發(fā)布時間：2020-03-04 17:56

【摘要】：隨著能源和環(huán)境問題日益嚴峻,電動汽車的使用逐漸得到普及。大規(guī)模電動汽車充電負荷作為一種新型負荷將加重局部配電網(wǎng)節(jié)點電壓偏離標稱電壓的程度,且在時間和地點上具有隨機性。傳統(tǒng)無功補償方式雖能解決上述問題但經(jīng)濟性較差。電動汽車充電機具有無功補償功能,因此可以利用充電機來對接有大規(guī)模電動汽車充電負荷的配電網(wǎng)節(jié)點進行無功補償。通過有效調(diào)節(jié)充電機的運行功率因數(shù),實現(xiàn)充電的同時進行節(jié)點電壓調(diào)控,從而保證節(jié)點電壓安全穩(wěn)定又不會降低配電網(wǎng)的經(jīng)濟性。本文針對基于電動汽車無功補償?shù)呐潆娋W(wǎng)分布式電壓自律調(diào)控策略進行研究,主要工作如下:(1)分析了我國某一線城市的工作區(qū)域的出行行為特性。接著運用蒙特卡洛方法對影響單位功率因數(shù)無序充電負荷的因素進行大量隨機抽樣,并對單位功率因數(shù)無序充電行為進行了模擬,進而計算了大規(guī)模單位功率因數(shù)無序充電負荷,對單位功率因數(shù)無序充電行為給配電網(wǎng)造成的影響進行了分析。接著,針對有無參與配電網(wǎng)調(diào)控的能力對電動汽車進行了可調(diào)控性分析。(2)分析了利用電動汽車充電機進行無功補償?shù)臋C理,進而分析了充電機變功率因數(shù)運行時的節(jié)點電壓-運行功率因數(shù)特性。具體分析了充電機在容性運行模式下和感性運行模式下運行功率因數(shù)與節(jié)點電壓之間的單調(diào)或非單調(diào)的關系。(3)根據(jù)充電機變功率因數(shù)運行特性和車主充電需求及停車需求計算了充電機運行功率因數(shù)的可調(diào)控范圍。進而提出了以接入某節(jié)點的所有電動汽車充電機運行功率因數(shù)為優(yōu)化變量,以減小節(jié)點電壓與額定值差距、減小電壓波動、電動汽車單位時間段內(nèi)充入電量盡可能多為優(yōu)化目標的分布式電壓自律調(diào)控模型。進而采用免疫優(yōu)化算法對該電壓調(diào)控模型的變量進行求解。(4)針對電動汽車參與無功補償?shù)某潆姇r長延長問題,提出了基于電壓貢獻度量化的車主激勵策略,通過對參與無功補償?shù)能囍鬟M行獎勵金額結算,提高車主參與無功補償?shù)姆e極性。(5)最后,以實際局部配電網(wǎng)為例,通過仿真分析單位功率因數(shù)無序充電行為對配電網(wǎng)的影響,以及驗證了本文所提出的策略的有效性。并運用MATLAB GUI設計了基于電動汽車無功補償?shù)男畔⒐芾硐到y(tǒng)。旨在管理參與配電網(wǎng)無功調(diào)控的電動汽車車主充電信息和配電網(wǎng)調(diào)控信息。
【圖文】：

圖２－３局部配電網(wǎng)區(qū)域工作日停車時長概率分布逡逑Ｆｉｇ．邋２－３邋Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｐａｒｋｉｎｇ邋ｄｕｒａｔｉｏｎ邋ｉｎ邋ｌｏｃａｌ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｎｅｔｗｏｒｋ邋ａｒｅａ邋ａｔ逡逑ｗｏｒｋｄａｙ逡逑表２－１出行行為特性分析逡逑Ｔａｂ．邋２－１邋Ａｎａｌｙｓｉｓ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ邋ｏｆ邋ｔｒａｖｅｌ邋ｂｅｈａｖｉｏｒ逡逑特征量邐駛入時刻邐離開時刻邐停車時長逡逑最先進入時刻／最先離開時邐，逡逑５：４５－６：００邐６：４５－７：１５邐１５ｍｌｎ逡逑刻／最短停車時長逡逑第一峰時刻／時長邐７：４５－８：３０邐１１：４５－１２：３０邐０．５ｈ－ｌｈ逡逑第一峰幅值邐５％－６％邐２．４％－２．９％邐１４％－１５．８％逡逑第一谷時刻／邋時長邐１２：１５－１３：００邐１３：３０－１４：００邐６．５ｈ－６．７５ｈ逡逑第一谷幅值邐０．８％－Ｕ％邐０．９％－１．２％邐０．８％－１．１％逡逑

逑入時刻、離開時刻（或停車時長）。對該局部配電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)的電動汽車的充電起始逡逑ＳＯＣ與充電終止ＳＯＣ進行統(tǒng)計，如圖２－５和圖２－６所示，其中充電終止ＳＯＣ反映逡逑出車主的充電目標ＳＯＣ。從統(tǒng)計結果中可以看出，該工作區(qū)域內(nèi)電動汽車車主的逡逑充電起始ＳＯＣ分布較離散，，但充電終止ＳＯＣ大多數(shù)集中在９０％以上，即絕大多逡逑數(shù)車主會選擇將電動汽車ＳＯＣ充到９０％以上。逡逑１２ｒ邋邐逡逑■充電起始ＳＯＣ逡逑１０－逡逑圖２－５充電起始ＳＯＣ概率分布逡逑Ｆｉｇ．邋２－５邋Ｔｈｅ邋ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｃｈａｒｇｉｎｇ邋ｉｎｉｔｉａｌ邋ＳＯＣ邋ｏｆ邋ＥＶｓ逡逑６０邋ｒ邋邐逡逑■充電終止ＳＯＣ逡逑５０￣逡逑Ｉ逡逑ｌｌ逡逑圖２－６充電終止ＳＯＣ概率分布逡逑Ｆｉｇ．邋２－６邋Ｔｈｅ邋ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｃｈａｒｇｉｎｇ邋ｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ邋ＳＯＣ邋ｏｆ邋ＥＶｓ逡逑對單位功率因數(shù)無序充電行為模擬前需要對駛入時刻、離開時刻（或停車時逡逑長）、充電起始ＳＯＣ、充電目標ＳＯＣ進行大量隨機抽樣。逡逑本文采用蒙特卡洛方法（Ｍｏｎｔｅ邋Ｃａｒｌｏ邋ｍｅｔｈｏｄ）對上述因素進行大量隨機抽樣。逡逑蒙特卡洛方法也稱為統(tǒng)計模擬方法，該方法的核心是借助計算機做統(tǒng)計抽樣性實逡逑驗的一種手段，依賴重復的隨機抽樣得到數(shù)值結果，被稱為隨機的或統(tǒng)計的計算逡逑機模擬，從屬于計算數(shù)學的行列，通過使用概率性事件模擬解決問題。它是以概逡逑率統(tǒng)計知識為基礎
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TM761.12

【參考文獻】

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本文編號：2584794