率密度函数；μD为期望值；σD为标准差。ｃư车主比较后归程时刻假设车主每日结束行程时刻即为电动汽车每日开始充电时刻，比较后归程概率密度函数为
式中：ｆｓ为车主比较后规程的概率密度函数；ｗ为回家时刻；μｓ为期望值；σｓ为标准差。ｄư车主离家时间假设车主每日用车期间只可放电不可充电，出行开始时刻的概率密度函数为
式中：ｆｅ为车主启程离家的概率密度函数；ｖ为离家时刻。结合用户出行数据及电动汽车充电模型利用蒙特卡洛算法，得到500辆电动汽车的24ｈ无序充电负荷曲线所示。
传统的分时电价一旦制定后其区间不再变化，但居民的用电行为会随着季节变化、地域不同和个人舒适度而改变，与原分时电价的价格的范围范围有偏差，产生负荷和电价的峰谷不匹配的现象。而电动汽车的充电行为在时间上有很大随机性，导致实时电价的制定考虑因素十分复杂。因此本文根据短期负荷预测为基础提出一种新型的多时段动态电价策略。目前为止，隶属度函数是对传统用电价格进行划分的很成熟且通用性比较广的方法。以表1某地区分时电价为例，首先基于模糊数学的理论，可将每个时间段认为是一个独立的模糊集合，然后利用隶属度函数构建时段内每时刻对应的隶属度，并根据隶属度值将其划分到对应的时间段［14］。再将短期预测的基础负荷划分成多时段，根据每时段对应的负荷值计算相对应的电价。
式中：Cｍａｘ和Cｍｉｎ分别为分时电价的峰值与谷值；C∗为每时段负荷在价格的范围上的映射。
电动汽车聚合商是专对于电动汽车充电进行资源整合的参与者，其部署的智能充电桩可提供常规充电模式和充电优化模式。常规充电模式可将电动汽车的电池充至期望电量值，而优化模式则应该要依据车主个人用电需求输入结束充电时刻及结束时刻的充电期望值。车辆接入后，充电桩将获取该车信息，将输入值及车电池的剩余电量反馈到系统调度中间，对收集的数据来进行在线智能计算，形成电动汽车的充电计划。
式中：F为目标函数；N为谷时段数目；Pｉ为第ｉ个时段配电网的基础负荷值。
Bu充电时段T约束Tｓ≤T≤Tｅ（12）式中：Tｓ为车主每日充电开始时刻；Tｅ为当天充电结束时刻。ｃư总电量Ｓ约束本文优化中不计电池损耗，假设电池容量为恒定值。
传统的遗传算法是一种起源于生物进化规律演变的寻优算法。从任意初始种群开始，通过选择、交叉、变异等环节，产生一些对环境适应度高的个体并进入搜索空间中更好的区域，不断繁衍进化，比较终得到比较大适应度的个体作为比较优解输出。但由于进化过程中交叉概率参数及变异概率参数为定值，忽略了进化过程中种群的自适应特性，存在过早收敛的缺陷。且算法没有保留精英机制，适应度高的个体可能在进化中丢失好的*因。未解决以上问题，本文采用自适应交叉概率Kｃ和自适应变异概率Kｍ以及精英保留机制进行优化求解［15］。自适应交叉概率Kｃ和自适应变异概率Kｍ公式如下：
式中：K1为基础交叉概率；ｆｍａｘ为个体比较大适应度；ｆａｖ为个体适应度值的平均值；fｌ为每相邻交叉个体中较大的适应度。
式中：ｆｉI为第ｉ个个体；Kｅｅｐ＝1，则精英保留，Kｅｅｐ＝0，则不保留。优化过程如图4。
本文仿线节点配电网中进行，其拓扑如图5所示。假设节点1为平衡节点，即电源接入节点，余下32个节点全部为PQ节点。假设整个配电网系统中含基础负荷以及1500辆电动汽车，车群被均匀分配到节点19,23和26中。以私家车比亚迪E1车型作为研究对象，规定每辆电动汽车的动力电池规格相同，参数为：220V，16Ａ慢充模式，限制容量为35KWH，3.52KWH恒功率充电，充电效率为0.82，转换效率为0.90
电动汽车以不同方式充电的负荷曲线及配电网总负荷曲线可知，通过动态价格的引导，电动汽车充电行为趋于有序化，车主对充电时间段的选择逐渐向夜间转移，负荷峰值水平大幅度下降，说明新型电价的提出可以使车主的用电行为不再大面积集中，系统总用电负荷曲线相对变得平缓，有削峰填谷的效果。
由表2可知，无序充电车主日缴纳电费为21880.8元，基于多时段动态电价的有序充电日缴费为17248.80元，比无序充电费用降低了21.17％。因此新电价机制的提出可大大降低车主充电成本。
将ＩＥＥＥ３３节点配电网模型的节点负荷参数和优化后的有序充电负荷数据导入ＭＡＴＬＡＢ软件语言编程，对比以下３种场景下的配电网电压偏移及网损。场景1：配电网内未接入电动汽车负荷。场景2：配电网内接入无序充电负荷。场景3：配电网内接入有序充电负荷。图8表示部分时段下3种用电方式的网损率。可见18.00-24.00由于无序充电负荷的接入使得网内网损明显升高。原因是车主归程后的无序充电行为与用户基础用电行为的一致性导致网内用电功率激增。09.00-21.00时，对比接入无序充电负荷和有序充电负荷，后者可大大降低配电网网损，尤其在电价高峰时段21.00网损率下降了2.77％，效果比较显著。说明多时段分时电价的提出引导车主有序充电对调节配电网网损具有一定效果。
由图9可知，场景1配电网未接入充电负荷时的电压偏移都控制在±7％以内，纵横对比未曾发现严重的电压偏移现象，但是节点18和19在20.00-21.00时间段上有局部节点处在越限边界。由图10可知，场景2中配电网内接入无序充电负荷时，节点13-19和28-33在晚间出现电压越限情况，原因是无序充电负荷的高峰期恰巧与网内基础负荷用电的高峰期时段相叠。
图11表示场景3下配电网内接入有序充电负荷时各个节点电压的偏移情况。与图9和图10对比可知，有序充电负荷的接入使局部节点越限现象得到*解，偏移的电压回归到正常标准范围内。说明所提出的新型动态分时电价能够最终靠对电动汽车进行充电有序化管理来改*配电网电压偏移现象。
由于大量负荷突然接入使各节点电压发生偏移现象，因此对比较大负载量时刻（21.00）各节点电压偏移情况做对比更有意义，结果如图12所示。
由图12可知，未接入无序负荷时网内各节点的电压偏移都控制在±7％范围以内，电压无越限行为。当无序充电负荷并网后，一部分节点电压发生显著偏移，且偏移量均超过规定的相关标准范围。而经过多时段动态电价策略调控的有序充电行为接入配电网后，网内各节点电压值还原到标准范围以内，其中变化比较显著的18号节点电压标幺值由0.9467调整到0.9828，电压偏移率修正了3.61％。
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本文基于分时电价与短期负荷预测提出了一种新型多时段动态充电价格机制，引导车主规划用车安排，使充电行为由无序变为有序。建立以配电网内负荷波动比较小为目标函数，利用MATLAB软件进行算法编程，根据结果得出所提出的多时段动态电价策略可减小网内的负荷波动，有明显的削峰填谷作用，为车主减少21.17％的充电成本。此外还大大降低了21.00用电高峰期2.77％的网损率并修正18号节点3.61％的电压偏移率，实现了保证车主充电利益与提高配电网运行安全的并存。
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