當(dāng)前,空調(diào)負(fù)荷的集中使用已成為夏季負(fù)荷峰谷差增大的重要因素,而大規(guī)模電動(dòng)汽車無序充電往往導(dǎo)致“峰上加峰”以及新的負(fù)荷高峰,使得高峰時(shí)段的供電形式更加嚴(yán)峻,嚴(yán)重威脅電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行;同時(shí),空調(diào)機(jī)組能夠?qū)㈦娔苻D(zhuǎn)化成可短暫存儲(chǔ)的熱能,電動(dòng)汽車車載電池可作為儲(chǔ)能設(shè)備使用,兩者可作為需求側(cè)響應(yīng)資源參與電網(wǎng)負(fù)荷管理。因此,充分挖掘兩者的聯(lián)合調(diào)峰潛力對緩解電網(wǎng)供電壓力、促進(jìn)電網(wǎng)安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要意義。本文從大規(guī)�？照{(diào)負(fù)荷集中用電和電動(dòng)汽車無序入網(wǎng)對電網(wǎng)負(fù)荷的影響分析出發(fā),建立了對應(yīng)的負(fù)荷模型,在此基礎(chǔ)上研究了空調(diào)機(jī)組的溫度調(diào)節(jié)方法以及兩者的聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度策略。首先,對空調(diào)系統(tǒng)、電動(dòng)汽車動(dòng)力電池系統(tǒng)以及充放電行為進(jìn)行了等效建模,在此基礎(chǔ)上建立了兩者無序使用的負(fù)荷數(shù)學(xué)模型,采用蒙特卡洛法對模型進(jìn)行求解。算例分析表明,空調(diào)機(jī)組的集中使用以及電動(dòng)汽車的無序入網(wǎng)充電行為會(huì)加大負(fù)荷峰谷差,加劇負(fù)荷波動(dòng),影響電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行。然后,為了解決傳統(tǒng)溫度調(diào)整引起的聚合功率周期性波動(dòng)的問題,針對空調(diào)機(jī)組溫度設(shè)定值上調(diào)和溫度設(shè)定值下調(diào)兩種情況,分別提出了對應(yīng)的改進(jìn)調(diào)整策略并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)溫度調(diào)整策... 

【文章來源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

部分地區(qū)夏季空調(diào)負(fù)荷占比節(jié)能、環(huán)保一直是汽車行業(yè)的發(fā)展方向，由最初的油氣混合汽車發(fā)展為現(xiàn)在的新能

蘭州交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-3-升階段。據(jù)國際能源署預(yù)測，按照現(xiàn)有發(fā)展趨勢，2030年全球電動(dòng)汽車使用量將達(dá)到近1.3億。近年來我國大力發(fā)展新能源汽車產(chǎn)業(yè)，極大地推動(dòng)了電動(dòng)汽車的發(fā)展。圖1.3展示了我國從2010年到2017年電動(dòng)汽車數(shù)量的變化趨勢。其中，在2014年前，雖然增速迅猛但基數(shù)較孝增量有限；2014年后，基數(shù)突破10萬且保持較高的增速，截止2017年已達(dá)到120萬，呈現(xiàn)出迅猛發(fā)展的勢頭。pU,圖1.3國內(nèi)電動(dòng)汽車保有量隨著電動(dòng)汽車數(shù)目的急劇上升，其充電需求也日益增大，但電動(dòng)汽車用戶多根據(jù)自身的用電需求進(jìn)行無序充電，往往在系統(tǒng)負(fù)荷的高峰時(shí)段集中充電，如上下班高峰時(shí)段，增加了電力系統(tǒng)高峰時(shí)段的供電壓力，對電網(wǎng)的安全、可靠運(yùn)行造成了一定的沖擊。因此，需對電動(dòng)汽車充放電行為進(jìn)行有序引導(dǎo)[16-18]。在智能電網(wǎng)快速發(fā)展條件下，高級計(jì)量體系使得電力信息的采集和傳播更為快速和精準(zhǔn)[19]，聚合空調(diào)負(fù)荷與電動(dòng)汽車參與需求側(cè)響應(yīng)的潛力將被進(jìn)一步挖掘。電力用戶根據(jù)電價(jià)信號主動(dòng)參與需求響應(yīng)項(xiàng)目，并從中獲得一定的收益；電網(wǎng)部門則根據(jù)激勵(lì)條款進(jìn)行直接負(fù)荷控制，改變空調(diào)機(jī)組運(yùn)行方式的同時(shí)引導(dǎo)電動(dòng)汽車有序充放電，從而避免“峰上加峰”現(xiàn)象，達(dá)到“削峰填谷”的效果。綜上，研究聚合空調(diào)負(fù)荷與電動(dòng)汽車聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行，能夠在“峰谷差”降低的同時(shí)保障用戶收益，提升了用戶的積極性，對緩解當(dāng)前電力供需壓力具有重要意義。

