本文關鍵詞：智能電網(wǎng)中V2G系統(tǒng)能量管理及應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：環(huán)境污染、化石能源短缺威脅著人類社會的健康發(fā)展,節(jié)能減排、綠色能源己成為當今世界經(jīng)濟發(fā)展的大方向。智能電網(wǎng)是電網(wǎng)發(fā)展的大趨勢,它以堅強的電力網(wǎng)絡和可靠的通信網(wǎng)絡為基礎,接入大量分布式可再生能源,同時整合全網(wǎng)電力信息實現(xiàn)電力系統(tǒng)的優(yōu)化和自愈,使系統(tǒng)運行更加綠色、高效、安全。電動汽車是一種節(jié)能環(huán)保的交通工具,它以電能為主要能源現(xiàn)實尾氣零排放。伴隨著電動汽車的大量普及,其充電負荷將對電網(wǎng)產(chǎn)生巨大的沖擊,造成壓降、過載、諧波污染等負面影響,所以很有必要對電動汽車充放電行為進行協(xié)調(diào)控制。V2G (Vehicle-to-grid)系統(tǒng)可以管理大量電動汽車電池,并通過電能調(diào)度或動態(tài)電價控制電動汽車充放電過程,滿足電動汽車電能需求的同時對電網(wǎng)負荷曲線進行削峰填谷,實現(xiàn)電動汽車和電網(wǎng)之間信息和電能的互動,提高電網(wǎng)的靈活性和互操作性。本文主要研究V2G系統(tǒng)能量管理問題,首先介紹了現(xiàn)有的V2G系統(tǒng)中電能調(diào)度方法和需求響應管理方法,然后針對現(xiàn)有的V2G能量管理方法存在的不足之處,提出新的能量管理方法和系統(tǒng)模型。本文的主要貢獻如下：首先,針對單個V2G系統(tǒng)中單向V2G充電電能調(diào)度提出基于熵的公平電能調(diào)度方法。基于熵的公平準則同時考慮電能調(diào)度過程中多個度量,采用熵權法對度量進行賦權。對于動態(tài)的電能調(diào)度問題,采用神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃求解近似最優(yōu)調(diào)度策略。仿真結果表明,該方法能夠減輕電網(wǎng)負擔,同時保證各個度量的性能表現(xiàn)。然后,針對雙向V2G充放電電能調(diào)度提出基于貢獻的公平電能調(diào)度方法。在基于貢獻的公平準則中,貢獻值越高的車有越高的優(yōu)先權得到充電電能。貢獻值與汽車充放電的電量和時間有關。采用自適應動態(tài)規(guī)劃求解動態(tài)的電能調(diào)度問題。仿真結果表明,該方法能夠?qū)ω摵汕�進行削峰填谷,同時加快放電汽車的電池電量恢復速度,也保證充滿電所用時間的公平性。其次,考慮地區(qū)之間電動汽車的移動性對多個V2G系統(tǒng)的影響,提出V2G移動能量網(wǎng)絡模型。模型中,每個地區(qū)節(jié)點都有一個V2G系統(tǒng),車流使得各個系統(tǒng)的需求響應狀態(tài)相互耦合。采用復雜網(wǎng)絡同步理論分析V2G移動能量網(wǎng)絡的動態(tài)行為。由理論推導可知,對稱車流能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡同步穩(wěn)定,進而平衡各個地區(qū)的電能需求。仿真實驗采用真實的車流和電網(wǎng)數(shù)據(jù),分析本模型在真實場景下的性能表現(xiàn)。再次,基于V2G移動能量網(wǎng)絡設計面向非對稱車流的魯棒需求響應算法。用差分方程組描述耦合節(jié)點情況下需求響應動力學,并分析需求響應算法的魯棒性。仿真實驗采用兩個真實汽車行駛數(shù)據(jù)集,分析數(shù)據(jù)驅(qū)動下V2G移動能量網(wǎng)絡的統(tǒng)計特性以及真實車流與需求響應機制的相互作用。最后,總結本文的研究工作,對研究成果進行評價,并給出今后進一步在V2G系統(tǒng)研究方向上的展望和設想。
【關鍵詞】：智能電網(wǎng) 電動汽車 V2G 電能調(diào)度 需求響應 移動性
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM73;TM76
