本文選題：電動(dòng)汽車　切入點(diǎn)：互動(dòng)策略　出處：《西南交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：電動(dòng)汽車(Electric Vehicle,EV)具有節(jié)能環(huán)保的優(yōu)點(diǎn),是未來(lái)的主要交通工具。電動(dòng)汽車充放電行為具有波動(dòng)性,在不受控制的情況下,電動(dòng)汽車車主傾向于在出行結(jié)束后立即將電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)充電,其大規(guī)模的無(wú)序充電行為會(huì)對(duì)居民小區(qū)的負(fù)荷特性、配電網(wǎng)的電壓質(zhì)量以及區(qū)域電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行造成不同程度的影響。通過(guò)電動(dòng)汽車與電網(wǎng)互動(dòng)技術(shù)(Vehicle to Grid,V2G),使電動(dòng)汽車有序充放電,在電網(wǎng)側(cè)改善電網(wǎng)負(fù)荷特性、電壓質(zhì)量以及頻率質(zhì)量,在用戶側(cè)可以降低車主的充電成本,對(duì)其展開研究意義重大。論文主要包括以下內(nèi)容:1)提出了考慮居民小區(qū)負(fù)荷特性的電動(dòng)汽車充放電調(diào)度策略。綜合考慮電動(dòng)汽車的行駛特性、電池特性等約束條件,建立了計(jì)及峰谷差、日負(fù)荷率、負(fù)荷均方差和用戶電費(fèi)的多目標(biāo)的電動(dòng)汽車與居民小區(qū)互動(dòng)的調(diào)度策略。采用雙層離散粒子群算法優(yōu)化電動(dòng)汽車充放電調(diào)度模型進(jìn)行求解,解決智能優(yōu)化算法難以求解含等式約束方程的問(wèn)題。第1層優(yōu)化通過(guò)離散粒子群算法求解滿足所有約束條件的單輛電動(dòng)汽車充放電計(jì)劃可行解,第2層優(yōu)化采用基本粒子群算法迭代優(yōu)化電動(dòng)汽車充放電調(diào)度模型。對(duì)無(wú)序充電、有序充電調(diào)度、有序充放電調(diào)度模式以及不同用戶響應(yīng)度的電動(dòng)汽車充放電調(diào)度策略進(jìn)行仿真分析。2)提出了考慮配電網(wǎng)電壓越限概率的電動(dòng)汽車代理商定價(jià)策略。首先,通過(guò)拉丁超立方采樣技術(shù)構(gòu)建電動(dòng)汽車充電場(chǎng)景,根據(jù)主從博弈理論確定各充電場(chǎng)景的充電起始時(shí)間,建立電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)概率負(fù)荷模型。其次,應(yīng)用半不變量動(dòng)態(tài)概率潮流求解各節(jié)點(diǎn)的電壓幅值概率分布,以此評(píng)估電壓合格情況,并以代理商期望收益最大為目標(biāo),以電價(jià)波動(dòng)限值和電壓合格率期望值為約束,建立代理商定價(jià)策略。再次,采用雙層粒子群算法求解電動(dòng)汽車代理商定價(jià)策略,在底層優(yōu)化中處理電價(jià)約束條件,頂層優(yōu)化中處理系統(tǒng)約束條件。最后,在IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)中進(jìn)行仿真分析。3)提出了考慮區(qū)域電網(wǎng)有功偏差特性的電動(dòng)汽車調(diào)頻控制策略。該控制策略以V2G控制和負(fù)荷頻率控制的聯(lián)合優(yōu)化為研究對(duì)象,考慮了區(qū)域電網(wǎng)有功偏差分布對(duì)非線性頻率控制的影響,在兩區(qū)域互聯(lián)電網(wǎng)中,建立負(fù)荷頻率控制模型和V2G控制模型,詳細(xì)分析了電動(dòng)汽車的分層調(diào)度機(jī)制以及有功偏差的電氣量和統(tǒng)計(jì)特性,通過(guò)拉丁超立方采樣技術(shù)構(gòu)造了有功偏差波動(dòng)場(chǎng)景,以各有功偏差波動(dòng)場(chǎng)景下的時(shí)間積分絕對(duì)誤差之和最小為目標(biāo)函數(shù),通過(guò)帶壓縮因子的粒子群優(yōu)化算法對(duì)聯(lián)合優(yōu)化控制器進(jìn)行求解。為了驗(yàn)證算法的有效性,分別在單一有功偏差波動(dòng)場(chǎng)景和長(zhǎng)時(shí)間序列的有功偏差波動(dòng)場(chǎng)景中,與無(wú)電動(dòng)汽車參與調(diào)頻和不進(jìn)行控制參數(shù)優(yōu)化模式的調(diào)頻效果進(jìn)行比較。
[Abstract]:Electric vehicle (EV) has the advantages of energy saving and environmental protection, and is the main vehicle of the future. The charging and discharging behavior of electric vehicle is fluctuating, and it is not under control. Electric vehicle owners tend to charge electric vehicles into the grid immediately after the trip is over, and their large-scale disordered charging behavior will affect the load characteristics of residential areas. The voltage quality of the distribution network and the stable operation of the regional power network have different effects. By means of the interactive technology between electric vehicle and the power network, the electric vehicle can charge and discharge orderly and improve the load characteristics of the power network at the power network side, so that the electric vehicle can charge and discharge in an orderly manner. Voltage quality and frequency quality can reduce the charge cost of the owner on the user side. The thesis mainly includes the following contents: 1) this paper proposes a charging and discharging scheduling strategy for electric vehicles considering the load characteristics of residential areas, considering the driving characteristics of electric vehicles, battery characteristics and other constraints. The scheduling strategy of multi-objective interaction between electric vehicle and residential area considering