發(fā)布時間：2018-11-15 18:49

【摘要】：隨著社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展,人們對能源的需求也不斷增加。在此背景下,電動汽車以其能效高、污染小、噪音低的優(yōu)勢被各國政府及汽車企業(yè)認為是未來汽車發(fā)展的重要方向,是實現(xiàn)節(jié)能減排的重要手段之一,同時世界各國在研發(fā)電動汽車中也投入了大量人力、物力并取得了一系列研究成果。本文首先對電動汽車充電功率需求進行建模,以美國交通部對全美家用車輛行駛的調(diào)查結(jié)果(National Household Travel Survey, NHTS)作為電動汽車用戶的行駛特性,獲取用戶開始充電時間、日行駛里程、充電時長等關(guān)鍵參數(shù),在設(shè)定用戶充電方式、電池充電特性等參數(shù)后通過蒙特卡洛法仿真單臺及多臺電動汽車充電功率需求模型,該模型能夠反映不同時段電動汽車用戶的充電需求。其次,分析了大規(guī)模電動汽車充電對配電網(wǎng)的影響。以IEEE33節(jié)點算例系統(tǒng)為例,定量計算電動汽車隨機接入對配電系統(tǒng)造成的電壓偏移及網(wǎng)絡(luò)損耗。計算結(jié)果表明,當電動汽車滲透率越大時,電動汽車負荷對電壓偏移、網(wǎng)絡(luò)損耗的影響程度也越大；當滲透率一定時,充電負荷對電壓偏移的影響與接入節(jié)點位置有關(guān)。最后,制定了基于峰谷分時電價的有序充電控制策略及基于分區(qū)電價的有序充電控制策略。前者首先進行峰谷時段的優(yōu)化,并通過價格彈性矩陣預測用電量的變化率來分析用戶對峰谷分時電價的響應,在電網(wǎng)側(cè)則以日負荷曲線的總負荷標準差最小為控制目標并通過遺傳算法進行優(yōu)化,引導用戶在充電時間段上選擇谷時段進行充電；后者通過分區(qū)電價引導用戶在充電地點上選擇低負荷密度的區(qū)域進行充電,并采用基于空間負荷預測法的分區(qū)方法對浙江某地城區(qū)進行分區(qū)。
[Abstract]:With the sustainable development of social economy, people's demand for energy is also increasing. Under this background, because of its advantages of high energy efficiency, low pollution and low noise, electric vehicles are regarded by governments and automobile enterprises as the important direction of future automobile development and one of the important means to realize energy saving and emission reduction. At the same time, countries all over the world have invested a lot of manpower, material resources and a series of research results in the research and development of electric vehicles. In this paper, the electric vehicle charging power demand is first modeled, and the (National Household Travel Survey, NHTS) result of the US Department of Transportation investigation on the domestic vehicle driving in the United States is taken as the driving characteristic of the electric vehicle user to obtain the user's start charging time. After setting the parameters such as user charging mode, battery charging characteristics and so on, the Monte-Carlo method is used to simulate the charging power demand model of single and multiple electric vehicles. The model can reflect the charging demand of electric vehicle users in different time periods. Secondly, the influence of large-scale electric vehicle charging on distribution network is analyzed. Taking the IEEE33 node system as an example, the voltage offset and network loss caused by the random access of electric vehicle to the distribution system are calculated quantitatively. The results show that the higher the permeability of electric vehicle, the greater the influence of electric vehicle load on voltage offset and network loss, and when the permeability is constant, the influence of charge load on voltage deviation is related to the location of access node. Finally, the orderly charging control strategy based on peak-valley time-sharing price and the orderly charging control strategy based on sub-area price are formulated. The former first optimizes the peak and valley period, and analyzes the response of the user to the peak and valley time-sharing electricity price through price elasticity matrix to predict the rate of change of electricity consumption. At the power network side, the minimum standard deviation of the total load of the daily load curve is taken as the control target and optimized by genetic algorithm, leading the user to select the valley section for charging in the charging time period. The latter leads the user to select the low load density area to charge at the charging location through the zonal electricity price, and uses the spatial load forecast method to divide the district of a place in Zhejiang province.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM73

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本文編號：2334137