本文關(guān)鍵詞： 微電網(wǎng) 電動汽車 動態(tài)電價 粒子群算法　出處：《電器與能效管理技術(shù)》2016年21期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對含電動汽車負(fù)荷的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題,提出了采用動態(tài)電價調(diào)節(jié)電動汽車負(fù)荷的微電網(wǎng)調(diào)度策略的求解方法。在分析固定電價下電動汽車負(fù)荷計算后,建立了一個調(diào)度周期內(nèi)電動汽車負(fù)荷對電價變化的響應(yīng)模型,反映了動態(tài)電價對電動汽車負(fù)荷的影響。根據(jù)響應(yīng)模型,建立了含電動汽車、多種微電源和負(fù)荷的微電網(wǎng)成本最小的優(yōu)化調(diào)度模型,并采用粒子群算法(PSO)進(jìn)行求解調(diào)度策略。算例表明,所提調(diào)度策略能引導(dǎo)微電網(wǎng)中電動汽車有序充電,實現(xiàn)負(fù)荷削峰填谷,降低微電網(wǎng)運行成本。
[Abstract]:In order to solve the economic dispatching problem of micro-grid with electric vehicle load, a solution method of micro-grid dispatching strategy using dynamic electricity price to adjust electric vehicle load is put forward. After analyzing the load calculation of electric vehicle under fixed electricity price, A response model of electric vehicle load to electricity price change in dispatching period is established, which reflects the influence of dynamic electricity price on electric vehicle load. According to the response model, the electric vehicle with electric vehicle is established. The optimal scheduling model with minimum cost of various micro-power sources and loads is used to solve the scheduling strategy using particle swarm optimization algorithm (PSO). An example shows that the proposed scheduling strategy can guide the ordered charging of electric vehicles in microgrid. Realize load cutting peak and filling valley, reduce the operation cost of microgrid.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)電磁場與電器可靠性省部共建重點試驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51477040) 河北省自然科學(xué)基金(E201520263)
【分類號】：TM73

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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7 王t，

本文編號：1524385