本文選題：微網(wǎng) + 電動汽車��； 參考：《長沙理工大學》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、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)模接入帶來的問題,同時提升其與大電網(wǎng)互聯(lián)的可靠性和靈活性。此外,隨著電動汽車的廣泛使用,其充放電行為具有隨機性和分散性,給電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行帶來新的挑戰(zhàn)。論文首先以家用電動汽車為研究對象,基于傳統(tǒng)汽車車主的出行習慣和行駛特征的調(diào)查統(tǒng)計,建立了電動汽車接入電網(wǎng)時間和日行駛距離的數(shù)學模型。在此基礎(chǔ)上,提出了兩種電動汽車充放電策略:峰谷模式,指在系統(tǒng)負荷高峰和低谷時控制電動汽車充電和放電;智能模式,指根據(jù)各時段微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)機組可發(fā)最大功率和負荷的差額,控制電動汽車的充放電功率,以提高微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)負荷與出力的匹配度。接著,統(tǒng)籌考慮微網(wǎng)運行經(jīng)濟性和電動汽車充放電效益,基于雙層優(yōu)化理論,提出了電動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)運行成本最小為目標,下層模型以電動汽車充放電效益最大為目標。針對雙層優(yōu)化NP難問題,采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)條件將雙層優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成一個單層帶平衡約束的數(shù)學優(yōu)化模型進行求解。算例結(jié)果表明論文所提充放電策略能夠降低微網(wǎng)的運行成本和電動汽車的充放電成本,驗證了論文所提模型的有效性和可行性。在此基礎(chǔ)上,引入了車輛路徑問題,以物流配送電動汽車為研究對象,提出了考慮微網(wǎng)經(jīng)濟運行的電動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)風電機組各時段的出力預測值、用戶負荷預測值以及配送公司的配送任務(wù),對電動汽車行駛路徑、快充時長以及各時段的充放電功率進行決策,以實現(xiàn)微網(wǎng)能量交互成本、電動汽車快速充電成本和電池損耗成本的微網(wǎng)綜合運行成本最小。采用混合編碼的自適應(yīng)帝國主義競爭算法對模型進行求解,算例結(jié)果表明,論文所提方法可以在電動汽車完成配送任務(wù)的同時,有效提升微網(wǎng)對可再生能源發(fā)電的消納能力,大幅降低微網(wǎng)運行成本。
[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.
【學位授予單位】：長沙理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM73

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本文編號：1900143