隨著主動(dòng)配電網(wǎng)技術(shù)的革新與發(fā)展,未來(lái)電網(wǎng)將接納更多的需求側(cè)資源。電動(dòng)汽車(chē)是新興的并且正處蓬勃發(fā)展階段的需求側(cè)可調(diào)度資源,我們可以利用其可調(diào)度性來(lái)正確引導(dǎo)電動(dòng)汽車(chē)充電站、換電站的充電負(fù)荷,以減少其對(duì)配電網(wǎng)造成的不利影響,甚至使其轉(zhuǎn)化為有利影響,優(yōu)化配電網(wǎng)整體的負(fù)荷特性。同樣,儲(chǔ)能系統(tǒng)具有靈活性、可調(diào)度性和快速響應(yīng)的特性,亦可用來(lái)優(yōu)化配電網(wǎng)的負(fù)荷特性。在上述背景下,本文將利用電動(dòng)汽車(chē)充電站、換電站與儲(chǔ)能系統(tǒng)三種可控負(fù)荷,加強(qiáng)三者與電網(wǎng)、用戶(hù)的雙向互動(dòng),.使三者的源／荷特性得到充分發(fā)揮,緩解其大規(guī)模發(fā)展對(duì)配電網(wǎng)造成的負(fù)面影響。本文首先針對(duì)IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng),以最小化配電網(wǎng)全天網(wǎng)損為目標(biāo),建立以接入節(jié)點(diǎn)和儲(chǔ)能系統(tǒng)出力為決策變量的混合整數(shù)規(guī)劃模型,設(shè)計(jì)儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置和選址的優(yōu)化方案。分析儲(chǔ)能系統(tǒng)容量和出力上限與網(wǎng)損的關(guān)系。建立電動(dòng)汽車(chē)充電站、換電站、儲(chǔ)能系統(tǒng)單獨(dú)參與調(diào)控的優(yōu)化模型,分別以最小化配電網(wǎng)總負(fù)荷方差、最小化配電網(wǎng)總購(gòu)電費(fèi)用為優(yōu)化單目標(biāo)進(jìn)行計(jì)算,并進(jìn)行同時(shí)考慮兩種單目標(biāo)的模糊雙目標(biāo)優(yōu)化,基于非線性規(guī)劃的方法進(jìn)行計(jì)算求解,得到每種目標(biāo)下充／換／儲(chǔ)三者單獨(dú)參與調(diào)控的優(yōu)化調(diào)度策略。另外,考... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
中文摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題研究背景意義
        1.1.1 未來(lái)配電網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)
        1.1.2 充換儲(chǔ)在未來(lái)電網(wǎng)扮演的角色
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 充/換/儲(chǔ)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流研究現(xiàn)狀
        1.2.3 隨機(jī)最優(yōu)潮流研究現(xiàn)狀
    1.3 課題研究?jī)?nèi)容和研究方案
2 最優(yōu)潮流相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 最優(yōu)化理論
        2.1.1 非線性規(guī)劃
        2.1.2 多目標(biāo)規(guī)劃
    2.2 動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流
        2.2.1 最優(yōu)潮流
        2.2.2 動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流
    2.3 通用代數(shù)建模系統(tǒng)
    2.4 本章小結(jié)
3 基于動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流的儲(chǔ)能系統(tǒng)選址定容
    3.1 系統(tǒng)場(chǎng)景設(shè)置
        3.1.1 測(cè)試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與參數(shù)
        3.1.2 各節(jié)點(diǎn)負(fù)荷參數(shù)
    3.2 模型建立與求解
        3.2.1 決策變量
        3.2.2 目標(biāo)函數(shù)
        3.2.3 約束條件
        3.2.4 模型求解
    3.3 算例與優(yōu)化結(jié)果
        3.3.1 場(chǎng)景Ⅰ——變功率
        3.3.2 場(chǎng)景Ⅱ——變?nèi)萘?br>    3.4 靈敏度分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流的充/換/儲(chǔ)優(yōu)化調(diào)度策略
    4.1 電動(dòng)汽車(chē)充電站優(yōu)化調(diào)度模型
        4.1.1 電動(dòng)汽車(chē)充電站負(fù)荷建模
        4.1.2 調(diào)度模型建立及求解
        4.1.3 優(yōu)化結(jié)果與算例分析
    4.2 電動(dòng)汽車(chē)換電站優(yōu)化調(diào)度模型
        4.2.1 電動(dòng)汽車(chē)換電站負(fù)荷建模
        4.2.2 調(diào)度模型建立及求解
        4.2.3 優(yōu)化結(jié)果與算例分析
    4.3 儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型
        4.3.1 儲(chǔ)能系統(tǒng)成本模型
        4.3.2 調(diào)度模型建立及求解
        4.3.3 優(yōu)化結(jié)果與算例分析
    4.4 本章小結(jié)
5 基于動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流的充/換/儲(chǔ)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型
    5.1 聯(lián)合調(diào)度模型建立及求解
    5.2 優(yōu)化結(jié)果與算例分析
    5.3 本章小結(jié)
6 考慮隨機(jī)不確定性的聯(lián)合調(diào)度策略
    6.1 隨機(jī)潮流計(jì)算概述
    6.2 基于解析法的隨機(jī)潮流
        6.2.1 線性化潮流方程
        6.2.2 半不變量相關(guān)理論
        6.2.3 Gram-Charlier級(jí)數(shù)展開(kāi)
        6.2.4 算法流程
        6.2.5 解析法隨機(jī)潮流計(jì)算結(jié)果
    6.3 基于蒙特卡洛模擬法的隨機(jī)潮流
        6.3.1 算法流程
        6.3.2 蒙特卡洛法隨機(jī)潮流計(jì)算結(jié)果
    6.4 基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流
        6.4.1 機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型
        6.4.2 機(jī)會(huì)約束規(guī)劃問(wèn)題的求解
        6.4.3 優(yōu)化結(jié)果與算例分析
    6.5 本章小結(jié)
7 結(jié)論與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄A
作者簡(jiǎn)歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3087823