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含電動(dòng)汽車與分布式能源的配電網(wǎng)絡(luò)能量?jī)?yōu)化

發(fā)布時(shí)間:2017-07-20 20:14

  本文關(guān)鍵詞:含電動(dòng)汽車與分布式能源的配電網(wǎng)絡(luò)能量?jī)?yōu)化


  更多相關(guān)文章: 分布式能源 電動(dòng)汽車 冷熱電聯(lián)供 能量?jī)?yōu)化 配電網(wǎng)


【摘要】:隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,對(duì)能源的需求持續(xù)增加,面對(duì)日益嚴(yán)峻的化石能源危機(jī)和環(huán)境污染問(wèn)題,清潔能源代替化石能源將成為全球能源體系的必然發(fā)展趨勢(shì)。分布式能源系統(tǒng)可以有效的開(kāi)發(fā)利用清潔能源,同時(shí)電動(dòng)汽車與傳統(tǒng)燃油汽車相比具有節(jié)能減排的明顯優(yōu)勢(shì)。在此背景下,研究含分布式能源與電動(dòng)汽車的配電網(wǎng)能量?jī)?yōu)化有重要的理論和工程價(jià)值。首先,本文對(duì)電動(dòng)汽車進(jìn)行用戶行為特性的分析及數(shù)學(xué)建模,然后對(duì)各入網(wǎng)的分布式能源(光伏系統(tǒng)、蓄電池、微型燃?xì)廨啓C(jī)、燃料電池、風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)、熱電聯(lián)產(chǎn)的同步發(fā)電機(jī))進(jìn)行運(yùn)行原理分析和數(shù)學(xué)建模。其次,將作為清潔能源和可再生資源的太陽(yáng)能加入可以實(shí)現(xiàn)能量梯級(jí)利用的冷熱電聯(lián)供(CCHP)系統(tǒng),為了降低光伏發(fā)電系統(tǒng)出力的隨機(jī)性,設(shè)計(jì)了一種可以平滑輸出功率的光伏蓄電池系統(tǒng),并將其與傳統(tǒng)的CCHP系統(tǒng)相結(jié)合構(gòu)建了一個(gè)綜合型的聯(lián)供系統(tǒng)。在熱跟隨(FTL)和電跟隨(FEL)兩種運(yùn)行模式下,考慮電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的影響,評(píng)估環(huán)境成本和全壽命周期成本兩個(gè)指標(biāo)。最后,基于電動(dòng)汽車的時(shí)空特性模型,研究了電動(dòng)汽車在無(wú)序充電和有序充放電策略下對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)有功損耗和電壓偏移的影響?紤]分布式電源的運(yùn)行特性,構(gòu)建了分布式電源的潮流計(jì)算模型。在電動(dòng)汽車有序充放電的基礎(chǔ)上,以一天24小時(shí)為基礎(chǔ),建立了包括網(wǎng)絡(luò)損耗、發(fā)電成本、污染物處理費(fèi)用、綜合性能四個(gè)目標(biāo)函數(shù),采用改進(jìn)的粒子群算法,求解含電動(dòng)汽車與分布式電源的配電網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)潮流。利用IEEE33算例系統(tǒng),驗(yàn)證了模型和算法的正確性。
【關(guān)鍵詞】:分布式能源 電動(dòng)汽車 冷熱電聯(lián)供 能量?jī)?yōu)化 配電網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TM74
【目錄】:
  • 致謝7-8
  • 摘要8-9
  • ABSTRACT9-16
  • 第一章 緒論16-22
  • 1.1 課題的研究背景16-18
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀18-19
  • 1.3 國(guó)內(nèi)外配電網(wǎng)能量?jī)?yōu)化的發(fā)展和研究現(xiàn)狀19
  • 1.4 國(guó)內(nèi)外電動(dòng)汽車的發(fā)展和研究現(xiàn)狀19-20
  • 1.5 本文的主要研究工作20-22
  • 第二章 電動(dòng)汽車及分布式電源的數(shù)學(xué)建模22-36
  • 2.1 電動(dòng)汽車22-23
  • 2.1.1 電動(dòng)汽車的用戶行為分析22
  • 2.1.2 電動(dòng)汽車的時(shí)空特性建模22-23
  • 2.2 光伏系統(tǒng)23-25
  • 2.2.1 光伏發(fā)電的原理23-24
  • 2.2.2 光伏陣列的數(shù)學(xué)模型24-25
  • 2.3 蓄電池25-27
  • 2.3.1 蓄電池的工作原理25-26
  • 2.3.2 蓄電池的數(shù)學(xué)建模26-27
  • 2.4 微型燃?xì)廨啓C(jī)27-29
  • 2.4.1 微型燃?xì)廨啓C(jī)的工作原理27-29
  • 2.4.2 微型燃?xì)廨啓C(jī)的數(shù)學(xué)模型29
  • 2.5 燃料電池29-31
  • 2.5.1 燃料電池的工作原理29-30
