本文關(guān)鍵詞：基于多代理系統(tǒng)的電動汽車協(xié)調(diào)充電策略

  更多相關(guān)文章： 電動汽車 多代理系統(tǒng) 分布式優(yōu)化 峰谷差

【摘要】：為最大化電力公司利益,設(shè)計了一種用于協(xié)調(diào)電動汽車充電的多代理系統(tǒng),并在滿足電動汽車車主充電需求及變壓器容量限制的前提下,提出一種以負荷峰谷差最小為目標的分布式優(yōu)化算法。利用分時電價算法初步優(yōu)化后得到理想的充電時間區(qū)間,在充電區(qū)間內(nèi)應(yīng)用優(yōu)化算法避免新的負荷尖峰,引入訓(xùn)練學(xué)習(xí)機制以使負荷曲線達到削峰填谷的效果。根據(jù)用戶的駕駛習(xí)慣,采用蒙特卡洛方法模擬用戶的充電需求,對電動汽車在無序充電、單次優(yōu)化充電以及引入訓(xùn)練學(xué)習(xí)機制充電3種情況下的電網(wǎng)負荷進行了仿真分析。研究結(jié)果表明:單次優(yōu)化可以避免負荷尖峰,但不能優(yōu)化峰谷差;而引入訓(xùn)練學(xué)習(xí)機制后在減小峰谷差方面有顯著作用,而且該分布式優(yōu)化有更高的計算效率,適于實際應(yīng)用。
【作者單位】： 電力傳輸與功率變換控制教育部重點實驗室(上海交通大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： 電動汽車 多代理系統(tǒng) 分布式優(yōu)化 峰谷差
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51377103)~~
【分類號】：U469.72;TM910.6
【正文快照】： 果。根據(jù)用戶的駕駛習(xí)慣,采用蒙特卡洛方法模擬用戶的充電需求,對電動汽車在無序充電、單次優(yōu)化充電以及引入訓(xùn)練學(xué)習(xí)機制充電3種情況下的電網(wǎng)負荷進行了仿真分析。研究結(jié)果表明:單次優(yōu)化可以避免負荷尖峰,但不能優(yōu)化峰谷差;而引入訓(xùn)練學(xué)習(xí)機制后在減小峰谷差方面有顯著作用,

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