基于需求側(cè)響應(yīng)的溫控負(fù)荷與電動(dòng)汽車聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行研究-22-運(yùn)行，接著開啟數(shù)目逐漸降低至0，從第5分鐘開始，機(jī)組開啟數(shù)目逐漸上升，在第10分鐘達(dá)到最高值8組，然后逐漸降低，第16分鐘降至0組。從第17分鐘開始，進(jìn)入新的循環(huán)，每12分鐘為一個(gè)周期；然而這種循環(huán)是不穩(wěn)定的，機(jī)組開啟數(shù)目也是波動(dòng)不定的，將會(huì)出現(xiàn)聚合功率周期波動(dòng)。(2)溫度設(shè)定值下調(diào)空調(diào)機(jī)組溫度設(shè)定值下調(diào)時(shí)，機(jī)組狀態(tài)消失圖、狀態(tài)轉(zhuǎn)移、空缺圖和狀態(tài)分布表分別如圖3.3、圖3.4和表3.2所示。10oldHTnewHToldLTnewLT圖3.4溫度設(shè)定值下調(diào)時(shí)的狀態(tài)消失圖（傳統(tǒng)溫度調(diào)整）1011"12"11121"2"3"4"oldHTnewHToldLTnewLT5"6"7"8"9"10"圖3.5溫度設(shè)定值下調(diào)時(shí)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移、空缺圖（傳統(tǒng)溫度調(diào)整）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于分時(shí)電價(jià)和蓄電池實(shí)時(shí)控制策略的家庭能量系統(tǒng)優(yōu)化[J]. 伍惠鋮,王淳,左遠(yuǎn)龍,陳宇杰,劉寬.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2019(19)
[2]基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的家庭用電設(shè)備負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度方法[J]. 曾博,蔣雯倩,楊舟,李剛.  電力自動(dòng)化設(shè)備. 2018(09)
[3]長時(shí)間尺度下的電動(dòng)汽車有序充放電調(diào)度[J]. 段小宇,胡澤春,崔巖,郭子榛,曹曦,丁寧,張楊.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(12)
[4]居民溫控負(fù)荷聚合功率及響應(yīng)潛力評估方法研究[J]. 李亞平,姚建國,雍太有,鞠平,楊勝春,時(shí)欣利.  中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2017(19)
[5]基于改進(jìn)貪心算法的大規(guī)模電動(dòng)汽車充電行為優(yōu)化[J]. 陳靜鵬,樸龍健,艾芊.  電力自動(dòng)化設(shè)備. 2016(10)
[6]計(jì)及規(guī)�；照{(diào)熱平衡慣性的電力負(fù)荷日前削峰策略[J]. 徐青山,楊辰星,顏慶國.  電網(wǎng)技術(shù). 2016(01)
[7]面向智能用電的家庭能量協(xié)同調(diào)度策略[J]. 王守相,孫智卿,劉喆.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2015(17)
[8]國內(nèi)外電動(dòng)汽車發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J]. 劉卓然,陳健,林凱,趙英杰,許海平.  電力建設(shè). 2015(07)
[9]中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展展望[J]. 唐葆君,劉江鵬.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2015(02)
[10]分時(shí)電價(jià)環(huán)境下基于家居能量管理系統(tǒng)的家居負(fù)荷建模與優(yōu)化運(yùn)行[J]. 周磊,李揚(yáng).  電網(wǎng)技術(shù). 2015(02)

博士論文
[1]需求側(cè)管理（DSM）激勵(lì)機(jī)制理論研究[D]. 張艷馥.華北電力大學(xué)（北京） 2007

碩士論文
[1]大規(guī)模電動(dòng)汽車對電網(wǎng)的影響研究[D]. 曹玉強(qiáng).華北電力大學(xué) 2015
[2]中央空調(diào)輪停技術(shù)在夏季缺電形勢下的應(yīng)用[D]. 杜小瑾.東南大學(xué) 2006



本文編號：3389834