本文選題：電動(dòng)汽車充電站 + 配電網(wǎng)　； 參考：《華中科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：隨著能源危機(jī)、環(huán)境污染等問題的日益嚴(yán)重，，電動(dòng)汽車的大規(guī)模推廣應(yīng)用已逐漸成為了未來汽車行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，受到了各國政府、企業(yè)的高度重視。電動(dòng)汽車充電站不僅能夠?yàn)殡妱?dòng)汽車提供能源保障，而且其廣泛接入對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行、調(diào)度、管理等方面都會(huì)產(chǎn)生深刻的影響，尤其是對(duì)直接與其相聯(lián)系的配電網(wǎng)而言更是如此。鑒于此，本文對(duì)計(jì)及電動(dòng)汽車充電站接入的配電網(wǎng)的承載能力展開研究。 首先通過討論和分析電動(dòng)汽車充電站負(fù)荷建模過程中涉及的影響因素，按照根據(jù)充電方式、地理位置、出行特征將電動(dòng)汽車充電站分為電池更換站、居民區(qū)充電站、公共場(chǎng)所充電站三類典型充電站，提出了采用蒙特卡洛模擬和概率統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合分別建立充電站的概率負(fù)荷模型的方法。在此基礎(chǔ)上，建立了填谷效應(yīng)最優(yōu)的充電站配置方案模型并采用了粒子群優(yōu)化算法求解問題，將兩個(gè)典型的充電站配置方案進(jìn)行仿真對(duì)比分析，結(jié)果表明粒子群優(yōu)化算法得到的充電站配置方案填谷效應(yīng)最優(yōu)，所建立的充電站概率負(fù)荷模型有效實(shí)用。 然后通過借鑒和分析傳統(tǒng)配電網(wǎng)承載能力的評(píng)估指標(biāo)，結(jié)合電動(dòng)汽車充電站的特點(diǎn)，從技術(shù)合理性、安全可靠性、經(jīng)濟(jì)性三個(gè)方面，提出了計(jì)及電動(dòng)汽車充電站接入的配電網(wǎng)承載能力評(píng)估指標(biāo)體系，并采用了層次分析法、熵權(quán)法和模糊理論相結(jié)合的綜合決策方法進(jìn)行評(píng)分。根據(jù)有無考慮混合型充電站接入的情況提出了兩個(gè)典型的充電站接入方案，在IEEE33節(jié)點(diǎn)、美國PGE69節(jié)點(diǎn)的配電網(wǎng)中進(jìn)行承載能力的評(píng)估與對(duì)比分析，結(jié)果表明所提出的計(jì)及電動(dòng)汽車充電站接入的配電網(wǎng)承載能力評(píng)估指標(biāo)體系與綜合決策評(píng)分方法有效實(shí)用。 最后提出了一種提高計(jì)及電動(dòng)汽車充電站接入的配電網(wǎng)承載能力的優(yōu)化重構(gòu)方法，以配電網(wǎng)承載能力的綜合評(píng)分最高為目標(biāo)，采用蟻群算法對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化重構(gòu)。對(duì)上述兩個(gè)配電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化重構(gòu)同時(shí)對(duì)比分析優(yōu)化重構(gòu)前后配電網(wǎng)的變化，結(jié)果表明所提出的計(jì)及電動(dòng)汽車充電站接入的配電網(wǎng)承載能力優(yōu)化重構(gòu)方法有效實(shí)用。
[Abstract]:With the energy crisis, environmental pollution and other problems increasingly serious, the large-scale application of electric vehicles has gradually become the development trend of the automotive industry in the future, which has been attached great importance by the governments and enterprises of all countries. Electric vehicle charging stations can not only provide energy security for electric vehicles, but also have a profound impact on the operation, dispatch and management of electric power systems. This is especially true for distribution networks that are directly associated with them. In view of this, this paper studies the load carrying capacity of distribution network with electric vehicle charging station. Firstly, by discussing and analyzing the factors involved in the load modeling of electric vehicle charging station, according to the charging mode, location and travel characteristics, the charging station of electric vehicle is divided into battery replacement station and residential charging station. There are three kinds of typical charging stations in public places. The method of combining Monte Carlo simulation and probability statistical analysis to establish the probabilistic load model of charging stations is put forward. On this basis, the optimal charging station configuration model with valley filling effect is established and the particle swarm optimization algorithm is used to solve the problem. Two typical charging station configuration schemes are compared and analyzed by simulation. The results show that the configuration scheme of charging station based on particle swarm optimization algorithm is optimal and the probability load model of charging station is effective and practical. Then through the reference and analysis of the traditional distribution network carrying capacity evaluation index, combined with the characteristics of electric vehicle charging station, from three aspects of technical rationality, safety and reliability, economy, An evaluation index system of load carrying capacity of distribution network considering the access of electric vehicle charging station is proposed. The comprehensive decision method combining AHP entropy weight method and fuzzy theory is used to score the system. In this paper, two typical charging station access schemes are proposed according to the consideration of hybrid charging station access. The load-carrying capacity is evaluated and compared in the distribution network of IEEE33 node and PGE69 node in the United States. The results show that the proposed evaluation index system of distribution network bearing capacity and the comprehensive decision scoring method are effective and practical. Finally, an optimization and reconfiguration method is proposed to improve the load carrying capacity of distribution network considering the access of charging stations of electric vehicles. The ant colony algorithm is used to optimize and reconstruct the distribution network, aiming at the highest comprehensive score of the load carrying capacity of the distribution network. The optimal reconfiguration of the two distribution networks is carried out and the changes of distribution network before and after the optimized reconfiguration are compared. The results show that the proposed optimal reconfiguration method of distribution network bearing capacity considering the connection of charging stations of electric vehicles is effective and practical.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：U469.72;TM910.6

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