本文選題：電動車 + 峰谷差��； 參考：《北方工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著電動汽車技術(shù)的飛速發(fā)展,尤其是電池儲能技術(shù)的突破,以及國家對于電動汽車產(chǎn)業(yè)的政策扶持,未來電動汽車勢必會規(guī)模化運行。大量電動車集群充電會給現(xiàn)有電網(wǎng)運行帶來巨大壓力,因此研究一種有效的控制或引導(dǎo)策略對電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運行具有積極意義。首先分析了各類電動車的行駛習(xí)慣,建立了各類電動車用于隨機(jī)抽樣的開始充電時間和初始荷電狀態(tài)(SOC)的概率模型,采用蒙特卡羅(Monte Carlo)法模擬了某區(qū)域各類電動車的日負(fù)荷曲線。以私家車為研究對象,仿真了 IEEE33節(jié)點系統(tǒng)內(nèi)不同滲透率電動車充電對配網(wǎng)的影響。結(jié)果顯示隨著滲透率的提高,負(fù)荷峰值、峰谷差被逐漸拉大,電壓偏移加大,網(wǎng)損率也有小幅度增加。其次分析了模糊聚類算法的原理和實現(xiàn)過程,采用該算法將負(fù)荷曲線劃分為峰谷兩個時段。構(gòu)建了以用戶充電成本最小化為目標(biāo)的優(yōu)化模型,各臺車的開始充電時間為控制變量,采用多種群遺傳算法(MPGA)對模型進(jìn)行了求解。優(yōu)化結(jié)果顯示該策略可以起到良好的削峰填谷作用,改善電壓水平、提高電壓合格率,降低系統(tǒng)網(wǎng)損率,實現(xiàn)配電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運行。最后分析了用戶在不同電價刺激下對峰谷電價(TOU)的響應(yīng)比例,統(tǒng)籌考慮供電公司與用戶雙方的利益,建立了包括最小化峰谷差率、最大化用戶用電方式滿意度及費用滿意度的多目標(biāo)優(yōu)化模型。采用NSGA-II算法對谷時段位置及峰谷兩時段電價進(jìn)行了尋優(yōu),從最優(yōu)解集中選取一個折中解進(jìn)行分析。結(jié)果表明所制定的TOU方案可以充分引導(dǎo)用戶在谷時段進(jìn)行充電,實現(xiàn)有效降低充電負(fù)荷對配電網(wǎng)影響的目標(biāo)。
[Abstract]:With the rapid development of electric vehicle technology, especially the breakthrough of battery energy storage technology, as well as the national policy support for the electric vehicle industry, the future electric vehicle is bound to run on a large scale.A large number of electric vehicle cluster charging will bring great pressure to the current power grid operation, so it is of positive significance to study an effective control or guidance strategy for the economic operation of the power grid.Firstly, the driving habits of all kinds of electric vehicles are analyzed, and the probabilistic models of the start charge time and initial charge state of all kinds of electric vehicles for random sampling are established.Monte Carlo Monte Carlo method is used to simulate the daily load curve of various electric vehicles in a certain area.Taking private cars as the research object, the influence of electric vehicle charging with different permeability on distribution network in IEEE33 node system is simulated.The results show that with the increase of permeability, the peak load peak value, peak and valley difference are gradually enlarged, the voltage offset increases, and the loss rate increases slightly.Secondly, the principle and implementation process of fuzzy clustering algorithm are analyzed, and the load curve is divided into peak and valley periods.An optimization model with the aim of minimizing the cost of charging is constructed. The starting charging time of each vehicle is taken as the control variable. The model is solved by multi-population genetic algorithm (MPGA).The optimization results show that the strategy can play a good role in peak cutting and valley filling, improve voltage level, increase the qualified rate of voltage, reduce the rate of system network loss, and realize the safe and economical operation of distribution network.Finally, the paper analyzes the response ratio of customers to peak-valley price under different electricity price stimuli, considering the interests of both power supply companies and customers as a whole, and establishes a minimum peak-valley difference ratio.A multi-objective optimization model to maximize customer satisfaction and cost satisfaction.In this paper, the NSGA-II algorithm is used to optimize the electricity price of the valley and the peak and valley, and a compromise solution is selected from the optimal solution set to analyze it.The results show that the proposed TOU scheme can fully guide users to charge in the valley and achieve the goal of effectively reducing the impact of charging load on distribution network.
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM732

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1749999