  • 2.5.2 燃料電池的數(shù)學(xué)模型30-31
  • 2.6 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)31-34
  • 2.6.1 風(fēng)力發(fā)電的原理31-32
  • 2.6.2 風(fēng)力發(fā)電的數(shù)學(xué)模型32-34
  • 2.7 熱電聯(lián)產(chǎn)同步發(fā)電機(jī)34
  • 2.8 本章小結(jié)34-36
  • 第三章 含光伏蓄電池系統(tǒng)的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)運(yùn)行模式評(píng)估36-50
  • 3.1 冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的能量流程分析37-38
  • 3.2 冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的運(yùn)行模式38
  • 3.2.1 熱跟隨模式38
  • 3.2.2 電跟隨模式38
  • 3.3 計(jì)及全壽命周期的評(píng)價(jià)指標(biāo)38-41
  • 3.3.1 環(huán)境成本費(fèi)用39-40
  • 3.3.2 全壽命周期成本40-41
  • 3.4 算例分析41-48
  • 3.4.1 電動(dòng)汽車無(wú)序充電負(fù)荷預(yù)測(cè)43-44
  • 3.4.2 光伏蓄電池系統(tǒng)44-46
  • 3.4.3 光伏蓄電池系統(tǒng)對(duì)冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的影響46-47
  • 3.4.4 環(huán)境指標(biāo)比較47
  • 3.4.5 全壽命周期指標(biāo)比較47-48
  • 3.5 本章小結(jié)48-50
  • 第四章 含電動(dòng)汽車與分布式電源的配電網(wǎng)最優(yōu)潮流50-68
  • 4.1 最優(yōu)潮流的目標(biāo)函數(shù)50-53
  • 4.1.1 系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)有功功率損耗50-51
  • 4.1.2 系統(tǒng)的發(fā)電成本51
  • 4.1.3 系統(tǒng)的污染物處理費(fèi)用51-52
  • 4.1.4 系統(tǒng)綜合性能52-53
  • 4.2 最優(yōu)潮流的約束條件53
  • 4.2.1 等式約束條件53
  • 4.2.2 不等式約束條件53
  • 4.3 最優(yōu)潮流的潮流算法53-55
  • 4.4 最優(yōu)潮流的尋優(yōu)算法55-57
  • 4.4.1 粒子群算法的位置和速度更新公式56
  • 4.4.2 自適應(yīng)慣性因子56
  • 4.4.3 加強(qiáng)學(xué)習(xí)因子56-57
  • 4.4.4 改進(jìn)粒子群算法的計(jì)算步驟57
  • 4.5 算例分析57-66
  • 4.5.1 算例系統(tǒng)57-58
  • 4.5.2 電動(dòng)汽車的對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)的影響分析58-61
  • 4.5.3 含電動(dòng)汽車與分布式電源的配電網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)潮流61-63
  • 4.5.4 改進(jìn)的PSO算法與傳統(tǒng)PSO算法對(duì)比的分析63-64
  • 4.5.5 不同目標(biāo)函數(shù)下分布式電源的出力分析64-66
  • 4.5.6 不同目標(biāo)函數(shù)下節(jié)點(diǎn)電壓的對(duì)比分析66
  • 4.6 本章小結(jié)66-68
  • 第五章 結(jié)論與展望68-71
  • 5.1 本文的主要工作總結(jié)68-69
  • 5.2 對(duì)今后工作的展望與建議69-71
  • 參考文獻(xiàn)71-76
  • 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況76

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 吳紅斌;王東旭;劉星月;;太陽(yáng)能冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的策略評(píng)估和優(yōu)化配置[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2015年21期

2 黃小慶;楊夯;陳頡;江磊;曹一家;;基于LCC和量子遺傳算法的電動(dòng)汽車充電站優(yōu)化規(guī)劃[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2015年17期

3 李正茂;張峰;梁軍;,

本文編號(hào):569790


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