本文關(guān)鍵詞：電動(dòng)汽車換電站可用電池組數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)度策略　出處：《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年22期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：電動(dòng)汽車換電站由于其換電過(guò)程耗時(shí)短、便于統(tǒng)一管理等優(yōu)點(diǎn),成為了電動(dòng)汽車電能補(bǔ)充的重要方式。但由于電動(dòng)汽車用戶的換電需求具有隨機(jī)性,目前的預(yù)測(cè)方法不能很準(zhǔn)確地對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè),因此對(duì)換電站精確地制定充放電調(diào)度計(jì)劃有較大難度。針對(duì)這一問(wèn)題,建立換電站日前調(diào)度與實(shí)時(shí)調(diào)度模型,并通過(guò)粒子群算法在Matlab中完成仿真計(jì)算。在日前調(diào)度模型中通過(guò)對(duì)用戶換電需求的預(yù)測(cè)制定日前調(diào)度計(jì)劃,在滿足各時(shí)段需求的前提下優(yōu)化換電站各時(shí)段充放電功率;在實(shí)時(shí)調(diào)度模型中根據(jù)各時(shí)段需求預(yù)測(cè)的誤差,來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整后續(xù)時(shí)段的調(diào)度計(jì)劃。通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)度與日前調(diào)度的協(xié)調(diào),使換電站抑制了用戶實(shí)際需求波動(dòng)影響,同時(shí)合理兼顧用戶利益、換電站收益與電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行。
[Abstract]:in that prior schedule model , the schedule and the real - time schedule model of the power station can not be predict accurately , so that the current forecasting method can not accurately predict the electric energy of the electric automobile , and the scheduling plan of the subsequent time period is dynamically adjusted through the particle swarm algorithm .

【作者單位】： 流體及動(dòng)力機(jī)械教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(西華大學(xué));
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51677020) 教育部春暉計(jì)劃(Z2016145)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TM73;U491.8
【正文快照】： 0引言隨著全球氣候變暖趨勢(shì)加劇、石油資源的枯竭,發(fā)展新能源電動(dòng)汽車已是大勢(shì)所趨[1,2]。相比于以化石能源作為燃料的傳統(tǒng)汽車,電動(dòng)汽車在節(jié)能減排、保護(hù)環(huán)境方面具有不可比擬的優(yōu)勢(shì)。隨著未來(lái)電動(dòng)汽車的普及,電動(dòng)汽車大規(guī)模接入電網(wǎng),無(wú)序的充放電會(huì)對(duì)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)

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1 王e，

本文編號(hào)：1408791