EV time-of-use price TOU price EV h SOC 10 Fig. 1 Per
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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
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