電動(dòng)汽車(chē)光伏充電站的在線(xiàn)能量管理方法
本文關(guān)鍵詞:電動(dòng)汽車(chē)光伏充電站的在線(xiàn)能量管理方法
更多相關(guān)文章: 光伏充電站 電動(dòng)汽車(chē) 自律模式 協(xié)同模式 在線(xiàn)能量管理
【摘要】:發(fā)展電動(dòng)汽車(chē)被世界各國(guó)普遍確立為發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)及保障能源安全的重要手段,集成了分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)的充電站也逐漸出現(xiàn),并得到了廣泛關(guān)注。由于電動(dòng)汽車(chē)的充電需求并不是固定不變的,因此需要研究適用于光伏充電站的能量管理算法,優(yōu)化決策充電功率,提高充電站的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。在充電站網(wǎng)絡(luò)規(guī)模化發(fā)展后,各充電站的光伏容量配置與充電負(fù)荷存在差異,并且部分充電負(fù)荷是可調(diào)度的。在某些時(shí)間段,結(jié)合電網(wǎng)收取通道費(fèi)的電改新政策,通過(guò)電網(wǎng)的輸配電通道,實(shí)現(xiàn)光伏充電站網(wǎng)絡(luò)的電能優(yōu)化調(diào)度,是市場(chǎng)模式下充電設(shè)施運(yùn)營(yíng)商提升運(yùn)營(yíng)效益的可行手段。然而,光伏充電站的某信息是私密性的,不能共享。為此,本文從自律和協(xié)同模式兩個(gè)視角,提出了電動(dòng)汽車(chē)光伏充電站的在線(xiàn)能量管理方法。對(duì)于單個(gè)光伏充電站,本文首先提出了自律模式下光伏充電站的在線(xiàn)能量管理方法。該方法采用基于學(xué)習(xí)的在線(xiàn)決策和基于規(guī)則的決策相結(jié)合的方式,綜合形成光伏充電站的在線(xiàn)能量管理方法,既能保證光伏能量的最大化消納,又能決策在分時(shí)電價(jià)條件下從電網(wǎng)的購(gòu)電量。利用充電站運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù),通過(guò)離線(xiàn)優(yōu)化的方法得到理論最優(yōu)解組成的知識(shí)庫(kù),基于學(xué)習(xí)的在線(xiàn)決策方法根據(jù)決策當(dāng)天的屬性從知識(shí)庫(kù)中選取訓(xùn)練樣本,從而決策充電功率。以某位于工作地點(diǎn)的光伏充電站為例,對(duì)所提方法進(jìn)行仿真測(cè)試,仿真結(jié)果表明,該方法能夠決策出與離線(xiàn)優(yōu)化非常接近的充電功率,論證了方法的有效性和實(shí)用性。對(duì)于光伏充電站網(wǎng)絡(luò),本文提出了協(xié)同模式下光伏充電站的在線(xiàn)能量管理方法,在共享部分信息的條件下制定合理的光伏充電站之間的合作運(yùn)行方式以及能量調(diào)度策略。首先根據(jù)光伏充電站的能量流動(dòng)特點(diǎn),應(yīng)用ADMM傳統(tǒng)的算法,得到以充電電量和交互電量為優(yōu)化變量的分布式優(yōu)化模型,該模型只需要各個(gè)光伏充電站之間共享交互電量的信息。其次,介紹了共享全部信息的集中式優(yōu)化模型,該模型以運(yùn)行收益為目標(biāo),能量平衡、光伏自消納率等為約束條件。最后,通過(guò)算例分析,對(duì)比集中式優(yōu)化和分布式優(yōu)化的結(jié)果,證明了分布式優(yōu)化模型的精確性和實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】:光伏充電站 電動(dòng)汽車(chē) 自律模式 協(xié)同模式 在線(xiàn)能量管理
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類(lèi)號(hào)】:TM615;U491.8
【目錄】:
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 第1章 緒論9-14
- 1.1 課題背景及研究意義9-10
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
- 1.2.2 自律模式下光伏充電站的在線(xiàn)能量管理算法研究現(xiàn)狀10-12
- 1.2.3 協(xié)同模式下光伏充電站的在線(xiàn)能量管理算法研究現(xiàn)狀12-13
- 1.3 論文主要工作13-14
- 第2章 光伏充電站的典型架構(gòu)與基礎(chǔ)模型14-19
- 2.1 引言14
- 2.2 光伏充電站典型架構(gòu)14-15
- 2.3 光伏充電站充電需求可行域模型15-16
- 2.4 基礎(chǔ)算法模型16-18
- 2.4.1 核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELMK)16-17
- 2.4.2 粒子群優(yōu)化算法(PSO)17
- 2.4.3 ADMM算法(Alternating Direction Method of Multipliers)17-18
- 2.5 本章小結(jié)18-19
- 第3章 自律模式下光伏充電站的在線(xiàn)能量管理算法19-32
- 3.1 引言19
- 3.2 在線(xiàn)能量管理算法框架19-20
- 3.3 離線(xiàn)優(yōu)化模型20-23
- 3.4 在線(xiàn)決策算法23-25
- 3.5 算例分析25-31
- 3.5.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)25
- 3.5.2 在線(xiàn)決策算法有效性評(píng)估25-28
- 3.5.3 電動(dòng)汽車(chē)充電功率時(shí)序分析28-31
- 3.6 本章小結(jié)31-32
- 第4章 協(xié)同模式下光伏充電站的在線(xiàn)能量管理算法32-44
- 4.1 引言32
- 4.2 光伏充電站網(wǎng)絡(luò)的分布式在線(xiàn)能量管理算法框架32-33
- 4.3 分布式協(xié)同優(yōu)化模型33-37
- 4.3.1 分布式優(yōu)化算法34-36
- 4.3.2 算法收斂性36
- 4.3.3 迭代停止準(zhǔn)則36
- 4.3.4 模型求解36-37
- 4.4 集中式優(yōu)化模型37-39
- 4.4.1 目標(biāo)函數(shù)37-38
- 4.4.2 約束條件38
- 4.4.3 模型求解38-39
- 4.5 算例分析39-43
- 4.5.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)39-40
- 4.5.2 運(yùn)行收益結(jié)果分析40-42
- 4.5.3 優(yōu)化變量結(jié)果分析42-43
- 4.6 本章小結(jié)43-44
- 第5章 結(jié)論與展望44-46
- 5.1 結(jié)論44-45
- 5.2 展望45-46
- 參考文獻(xiàn)46-50
- 附錄50-51
- 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果51-52
- 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作52-53
- 致謝53
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