【摘要】：風(fēng)力發(fā)電作為可再生能源的主力,正在受到越來越多國(guó)家的關(guān)注。風(fēng)電功率輸出具有波動(dòng)性和隨機(jī)性,大規(guī)模風(fēng)電的接入將會(huì)給電網(wǎng)的調(diào)度與控制帶來難度,有時(shí)為保證電網(wǎng)的安全運(yùn)行不免會(huì)有“棄風(fēng)”行為。電動(dòng)汽車的發(fā)展近年來受到很多國(guó)家的高度重視,規(guī)�；l(fā)展會(huì)對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷特性產(chǎn)生影響。電動(dòng)汽車作為分散式的大容量?jī)?chǔ)能設(shè)備,如果對(duì)其充放電行為進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,通過電動(dòng)汽車、風(fēng)電以及常規(guī)負(fù)荷之間的協(xié)調(diào),不僅可以起到增加風(fēng)電消納的作用,而且還可以拉平電網(wǎng)的等效負(fù)荷,提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全性與經(jīng)濟(jì)性�？梢灶A(yù)見,未來將有大量的電動(dòng)汽車接入到電網(wǎng)。在這種情況下如果依舊采用傳統(tǒng)的直接調(diào)度方式可能會(huì)存在“維數(shù)災(zāi)”的問題。另外一種可行思路,即調(diào)度策略通過電價(jià)來體現(xiàn),電動(dòng)汽車用戶基于電價(jià)激勵(lì)自動(dòng)響應(yīng)調(diào)度�；谏鲜霰尘�,本文提出了一種計(jì)及風(fēng)電接入和車主互動(dòng)意愿的兩實(shí)時(shí)電價(jià)優(yōu)化調(diào)度策略,兩實(shí)時(shí)電價(jià)具體包括：日前電價(jià)和實(shí)時(shí)電價(jià)。論文主要對(duì)電動(dòng)汽車日前電價(jià)以及電動(dòng)汽車實(shí)時(shí)電價(jià)的計(jì)算方法進(jìn)行了研究,具體研究?jī)?nèi)容包括：(1)電動(dòng)汽車充電站負(fù)荷建模。電動(dòng)汽車充電站的負(fù)荷建模是實(shí)現(xiàn)整個(gè)調(diào)度策略的重要環(huán)節(jié),本文采用概率分布的方式對(duì)影響電動(dòng)汽車充電站負(fù)荷的參數(shù)進(jìn)行描述,并且以小區(qū)充電站為例,采用蒙特卡羅法對(duì)充電站的充電負(fù)荷進(jìn)行了模擬。(2)電動(dòng)汽車日前電價(jià)計(jì)算方法。首先,建立了考慮機(jī)組組合和電動(dòng)汽車V2G直接成本的電動(dòng)汽車日前電價(jià)計(jì)算模型；然后,將優(yōu)化模型等效為機(jī)組組合模型,采用自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行求解。(3)電動(dòng)汽車實(shí)時(shí)電價(jià)計(jì)算方法。由于電動(dòng)汽車的充電功率由充電樁控制,并且該裝置不同于發(fā)電機(jī)(無轉(zhuǎn)子慣性效應(yīng)),所以具有較快的功率調(diào)節(jié)速度。因此,本文考慮由電動(dòng)汽車和發(fā)電機(jī)組共同承擔(dān)補(bǔ)償風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差的任務(wù)。首先,建立了以電力公司運(yùn)營(yíng)經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型,并且將電動(dòng)汽車用戶的互動(dòng)意愿率納入考慮；然后,采用優(yōu)化算法逐個(gè)時(shí)段修正電動(dòng)汽車的充電功率以及各發(fā)電機(jī)組的有功出力；最后,通過對(duì)日前電價(jià)進(jìn)行修正形成實(shí)時(shí)電價(jià)的方式,間接地向電動(dòng)汽車用戶支付相應(yīng)的服務(wù)費(fèi)用。(4)仿真算例。本文搭建了風(fēng)電裝機(jī)容量占總裝機(jī)容量7.69%情況下的IEEE-30節(jié)點(diǎn)區(qū)域電網(wǎng)仿真模型,通過算例仿真驗(yàn)證所提出的電動(dòng)汽車與風(fēng)電的協(xié)同調(diào)度策略是否能夠降低風(fēng)電功率波動(dòng)對(duì)電力系統(tǒng)的影響,以及提高電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。
[Abstract]:Wind power generation as the main renewable energy, is attracting more and more countries' attention. Wind power output is fluctuating and random. The access of large-scale wind power will bring difficulty to the dispatching and control of power network, and sometimes "abandon wind" behavior will occur in order to ensure the safe operation of power grid. In recent years, the development of electric vehicles has been attached great importance to by many countries, and the large-scale development will have an impact on the load characteristics of power grid. As a distributed large capacity energy storage equipment, if the charge and discharge behavior of electric vehicle is optimized, through the coordination of electric vehicle, wind power and conventional load, it can not only increase the wind power consumption, It can also level the equivalent load of the power network and improve the security and economy of the network operation. It can be predicted that a large number of electric vehicles will be connected to the power grid in the future. In this case, if the traditional direct scheduling method is still adopted, there may be the problem of "dimension disaster". Another feasible idea is that the dispatching strategy is reflected by the electricity price, and the electric vehicle user automatically responds to the dispatch based on the electricity price incentive. Based on the above background, this paper proposes an optimal scheduling strategy for two real time electricity prices, which includes: day price and real time price, taking into account wind power access and owner's interactive desire. This paper mainly studies the calculation method of electric vehicle price before day and real time price of electric vehicle. The specific research contents include: (1) load modeling of electric vehicle charging station. The load modeling of electric vehicle charging station is an important link to realize the whole dispatching strategy. In this paper, the parameters that affect the load of charging station of electric vehicle are described by probability distribution, and the charging station in residential area is taken as an example. Monte-Carlo method is used to simulate the charging load of charging station. (2) the method of calculating electric vehicle price before day. Firstly, the pre-day electric price calculation model of electric vehicle considering the direct cost of unit combination and electric vehicle V2G is established. Then, the optimization model is equivalent to the unit combination model and solved by adaptive genetic algorithm. (3) the real-time electric vehicle price calculation method. Because the charging power of electric vehicle is controlled by charging pile, and the device is different from generator (no rotor inertia effect), it has faster power regulation speed. Therefore, the task of compensating wind power prediction error by electric vehicle and generator is considered in this paper. Firstly, a mathematical model aiming at optimal operation economy of electric power company is established, and the interactive willingness rate of electric vehicle users is taken into account. Then, the optimal algorithm is used to correct the charging power of the electric vehicle and the active power output of each generator unit. Finally, by modifying the electricity price before the day to form the real-time electricity price, the corresponding service cost is indirectly paid to the electric vehicle users. (4) A simulation example. In this paper, the simulation model of IEEE-30 node area power network with 7.69% of total installed capacity of wind power plant is built. The simulation results show that the proposed cooperative scheduling strategy of electric vehicle and wind power can reduce the influence of wind power fluctuation on power system and improve the economy of power grid operation.
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM73

