本文選題：微網(wǎng) + 電動(dòng)汽車　； 參考：《長(zhǎng)沙理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：目前全球正面臨著電力需求的快速增長(zhǎng)、能源短缺和環(huán)境惡化之間日益劇烈的矛盾,為此分布式發(fā)電技術(shù)得到了廣泛關(guān)注。但分布式發(fā)電的多樣性,間接性和復(fù)雜性限制了其大規(guī)模發(fā)展。微網(wǎng)作為智能電網(wǎng)建設(shè)的重要組成部分,可以有效解決分布式發(fā)電大規(guī)模接入帶來(lái)的問(wèn)題,同時(shí)提升其與大電網(wǎng)互聯(lián)的可靠性和靈活性。此外,隨著電動(dòng)汽車的廣泛使用,其充放電行為具有隨機(jī)性和分散性,給電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。論文首先以家用電動(dòng)汽車為研究對(duì)象,基于傳統(tǒng)汽車車主的出行習(xí)慣和行駛特征的調(diào)查統(tǒng)計(jì),建立了電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)時(shí)間和日行駛距離的數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上,提出了兩種電動(dòng)汽車充放電策略:峰谷模式,指在系統(tǒng)負(fù)荷高峰和低谷時(shí)控制電動(dòng)汽車充電和放電;智能模式,指根據(jù)各時(shí)段微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)機(jī)組可發(fā)最大功率和負(fù)荷的差額,控制電動(dòng)汽車的充放電功率,以提高微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)負(fù)荷與出力的匹配度。接著,統(tǒng)籌考慮微網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和電動(dòng)汽車充放電效益,基于雙層優(yōu)化理論,提出了電動(dòng)汽車充放電策略雙層優(yōu)化模型,上層模型以微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行成本最小為目標(biāo),下層模型以電動(dòng)汽車充放電效益最大為目標(biāo)。針對(duì)雙層優(yōu)化NP難問(wèn)題,采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)條件將雙層優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換成一個(gè)單層帶平衡約束的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型進(jìn)行求解。算例結(jié)果表明論文所提充放電策略能夠降低微網(wǎng)的運(yùn)行成本和電動(dòng)汽車的充放電成本,驗(yàn)證了論文所提模型的有效性和可行性。在此基礎(chǔ)上,引入了車輛路徑問(wèn)題,以物流配送電動(dòng)汽車為研究對(duì)象,提出了考慮微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的電動(dòng)汽車行駛路徑和充放電策略協(xié)同優(yōu)化模型。該模型根據(jù)風(fēng)電機(jī)組各時(shí)段的出力預(yù)測(cè)值、用戶負(fù)荷預(yù)測(cè)值以及配送公司的配送任務(wù),對(duì)電動(dòng)汽車行駛路徑、快充時(shí)長(zhǎng)以及各時(shí)段的充放電功率進(jìn)行決策,以實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)能量交互成本、電動(dòng)汽車快速充電成本和電池?fù)p耗成本的微網(wǎng)綜合運(yùn)行成本最小。采用混合編碼的自適應(yīng)帝國(guó)主義競(jìng)爭(zhēng)算法對(duì)模型進(jìn)行求解,算例結(jié)果表明,論文所提方法可以在電動(dòng)汽車完成配送任務(wù)的同時(shí),有效提升微網(wǎng)對(duì)可再生能源發(fā)電的消納能力,大幅降低微網(wǎng)運(yùn)行成本。
[Abstract]:At present, the world is facing the rapid growth of power demand, energy shortage and environmental degradation increasingly fierce contradiction, so distributed generation technology has been widely concerned. However, the diversity, indirectness and complexity of distributed generation limit its large-scale development. As an important part of smart grid construction, microgrid can effectively solve the problem of large-scale access to distributed generation, and improve the reliability and flexibility of interconnection with large power grid. In addition, with the wide use of electric vehicles, their charge-discharge behavior is random and decentralized, which brings new challenges to the safe and stable operation of power grid. Firstly, based on the investigation and statistics of the travel habits and driving characteristics of the traditional vehicle owners, a mathematical model of the time and distance of the electric vehicle connecting to the power grid is established. On this basis, two charging and discharging strategies for electric vehicles are proposed: peak-valley mode, which is used to control the charging and discharging of electric vehicles at peak and low levels of system load, and intelligent mode, According to the difference between the maximum generating power and the load, the charge and discharge power of the electric vehicle is controlled in order to improve the matching degree between the load and the output force in the microgrid system. Then, considering the economics of micro-grid operation and the charging and discharging benefit of electric vehicle, a two-layer optimization model of charge and discharge strategy for electric vehicle is proposed based on the theory of double-layer optimization. The upper layer model aims at minimizing the running cost of micro-grid system. The lower model aims at the maximum benefit of charging and discharging of electric vehicles. For the NP-hard problem of two-layer optimization, the KKTO Karush-Kuhn-Tucker condition is used to transform the two-layer optimization problem into a single-layer mathematical optimization model with equilibrium constraints. The simulation results show that the proposed charging and discharging strategy can reduce the running cost of microgrid and the charge and discharge cost of electric vehicle. The validity and feasibility of the proposed model are verified. On this basis, the vehicle routing problem is introduced. Taking the logistics distribution electric vehicle as the research object, the cooperative optimization model of the driving path and charge / discharge strategy of electric vehicle considering the economic operation of microgrid is proposed. According to the load forecasting value of wind turbine, user load forecasting value and distribution task of distribution company, the model makes decisions on the driving path of electric vehicle, the fast charging time and the charging and discharging power of each period. In order to realize the microgrid energy interaction cost, the cost of fast charging and battery loss of electric vehicle, the integrated operation cost of microgrid is the least. The hybrid coding adaptive imperialist competition algorithm is used to solve the model. The results show that the proposed method can effectively enhance the absorption capacity of the micro grid for renewable energy generation while the electric vehicle completes the distribution task. Greatly reduce the operating costs of microgrids.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM73

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本文編號(hào)：1900143