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 研究背景和意義14-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.1 V2G系統(tǒng)中電能調(diào)度15-16
• 1.2.2 V2G系統(tǒng)中需求響應16-17
• 1.3 論文的主要工作17-19
• 第二章 單向V2G公平電能調(diào)度19-29
• 2.1 引言19
• 2.2 系統(tǒng)模型概述19-20
• 2.2.1 單向V2G居民配電網(wǎng)19-20
• 2.2.2 基于熵的公平準則20
• 2.3 問題描述20-21
• 2.3.1 狀態(tài)20
• 2.3.2 決策20-21
• 2.3.3 代價函數(shù)21
• 2.4 代價函數(shù)結構21-24
• 2.4.1 平均分配21-22
• 2.4.2 按需分配22
• 2.4.3 功率損耗最小22-23
• 2.4.4 熵權法23-24
• 2.5 神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃24-25
• 2.5.1 函數(shù)近似結構24
• 2.5.2 在線參數(shù)調(diào)整24-25
• 2.6 仿真結果25-28
• 2.6.1 參數(shù)設置25-26
• 2.6.2 收斂性能26
• 2.6.3 電能調(diào)度性能26-28
• 2.7 本章小結28-29
• 第三章 雙向V2G公平電能調(diào)度29-42
• 3.1 引言29
• 3.2 系統(tǒng)模型概述29-30
• 3.2.1 雙向V2G居民配電網(wǎng)29-30
• 3.2.2 基于貢獻的公平準則30
• 3.3 問題描述30-32
• 3.3.1 狀態(tài)30-31
• 3.3.2 決策31
• 3.3.3 代價函數(shù)31-32
• 3.4 自適應動態(tài)規(guī)劃32-35
• 3.4.1 改進的ADP結構33-34
• 3.4.2 評價網(wǎng)絡訓練34-35
• 3.5 仿真結果35-41
• 3.5.1 參數(shù)設置35-36
• 3.5.2 收斂性能36-38
• 3.5.3 電能調(diào)度性能38-41
• 3.6 本章小結41-42
• 第四章 V2G移動能量網(wǎng)絡中需求平衡42-60
• 4.1 引言42
• 4.2 系統(tǒng)模型概述42-45
• 4.2.1 V2G移動能量網(wǎng)絡42-43
• 4.2.2 電動汽車的電能搬運43-45
• 4.3 需求響應動力學45-48
• 4.3.1 需求水平45-46
• 4.3.2 電價46-47
• 4.3.3 電池庫電量狀態(tài)47-48
• 4.4 復雜網(wǎng)絡同步48-50
• 4.5 仿真結果50-58
• 4.5.1 基于模型仿真50-53
• 4.5.2 基于數(shù)據(jù)仿真53-58
• 4.6 本章小結58-60
• 第五章 V2G移動能量網(wǎng)絡中魯棒需求響應60-73
• 5.1 引言60
• 5.2 系統(tǒng)模型概述60-61
• 5.2.1 地區(qū)節(jié)點60-61
• 5.2.2 車流連接61
• 5.3 需求響應動力學61-64
• 5.3.1 消費者電能需求61
• 5.3.2 電能價格61-62
• 5.3.3 電池庫電能需求62
• 5.3.4 電池庫電能的變化量62-63
• 5.3.5 電池庫容量的變化量63
• 5.3.6 電池庫電量狀態(tài)63
• 5.3.7 需求響應動力學方程組63-64
• 5.4 穩(wěn)定性與魯棒性分析64-66
• 5.4.1 穩(wěn)定性64-65
• 5.4.2 魯棒性65-66
• 5.5 仿真結果66-72
• 5.5.1 參數(shù)設置66-67
• 5.5.2 單向車流67-69
• 5.5.3 真實車流69-72
• 5.6 本章小結72-73
• 結論與展望73-75
• 參考文獻75-82
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文82-84
• 致謝84

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本文編號：282674