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 趙清,徐衍亮,安忠良,許家群,齊瑞貴;電動(dòng)汽車的發(fā)展與環(huán)境保護(hù)[J];沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2000年05期

2 章超,易家玉;全球電動(dòng)汽車發(fā)展迅猛[J];大眾用電;2000年09期

3 章超;開發(fā)電動(dòng)汽車市場(chǎng)前景廣闊[J];大眾用電;2000年09期

4 ;戴-克公司第四代電動(dòng)汽車[J];重型汽車;2000年04期

5 ;電動(dòng)汽車是中國(guó)汽車業(yè)趕超發(fā)達(dá)國(guó)家的重要切入點(diǎn)[J];電器工業(yè);2001年12期

6 徐新明;環(huán)保電動(dòng)汽車時(shí)代誰執(zhí)牛耳[J];發(fā)明與革新;2001年04期

7 焦慶豐;電動(dòng)汽車前景廣闊[J];大眾用電;2001年03期

8 劉茂理;云南需要電動(dòng)汽車[J];云南交通科技;2001年01期

9 叢曉杰;電動(dòng)汽車:推動(dòng)世界的綠色動(dòng)力[J];中國(guó)石油;2001年09期

10 豪彥;21世紀(jì)世界汽車工業(yè)發(fā)展趨勢(shì)(三)——電動(dòng)汽車[J];汽車與配件;2001年Z1期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 宋翔;;電動(dòng)汽車是未來的趨勢(shì)[A];重慶汽車工程學(xué)會(huì)2008年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

2 賈愛芹;;淺談電動(dòng)汽車推廣的實(shí)現(xiàn)途徑[A];第六屆河南省汽車工程科技學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2009年

3 張夢(mèng)潔;田令;;電動(dòng)汽車的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)研究[A];第三屆河南省汽車工程科技學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2006年

4 倫景光;;電動(dòng)汽車在中國(guó)的發(fā)展前景[A];科技進(jìn)步與學(xué)科發(fā)展——“科學(xué)技術(shù)面向新世紀(jì)”學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1998年

5 張夢(mèng)潔;田令;;電動(dòng)汽車的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)研究[A];第三屆河南省汽車工程科技學(xué)術(shù)研討會(huì)暨2006年省汽學(xué)會(huì)理事會(huì)議資料[C];2006年

