【摘要】：能源危機(jī)的加劇使人們意識到必須使用清潔能源替代傳統(tǒng)化石能源。電能替代成為實(shí)現(xiàn)人類可持續(xù)發(fā)展的必經(jīng)之路。許多國家都出臺政策推進(jìn)電動汽車生產(chǎn)的進(jìn)程,使傳統(tǒng)燃油汽車逐漸被電動汽車代替,電動汽車必定在未來成為人們的主要出行方式。大規(guī)模、隨機(jī)性的電動汽車負(fù)荷在接入電網(wǎng)時(shí)勢必會造成負(fù)荷曲線變差的后果,如何有序安排電動汽車充電成為科研人員的研究重點(diǎn),本文針對此問題提出了基于博弈論的電動汽車有序充電策略。本文首先在基于真實(shí)數(shù)據(jù)的前提下,分析了大量電動汽車的出行規(guī)律和日行駛里程,通過高斯分布擬合得到概率分布曲線,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)中的層次聚類算法對電動汽車的出行規(guī)律進(jìn)行分類,使得電動汽車負(fù)荷的建模能夠更具體更細(xì)致。在對電動汽車充電的仿真試驗(yàn)做出假設(shè)的前提下,利用蒙特卡洛方法對電動汽車負(fù)荷仿真并分析了無序充電對負(fù)荷峰谷差的影響。然后,本文研究了博弈論的發(fā)展、相關(guān)原理及標(biāo)準(zhǔn)納什博弈的構(gòu)成和均衡解的概念,同時(shí)研究了博弈論在當(dāng)今電力系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用。由于電網(wǎng)具有先天定價(jià)優(yōu)勢,本文將電網(wǎng)作為博弈主體、電動汽車作為博弈從體構(gòu)建主從博弈模型;在博弈從體中將電動汽車視為具有完全理性的博弈參與者,利用價(jià)格因素與其他電動汽車互相博弈,使自身充電價(jià)格更優(yōu)。本文在充分考慮約束和實(shí)際情況的前提下,利用廣義納什博弈對上述電動汽車充電行為進(jìn)行改進(jìn),并將廣義納什博弈模型轉(zhuǎn)化為函數(shù)最優(yōu)化問題,證明了電動汽車充電模型解的存在性和唯一性。最后,本文研究了粒子群算法的物理意義和數(shù)學(xué)解釋,并應(yīng)用其求解本文所建立的模型,同時(shí)在粒子群算法中加入了約束機(jī)制,避免了粒子群算法重復(fù)生成符合約束的隨機(jī)解,利用算法本身的尋優(yōu)特點(diǎn)使粒子找到滿足約束條件的最優(yōu)解,最終使粒子群算法迭代次數(shù)減少。本文使用MATLAB對模型建模及求解,最后設(shè)計(jì)了仿真試驗(yàn),模擬了電動汽車在不同滲透率下無序充電和有序充電對電網(wǎng)負(fù)荷帶來的影響,最終證明了本文建立的模型對負(fù)荷曲線起到了優(yōu)化的作用,并降低了用戶充電費(fèi)用。文章最后介紹了有序充電項(xiàng)目的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),通過后臺的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了所提有序充電策略的可行性。
【圖文】：

邐邐逡逑某日網(wǎng)供負(fù)荷曲線為基礎(chǔ)，，如果有１００萬輛電動汽車，日耗電約９１７萬ｋＷｈ，占逡逑常規(guī)負(fù)荷耗電量的３．２８％。未經(jīng)引導(dǎo)，在晚間７－９點(diǎn)集中啟動充電，電網(wǎng)最大負(fù)逡逑荷增長３１．邋８３％；加以引導(dǎo)，有序充電后電網(wǎng)最大負(fù)荷不發(fā)生增長，同時(shí)也抬升了逡逑電網(wǎng)低谷負(fù)荷，降低了全網(wǎng)峰谷差。逡逑下圖是某個臺區(qū)，配變在全年最高負(fù)荷日的負(fù)荷曲線，一臺５００ｋＶＡ的變壓器，逡逑全年的最大負(fù)荷時(shí)刻是２０：邋００－２２：邋００，負(fù)荷４５０ｋＶＡ己經(jīng)接近滿載，而此時(shí)正是逡逑家用電動汽車進(jìn)入停車位準(zhǔn)備充電的時(shí)段，未經(jīng)引導(dǎo)，配變必然超載。而在0：00－逡逑６：００時(shí)段內(nèi)，負(fù)荷低于２００ｋＶＡ，可供４０多輛汽車充電。逡逑５００邋邐

電池的鋰離子被第一階段的小電流徹底激活，同時(shí)可以接收較大的電流，逡逑一般通過此過程達(dá)到鋰電池儲能的快速積累。當(dāng)電池充電接近尾聲時(shí)，鋰電池由恒逡逑流轉(zhuǎn)為恒壓狀態(tài)，電流逐漸下降為０，變化趨勢如圖２－１所示。逡逑／／邋＼逡逑＾邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐ｊ邐Ｉ邐｜｜邐逡逑０邐１０邐２０邐３０邐４０邐５０邐６０邐７０邐８０邐９０邐１ＣＸ）逡逑圖２－１電池充電特性逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ｃｈａｒｇｉｎｇ邋ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ邋ｏｆ邋ｂａｔｔｅｒｉｅｓ逡逑從圖中可以看出恒功率充電是主要的充電過程，在研究過程中將假設(shè)電動汽逡逑車充電為功率恒定以簡化計(jì)算。逡逑１１逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM73

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 盧強(qiáng);陳來軍;梅生偉;;博弈論在電力系統(tǒng)中典型應(yīng)用及若干展望[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2014年29期

2 徐智威;胡澤春;宋永華;張洪財(cái);陳曉爽;;基于動態(tài)分時(shí)電價(jià)的電動汽車充電站有序充電策略[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2014年22期

3 梅生偉;郭文濤;王瑩瑩;劉鋒;魏椺;;一類電力系統(tǒng)魯棒優(yōu)化問題的博弈模型及應(yīng)用實(shí)例[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2013年19期

4 任偉建;李瑩瑩;李文成;;基于函數(shù)優(yōu)化的生物智能進(jìn)化算法綜述[J];自動化技術(shù)與應(yīng)用;2012年05期

5 王曉笛;肖偉;;解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的幾種進(jìn)化算法的比較研究[J];電腦知識與技術(shù);2011年07期

6 周洪超;李海鋒;;基于博弈論的電動汽車充電站選址優(yōu)化模型研究[J];科技和產(chǎn)業(yè);2011年02期

7 劉佳;李丹;高立群;宋立新;;多目標(biāo)無功優(yōu)化的向量評價(jià)自適應(yīng)粒子群算法[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2008年31期

8 李炳宇,蕭蘊(yùn)詩,吳啟迪;一種基于粒子群算法求解約束優(yōu)化問題的混合算法[J];控制與決策;2004年07期

9 張利彪,周春光,馬銘,劉小華;基于粒子群算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2004年07期

10 刁勤華,林濟(jì)鏗,倪以信,陳壽孫;博弈論及其在電力市場中的應(yīng)用[J];電力系統(tǒng)自動化;2001年01期

本文編號：2625652