peak and valley difference, daily load rate, load mean-square deviation and user electricity rate is established. A double-layer discrete particle swarm optimization algorithm is used to optimize the charge and discharge scheduling model of electric vehicle. In order to solve the problem that intelligent optimization algorithm is difficult to solve the problem with equality constraint equation, the first layer optimization solves the feasible solution of charging and discharging plan of single electric vehicle satisfying all constraints by discrete particle swarm optimization (DPSO). The second layer optimizes the charge and discharge scheduling model of electric vehicle by using the basic particle swarm optimization algorithm. Simulation analysis of charge and discharge scheduling strategy of electric vehicle with different user response is carried out. 2) A pricing strategy of electric vehicle agent considering the probability of voltage overrunning in distribution network is proposed. First of all, an agent pricing strategy for electric vehicle is proposed. The charging scene of electric vehicle is constructed by Latin hypercube sampling technology. According to the game theory of master and slave, the charging start time of each charging scenario is determined, and the dynamic probabilistic load model of electric vehicle is established. Secondly, the dynamic probability load model of electric vehicle is established. Using the semi-invariant dynamic probabilistic power flow to solve the probability distribution of voltage amplitude of each node, the voltage qualification is evaluated, and the maximum expected income of the agent is taken as the target, and the limit value of the fluctuation of electricity price and the expected value of the qualified rate of voltage are taken as the constraints. Thirdly, the double-layer particle swarm optimization algorithm is used to solve the agent pricing strategy of electric vehicles, and the power pricing constraints are dealt with in the bottom optimization and the system constraints in the top-level optimization. Finally, Simulation analysis in IEEE 33-bus distribution system is carried out. (3) an FM control strategy for electric vehicles considering the characteristics of active power deviation in regional power network is proposed. The control strategy takes the joint optimization of V2G control and load frequency control as the research object. Considering the influence of active power deviation distribution on nonlinear frequency control, a load frequency control model and a V2G control model are established in two interconnected power networks. The hierarchical scheduling mechanism of electric vehicle and the electrical and statistical characteristics of active power deviation are analyzed in detail. The fluctuating scene of active power deviation is constructed by Latin hypercube sampling technology. Taking the minimum sum of absolute errors of time integral in the fluctuating scene of active power deviation as the objective function, the joint optimization controller is solved by particle swarm optimization algorithm with compression factor. In order to verify the effectiveness of the algorithm, In the single active power deviation fluctuation scene and the active power deviation fluctuation scene in a long time series, the frequency modulation effect of the non-electric vehicle involved in FM and the mode of no control parameter optimization were compared.
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM73

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