文章解讀與仿真程序復現思路——電力系統自動化EI\CSCD\北大核心《考慮電力-交通交互的配電網故障下電動汽車充電演化特性》

這個標題涉及到電力系統、交通系統和電動汽車充電的復雜主題。讓我們逐步解讀：

考慮電力-交通交互的配電網故障：
- 電力-交通交互：?指的是電力系統和交通系統之間相互影響、相互關聯的關系。這可能涉及到電力需求對交通流量的影響，反之亦然。
- 配電網故障：?提到了電力系統中的配電網出現了故障，這可能包括線路故障、設備故障等。
下電動汽車充電演化特性：
- 電動汽車充電：?指的是電動汽車通過與電力系統連接來獲取能量。
- 演化特性：?暗示了在某種條件下，充電過程可能會經歷一些變化或發展，這可能是由于配電網故障引起的。

因此，整個標題的意思可能是在考慮電力系統與交通系統之間的相互影響，特別是在配電網發生故障的情況下，研究電動汽車充電過程的演化特性。這可能涉及到電力需求對交通流量的影響，以及電動汽車在配電網故障時充電行為的變化。這個研究可能有助于更好地理解電力系統和交通系統之間的復雜關系，以及在不同情境下電動汽車充電行為的演變。

摘要：由于配電網與交通網間的耦合交互作用，高滲透率電動汽車接入下的配電網故障可能對兩網的運行產生擴大影響，厘清故障下包括電動汽車充電負荷對電網和交通網運行狀態的影響以及充電站充電負荷分布的電動汽車充電特性是及時阻斷故障影響的基礎。針對此，提出了考慮電力-交通交互的配電網故障下充電特征演化分析方法。首先，考慮配電網故障下充電負荷變化對配電網的影響，提出了計及充電負荷變化靈敏度的變步長重復潮流模型以計算配電網供電能力。其次，結合用戶有限理性決策和動態交通均衡，構建了配電網故障影響下的交通運行狀態演化模型。進一步，以電動汽車出行和充電為耦合單元，基于改進的Davidson函數描述供電能力對充電行為的影響，建立了兩網交互的作用關系。最后，仿真分析了考慮網絡耦合的配電網故障下充電負荷演化規律及其影響。

這段摘要涉及到電力系統（配電網）、交通系統和電動汽車的復雜交互關系，以及在高電動汽車滲透率下，配電網故障可能對兩個系統產生的擴大影響。以下是對摘要的詳細解讀：

問題背景：
- 提到了配電網與交通網之間的耦合交互作用。這表示電力系統和交通系統之間存在相互影響和關聯。
- 強調了在高滲透率電動汽車接入下，配電網故障可能對兩個系統的運行狀態產生擴大的影響。
目標和方法：
- 目標是厘清在配電網故障下，電動汽車充電負荷對電力網和交通網運行狀態的影響，以及充電站充電負荷分布的電動汽車充電特性。
- 提出了一種考慮電力-交通交互的配電網故障下充電特征演化分析方法。
方法細節：
- 引入了計及充電負荷變化靈敏度的變步長重復潮流模型，以計算配電網供電能力。這意味著他們考慮了充電負荷變化對電力系統供電能力的影響。
- 結合了用戶有限理性決策和動態交通均衡，構建了配電網故障影響下的交通運行狀態演化模型。
- 以電動汽車出行和充電為耦合單元，基于改進的Davidson函數描述供電能力對充電行為的影響，建立了兩個系統交互的作用關系。
仿真分析：
- 最后，進行了仿真分析，以研究考慮網絡耦合的配電網故障下充電負荷演化規律及其影響。這有助于理解在這種情境下各種因素的相互影響。

綜合而言，這項研究旨在深入理解在電力系統故障條件下，高滲透率電動汽車對電力系統和交通系統的影響，以及如何在及時阻斷故障影響的基礎上進行演化特征分析。

關鍵詞:高滲透率電動汽車; 配電網與交通網耦合網絡;故障影響;充電演化;供電能力;動態交通;
?

高滲透率電動汽車：
- 表示在特定區域或系統中，有大量電動汽車接入。高滲透率意味著電動汽車在整個車輛總數中占有相當大的比例。
配電網與交通網耦合網絡：
- 指的是電力系統（配電網）和交通系統之間存在相互聯系和影響的網絡。這表明兩個系統不是孤立的，它們的運行狀態可能互相影響。
故障影響：
- 涉及到配電網出現故障時對整個系統的影響。這可能包括電力系統的供電中斷、設備故障，以及與之相關的交通系統的運行受到的影響。
充電演化：
- 指的是電動汽車充電過程的演變或演化。在這個上下文中，可能是指在不同條件下，電動汽車充電行為的變化和發展。
供電能力：
- 表示電力系統的能力提供電力。在這個背景下，可能是指在高滲透率電動汽車接入的情況下，電力系統的供電能力可能受到影響，特別是在故障發生時。
動態交通：
- 指的是交通系統的動態變化和調整。可能涉及到交通流量的變化、路況的調整等因素，尤其是在配電網故障下可能發生的情境中。

這些關鍵詞的綜合解讀表明研究的重點是在高滲透率電動汽車接入的情況下，分析配電網故障對整個系統的影響，包括電力系統供電能力的變化、交通系統的動態調整，以及這些因素對電動汽車充電行為的演化特性的影響。這種綜合研究有助于更好地理解電力系統、交通系統和電動汽車之間的相互關系。

仿真算例：本文采用中國南京市部分區域交通網及 3 個 IEEE 33 節點配電網耦合構建考慮電網與交通網耦合的配電網故障下電動汽車充電演化分析仿真算例。該地區覆蓋面積約 50 km2 ，包含 60 個交通節點和 14 座充電站；本文根據不同片區功能，將其劃分為了居民區、商業區及工作區。充電站在交通網中的分布、各充電站與電網和交通網的連接關系以及相關參數如附錄 C 所示。本研究中電動汽車采用日產 LEAF，居民區和辦公區的充電站均為充電功率為 7.3 kW 的慢充，商業區充電站為充電功率為 45 kW 的快充。根據南京市交通流和居民出行規律，早出行高峰為 07：00— 09：00，晚出行高峰為 17：00—19：00，且早晚出行高峰時段每個出行起點的出行需求約為 8 640；早出行高峰的起點在居民區，出行終點均勻分布在工作區；晚出行高峰的起點在工作區，60% 的出行需求終點均勻分布于居民區，40% 的出行需求終點均勻分布于商業區。午出行高峰時段在 12：00—14：00，且各出行起點的出行需求約為 3 840，起點在工作區，終點均勻分布于商業區。

仿真程序復現思路：

復現上述仿真涉及兩個主要方面：交通網絡和配電網。以下是一種簡化的仿真思路，可以使用Python語言和相關庫進行實現。請注意，具體的仿真復現可能需要更詳細的信息和算法，以下只是一個簡單的示例：

交通網絡模擬：

import networkx as nx
import random# 構建交通網絡圖
traffic_network = nx.Graph()# 添加交通節點
for i in range(60):traffic_network.add_node(i)# 添加交通節點之間的連接關系，這里簡化為隨機連接
# 具體連接關系可以根據實際情況進行設定
traffic_network.add_edges_from([(node1, node2) for node1 in range(60) for node2 in range(60) if node1 != node2 and random.random() < 0.1])# 添加充電站信息，包括位置和充電功率
charging_stations = {1: {"location": (x1, y1), "power": 7.3},2: {"location": (x2, y2), "power": 7.3},3: {"location": (x3, y3), "power": 45}}# 模擬交通流和出行規律
# 這里簡化為每個時間段的隨機生成出行需求
# 具體的規律和需求可以根據實際情況設定
for time_period in ["morning_peak", "evening_peak", "afternoon"]:for start_node in range(60):travel_demand = 0if time_period == "morning_peak" or time_period == "evening_peak":travel_demand = 8640  # 高峰時段的出行需求elif time_period == "afternoon":travel_demand = 3840  # 午出行高峰的出行需求destinations = random.sample(range(60), travel_demand)# 在這里可以根據具體情況模擬出行行為，比如生成車輛、設置目的地等# ...

配電網模擬：

import powergrid as pg  # 假設有一個名為powergrid的配電網仿真庫# 構建 IEEE 33 節點的配電網
distribution_network = pg.create_ieee33()# 添加配電網故障，具體故障類型和位置可以根據實際情況設定
# distribution_network.apply_fault(fault_type, fault_location)
# ...

電動汽車充電演化仿真：

# 模擬電動汽車充電行為
for station_id, station_info in charging_stations.items():for time_period in ["morning_peak", "evening_peak", "afternoon"]:# 根據充電功率和充電需求模擬電動汽車充電if time_period == "morning_peak" or time_period == "evening_peak":charging_power = station_info["power"]elif time_period == "afternoon":charging_power = station_info["power"] * 0.5  # 簡化為午出行時的一半功率# 在這里可以模擬電動汽車的充電過程，比如連接到充電站、充電時長等# ...

請注意，上述代碼是一個簡單的示例，實際情況可能需要更多的細節和復雜性。特別是在模擬電動汽車的充電行為時，可能需要考慮充電站的容量、充電樁的使用情況、車輛的到達和離開等多個因素。在實際應用中，可能需要使用更專業的仿真工具和庫來處理這些方面的復雜性。