6 張炳力;趙韓;;貫徹“汽車新政”加快安徽電動(dòng)汽車工業(yè)的發(fā)展[A];2004“安徽制造業(yè)發(fā)展”博士科技論壇論文集[C];2004年

7 張杰;;電動(dòng)汽車發(fā)展需要更多“綠燈”[A];西南汽車信息：2013年第7期（總第328期）[C];2013年

8 姚勇;劉林生;顧健輝;陳林;李科江;趙曉;;電動(dòng)汽車發(fā)展對(duì)配電網(wǎng)的影響及對(duì)策[A];2013年中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)年會(huì)論文集[C];2013年

9 蔣惠琴;歐萬彬;鮑健強(qiáng);葉瑞克;;電動(dòng)汽車:引領(lǐng)城市低碳交通的未來[A];生態(tài)城市建設(shè)與生態(tài)危機(jī)管理——中國(guó)未來研究會(huì)2010年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

10 李曉勤;魯植雄;逄小鳳;;淺述電動(dòng)汽車的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[A];江蘇省汽車工程學(xué)會(huì)第九屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 本報(bào)記者陳興安;電動(dòng)汽車引領(lǐng)奧運(yùn)時(shí)尚[N];中國(guó)經(jīng)營(yíng)報(bào);2002年

2 賈俊國(guó);公司推動(dòng)電動(dòng)汽車發(fā)展試點(diǎn)實(shí)施方案座談會(huì)在上海召開[N];國(guó)家電網(wǎng)報(bào);2007年

3 孫逢春;助推電動(dòng)汽車發(fā)展意義重大[N];國(guó)家電網(wǎng)報(bào);2007年

4 本報(bào)記者 葛勝征;奧運(yùn)會(huì) 世博會(huì)重點(diǎn)采購電動(dòng)汽車[N];政府采購信息報(bào);2007年

5 本報(bào)記者 劉輝邋李層;發(fā)展電動(dòng)汽車 國(guó)網(wǎng)搶得先機(jī)[N];中國(guó)電力報(bào);2007年

6 記者 張靜;電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇召開[N];經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào);2009年

7 孫萌萌;工信部召集各方落實(shí)電動(dòng)汽車政策[N];人民政協(xié)報(bào);2009年

8 本報(bào)實(shí)習(xí)記者 楊冬;電動(dòng)汽車能否順利駛?cè)搿爱a(chǎn)業(yè)化時(shí)代”[N];中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)報(bào);2009年

9 柯蕓;應(yīng)加快建立電動(dòng)汽車研發(fā)支撐體系[N];中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報(bào);2008年

10 本報(bào)記者 張鳳宇;電動(dòng)汽車中國(guó)汽車業(yè)的新機(jī)遇[N];中國(guó)信息報(bào);2001年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 胡超;電動(dòng)汽車無線供電電磁耦合機(jī)構(gòu)能效特性及優(yōu)化方法研究[D];重慶大學(xué);2015年

2 張虹;考慮電動(dòng)汽車聚合站的主動(dòng)配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度[D];華北電力大學(xué);2015年

3 宋世欣;分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車控制策略及硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)研究[D];吉林大學(xué);2015年

4 張迪;電動(dòng)汽車充\換電設(shè)施選址模型研究[D];華中科技大學(xué);2015年

5 徐浩;面向規(guī)模化電動(dòng)汽車入網(wǎng)的充電站布局優(yōu)化及有序充電策略研究[D];華中科技大學(xué);2015年

6 張斌;電動(dòng)汽車永磁同步驅(qū)動(dòng)電機(jī)電磁熱設(shè)計(jì)研究[D];華中科技大學(xué);2015年

7 方支劍;計(jì)及電池與電網(wǎng)影響的電動(dòng)汽車充換電控制[D];華中科技大學(xué);2015年

8 邵艾博（Khalid,Muhammad Shoaib）;可再生能源和電動(dòng)汽車一體化管理對(duì)多模微電網(wǎng)穩(wěn)定性的影響分析[D];華中科技大學(xué);2015年

9 劉瑜俊;電動(dòng)汽車儲(chǔ)能特性及其配置方法研究[D];東南大學(xué);2015年

10 鄒積勇;電動(dòng)汽車控制策略研究[D];天津大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 寇凌峰;電動(dòng)汽車大規(guī)模接入對(duì)電網(wǎng)的影響分析[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

2 黃潤(rùn);電動(dòng)汽車入網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷影響的研究[D];上海交通大學(xué);2012年

3 楊俊秋;電動(dòng)汽車充放電容量預(yù)測(cè)及控制策略的優(yōu)化研究[D];北京交通大學(xué);2012年

4 薛紅紅;電動(dòng)汽車與電網(wