本文關(guān)鍵詞：基于智能電網(wǎng)充電調(diào)度策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著傳統(tǒng)能源日益枯竭與溫室效應(yīng)的加重,以低碳,環(huán)保,可循環(huán)利用為主題新能源逐漸成為熱點(diǎn)話題。而以集成新能源為主打的智能電網(wǎng),越來越受到更多人的重視。智能電網(wǎng)作為傳統(tǒng)電網(wǎng)的升級(jí),將引領(lǐng)多個(gè)研究領(lǐng)域融合。隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展,智能化、低碳化的電動(dòng)汽車得到廣泛的應(yīng)用。電動(dòng)汽車作為面向未來的交通工具,可以有望實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的雙向電力交互。而另一方面在傳統(tǒng)電網(wǎng)的用電高峰的基礎(chǔ)上,大量的電動(dòng)汽車的引入勢(shì)必會(huì)帶來電網(wǎng)的“峰上峰”的情況。如何在集成大量電動(dòng)汽車的情景下,高效的利用現(xiàn)有電網(wǎng)對(duì)日益增長(zhǎng)的電能需求進(jìn)行合理化的充放電行為成為主流話題。本文將主要精力研究智能電網(wǎng)的充電策略研究。本文的目標(biāo)是通過對(duì)用戶的充電行為進(jìn)行建模的基礎(chǔ)上,利用博弈論與排隊(duì)論的方法實(shí)現(xiàn)可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的充電調(diào)度算法。本文的主要研究主要貢獻(xiàn)主要包括三部分。第一,在電動(dòng)汽車的充電調(diào)度相關(guān)的模型方面。本文通過真實(shí)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分別建立相應(yīng)的電網(wǎng)負(fù)荷的模型,電動(dòng)汽車的模型及用戶駕駛行為的模型。這些模型相比較傳統(tǒng)模型能夠更有效的進(jìn)行相應(yīng)的仿真工作。第二,分析團(tuán)購(gòu)在智能電網(wǎng)下充電調(diào)度的適應(yīng)情況。并根據(jù)團(tuán)購(gòu)過程中包括開始時(shí)間,持續(xù)時(shí)間,團(tuán)購(gòu)的數(shù)量與定價(jià)等影響因素建立團(tuán)購(gòu)充電調(diào)度策略,同時(shí)提出了相應(yīng)的優(yōu)化算法。在此基礎(chǔ)上利用Matlab仿真平臺(tái)對(duì)團(tuán)購(gòu)算法有效性進(jìn)行相應(yīng)的驗(yàn)證。通過驗(yàn)證這種調(diào)度算法可以有效的適應(yīng)于大規(guī)�？深A(yù)測(cè)化的充電調(diào)度。第三,通過有利于真實(shí)充電與電網(wǎng)負(fù)荷信息整合的分時(shí)隙充電模型,考慮兩個(gè)方面的因素包括電網(wǎng)的調(diào)度因素與用戶的優(yōu)先級(jí)因素建立相應(yīng)充電優(yōu)先級(jí)算法。在真實(shí)的數(shù)據(jù)情況下利用仿真對(duì)算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。通過仿真實(shí)現(xiàn)證明能夠有效的進(jìn)行充電調(diào)度的工作。
【關(guān)鍵詞】：智能電網(wǎng) 團(tuán)購(gòu) 充電調(diào)度 電動(dòng)汽車
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM76;TM73
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 智能電網(wǎng)充電調(diào)度的背景與意義13-14
• 1.2 智能電網(wǎng)的國(guó)內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀14-15
• 1.2.1 美國(guó)智能電網(wǎng)的相關(guān)研究14-15
• 1.2.2 歐洲智能電網(wǎng)的相關(guān)研究15
• 1.2.3 我國(guó)智能電網(wǎng)的相關(guān)研究15
• 1.3 智能電網(wǎng)充電調(diào)度策略的國(guó)內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀15-16
• 1.4 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新16-17
• 1.5 本論文的結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 智能電網(wǎng)充電調(diào)度基礎(chǔ)19-29
• 2.1 智能電網(wǎng)概述19-22
• 2.2 電網(wǎng)側(cè)電力分析22-25
• 2.2.1 電網(wǎng)的負(fù)荷特性22-23
• 2.2.1.1 電網(wǎng)的負(fù)荷22
• 2.2.1.2 電網(wǎng)的負(fù)荷指標(biāo)22-23
• 2.2.2 智能電網(wǎng)的需求側(cè)響應(yīng)23-25
• 2.2.2.1 價(jià)格型需求側(cè)響應(yīng)23-24
• 2.2.2.2 激勵(lì)型需求側(cè)響應(yīng)24-25
• 2.3 用戶側(cè)充電分析25-28
• 2.3.1 電動(dòng)汽車的充電方式研究25-27
• 2.3.1.1 電動(dòng)汽車動(dòng)力的研究25-26
• 2.3.1.2 電動(dòng)汽車的充電方式26-27
• 2.3.2 智能電網(wǎng)的充電調(diào)度策略27-28
• 2.3.2.1 基于時(shí)間控制的充電調(diào)度28
• 2.3.2.2 基于電價(jià)引導(dǎo)的充電調(diào)度28
• 2.3.2.3 基于智能控制的充電調(diào)度28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 智能電網(wǎng)充電調(diào)度的建模29-44
• 3.1 電動(dòng)汽車的模型29-32
• 3.1.1 電動(dòng)汽車組成29-30
• 3.1.2 電動(dòng)汽車充電30-32
• 3.2 電動(dòng)汽車用戶的模型32-38
• 3.2.1 用戶的組成33-34
• 3.2.2 出行時(shí)間行為34-36
• 3.2.3 出行距離行為36-38
• 3.3 智能電網(wǎng)的負(fù)荷模型38-43
• 3.3.1 智能電網(wǎng)的負(fù)荷分析39
• 3.3.2 智能電網(wǎng)的負(fù)荷數(shù)據(jù)39-40
• 3.3.3 電網(wǎng)的價(jià)值模型40-43
• 3.3.3.1 電網(wǎng)的電力價(jià)格40-42
• 3.3.3.2 電網(wǎng)的電力價(jià)值42-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于團(tuán)購(gòu)的充電調(diào)度策略44-59
• 4.1 充電團(tuán)購(gòu)適應(yīng)性分析44-46
• 4.1.1 團(tuán)購(gòu)模式的簡(jiǎn)介44-45
• 4.1.2 智能電網(wǎng)中團(tuán)購(gòu)分析45-46
• 4.2 固定定價(jià)團(tuán)購(gòu)策略的建立46-52
• 4.2.1 固定定價(jià)團(tuán)購(gòu)問題描述46-47
• 4.2.2 充電調(diào)度總電能與價(jià)值投入47
• 4.2.2.1 充電調(diào)度總電能47
• 4.2.2.2 充電調(diào)度總投入價(jià)值47
• 4.2.3 團(tuán)購(gòu)模型的建立47-52
• 4.2.3.1 團(tuán)購(gòu)模型48-49
• 4.2.3.2 用戶參團(tuán)模型49
• 4.2.3.3 團(tuán)購(gòu)的數(shù)量與價(jià)格49-50
• 4.2.3.4 團(tuán)購(gòu)的開始時(shí)間50-52
• 4.3 團(tuán)購(gòu)的算法實(shí)現(xiàn)52-54
• 4.3.1 充電團(tuán)購(gòu)ISO側(cè)的算法52-53
• 4.3.2 充電團(tuán)購(gòu)用戶側(cè)的算法53-54
• 4.4 團(tuán)購(gòu)算法的仿真分析54-58
• 4.4.1 電動(dòng)汽車對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響54-55
• 4.4.2 團(tuán)購(gòu)算法的有效性驗(yàn)證55-56
• 4.4.3 團(tuán)購(gòu)因子對(duì)算法的影響56-57
• 4.4.4 等待成本對(duì)算法的影響57-58
• 4.5 本章小結(jié)58-59
• 第五章 基于優(yōu)先級(jí)的時(shí)隙充電策略59-74
• 5.1 時(shí)隙充電的適應(yīng)情況分析59-60
• 5.2 優(yōu)先級(jí)時(shí)隙充電策略的建立60-67
• 5.2.1 優(yōu)先級(jí)時(shí)隙充電問題描述60
• 5.2.2 時(shí)隙充電的相關(guān)因素60-62
• 5.2.2.1 時(shí)隙長(zhǎng)度的選取60-61
• 5.2.2.2 用戶總接入時(shí)間61-62
• 5.2.3 時(shí)隙充電的模型建立62-67
• 5.2.3.1 用戶充電的優(yōu)先級(jí)62-64
• 5.2.3.2 電網(wǎng)調(diào)度因素64-65
• 5.2.3.3 用戶充電功率65-66
• 5.2.3.4 優(yōu)先級(jí)時(shí)隙充電最優(yōu)化66-67
• 5.3 基于優(yōu)先級(jí)的時(shí)隙充電算法67-69
• 5.3.1 基于優(yōu)先級(jí)的時(shí)隙充電ISO側(cè)算法67-68
• 5.3.2 基于優(yōu)先級(jí)的時(shí)隙充電用戶側(cè)算法68-69
• 5.4 時(shí)隙充電算法的仿真分析69-73
• 5.4.1 時(shí)隙充電算法的有效性驗(yàn)證70-71
• 5.4.2 電網(wǎng)調(diào)度因素對(duì)算法的影響71-73
• 5.5 本章小結(jié)73-74
• 第六章 全文總結(jié)與展望74-76
• 6.1 全文總結(jié)74
• 6.2 后續(xù)工作展望74-76
• 致謝76-77
• 參考文獻(xiàn)77-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果80-81

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6 本報(bào)記者 曾靜婕;美國(guó)81億美元打造智能電網(wǎng)“盛宴”[N];中國(guó)商報(bào);2009年

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本文編號(hào)：488575