發(fā)布時(shí)間：2018-06-20 17:22

  本文選題：電動(dòng)汽車 + 充電站　； 參考：《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》2014年16期

【摘要】：電動(dòng)汽車充電站負(fù)荷的隨機(jī)性特征,使相關(guān)建立具有通用性負(fù)荷模型的研究存在一定的困難,針對(duì)三類典型電動(dòng)汽車充電站,即電池更換站、居民區(qū)充電站、公共場(chǎng)所充電站,提出了一種以充電方式、地理位置、出行特征為基礎(chǔ)的概率負(fù)荷建模方法,通過全面研究充電站負(fù)荷建模的影響因素,采用蒙特卡洛模擬與概率統(tǒng)計(jì)分析規(guī)律相結(jié)合的方法綜合建立三類典型充電站的概率負(fù)荷模型。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用粒子群算法優(yōu)化得到了填谷效應(yīng)最優(yōu)的三類典型充電站的優(yōu)化配置方案,驗(yàn)證了所建立的概率負(fù)荷模型的有效性和實(shí)用性。
[Abstract]:Because of the random characteristics of charging station load of electric vehicle, it is difficult to establish a universal load model. For three types of typical electric vehicle charging station, namely battery replacement station, residential charging station, public charging station. In this paper, a probabilistic load modeling method based on charging mode, geographical location and travel characteristics is proposed. The probabilistic load models of three typical charging stations are established by combining Monte Carlo simulation and probability statistical analysis. On this basis, the particle swarm optimization algorithm is used to optimize the optimal allocation of three typical charging stations with valley filling effect, which verifies the validity and practicability of the probabilistic load model.
【作者單位】： 強(qiáng)電磁工程與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 華中科技大學(xué);
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2011AA05A109) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277085)~~
【分類號(hào)】：TM910.6;U469.72

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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5 張U，

本文編號(hào)：2045047