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1 Electri c Machines and Control Vol. 21 No. 10 Oct : ( battery management system,bms),,, ( state of charge,soc) ( aggregator),, 3,,, : DOI: /j. emc TM 301 A X Coordinated charging strategy for electric vehicle aggregator based on time-of-use price LIU Zhi-zhen 1 YANG Yong 1 QU Dong-ming 2 WANG Jian 3 HEI Tong 1 1. School of Electrical Engineering Shandong University Jinan China 2. Qingdao Tgood Electric Co. Ltd Qingdao China 3. Shandong Electric Research Institute Jinan China Abstract In view of presently many types of electric vehicle battery management system BMS cannot communicate normally with AC charging piles in residential quarter on the basis of deterministic analysis it adopts reverse recursive principle to arrange the charging starting time. A coordinated charging strategy for EV aggregator in residential quarter without collecting the state of charge SOC of EV is studied. The arrival time of EV user was simulated by Monte Carlo method and the load condition of distribution transformer under three charging modes namely the uncoordinated charging the charging in the minimum total load period and the charging in the reverse recursive period were simulated and analyzed. Research results show that the charging at the reverse recursive period can reduce peak-valley ratio signally and cannot cause new peak load. Thus it is suitable for practical application. Keywords time-of-use price coordinated charging electric vehicle aggregator Monte Carlo simulation peak-valley ratio : ( ) ( 2016GGX101003) ( 2012B - 49) : ( 1967 ),,,, ( 1990 ),,, ( 1976 ),,, ( 1983 ),,, ( 1993 ),,, :

2 EV time-of-use price TOU price EV h SOC 10 Fig. 1 Period division of power grid TOU price BMS and base load fluctuation SOC 11 2 SOC

3 iev5 1 ln t - 17 f t = exp - 28 kw h t - 17 槡 2π 2σ kw h P C 3 ~ 4 kw C t kw h 0. 1C ~ 0. 5C C 5 h 5 ~ 8 h T C = SW P C T C h S km W 100 kw h /km P C kw 2009 national household travel survey NHTS 14% 43. 5% 32 km 83. 7% km 16 3 Fig. 3 Probability density function PDF of the ending 2 1 lnd - μ f d = exp - 1 time of the last trip dσ 槡 2π 2σ 2 d μ = 3. 7 б = % /0. 4 kv 10 kv Fig. 2 Daily trip distance of potential EV owners APP 23 CAN GPRS

4 4 21 minp sumi = min 96 i = 1 P i + m k = 1 p T f - b T p - b T g - b T f - o T p - o T g - o Table 1 1 Residential TOU price table T f - b T f - o Fig. 4 4 Schematic diagram of residential charging piles access control mode 4 T minj SOC T 0 15 min T 0 T minj 5 a 96 T 0 T i i = P i p 0 SOC T 0 T minj 4. 1 i P sumi 5 m P i Fig. 5 Sequential chart of charging in the minimum P sumi = P i + m total load period p 0 4 k = T minj T minj m T 0 T minj T g - b Δt T 0 /2 T p - b T p - o T g - b T g - o 1 5 EV

5 10 5 T minj T 0 /2 6 a T 0 T minj h T g - b Δt T 0 /2 T g - b T 0 T 0 6 Δt = T minj - T g -b 6 W 100 = kw h /km P C = 3. 3 kw T 0 = Fig. 6 6 Sequential chart of charging in reverse recursive period charging method % 100 T 0 = Table 2 Parameter settings of electricity prices / 150 / kw h 100 m kva kw % ~ ~ NHTS 90% T 0 3 S = 100 km 3 Fig. 7 7 Flow chart of the proposed coordinated 2 / / kw h

6 c % 2. 8% Table Results of three different charging patterns / kw / kw /% /% / / / / Fig. 8 Grid load curves for three different charging patterns SOC b

7 MA Yuchao HOUGHTO T ANDREW C et al. Modeling the benefits of vehicle-to-grid technology to a power system J. IEEE Trans on Power Systems BP neural network in electric vehicle charging and discharging 2. control J. Journal of Harbin University of Science and Technology J ZHANG Wenliang WU Bin LI Wufeng et al. Discussion on de- 11. IVT velopment trend of battery electric vehicles in Chin and its energy J supply mode J. Power System Technology ZHOU Feng YANG Yuping WANG Chenguang et al. Design 3. of intelligent vehicle terminal IVT for electric cars and optimization of battery management system J. Journal of Harbin Uni- J WANG Jian WU Kuihua LIU Zhizhen et al. Impact of electric versity of Science and Technology vehicle charging on distribution network load and coordinated con- 12. trol J. Electric Power Automation Equipment LIU Wenxia LIU Liu ZHAO Tianyang. Charging pile acess control mode and strategy for substation area J. Automation of Electric Power System TIAN Liting SHI Shuanglong JIA Zhuo et al. J ZHANG Liang YAN Zheng FENG Donghan et al. Two-stage optimization model based coordinated charging for EV charging station J. Power System Technology pub / stt. pdf. J WEI Dajun ZHANG Chenghui SUN Bo et al. A time-of-use price based multi-objective optimal dispatching for charging and discharging of electric vehicles J. Power System Technology University J XU Zhiwei HU Zechun SONG Yonghua et al. Coordinated charging strategy for PEV charging stations based on dynamic timeof-use tariffs J. Proceedings of the CSEE BP J RONG Panxiang WANG Zixu GAO Shengyu. Application of J WANG Xifan SHAO Chengcheng WANG Xiuli et al. Survey 4. of electric vehicle charging load and dispatch control strategies J J. Proceedings of the CSEE DU Xuelong LIU Zhizhen WANG Jian et al. Comparison and 13. analysis on harmonic suppression of EV charging station J. Power System Protection and Control J SUN Xiaoming WANG Wei SU Su et al. Coordinated char- 5. ging strategy for electric vehicles based on time-of-use price J. J Automation of Electric Power Systems GE Shaoyun HUANG Liu LIU Hong. Optimization of peak-val- 14. ley TOU power price time-period in ordered charging mode of electric vehicle J. Power System Protection and control J LUO Zhuowei HU Zechun SONG Yonghua et al. Study on 6. charging load modeling and coordinated charging of electric vehi cles under battery swapping modes J. Proceedings of the CSEE J A statistical model for charging power demand of electric vehicles J. Power System Technology Federal High Way Administration. US Department of Transportation EB /OL http / /nhts. ornl. gov /2009 / 17. J WANG Hui WEN Fushuan XIN Jianbo. Charging and discharging characteristics of electric vehicles as well as their impacts on distribution systems J. Journal of North China Electric Power ( : )

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34 22 f t = f 0 w t + f r t f w θ t = F cos p - ω 0 t - φ 1 2 f r θ t = F cos p - ω 0 t - φ 2 3 p ω 0 F F φ 1 φ 2 t A B s Fig. 1 22 2 2018 2 Electri c Machines and Control Vol. 22 No. 2 Feb. 2018 1 2 3 3 1. 214082 2. 214082 3. 150001 DOI 10. 15938 /j. emc. 2018. 02. 005 TM 301. 4 A 1007-449X 2018 02-0033- 08 Research of permanent

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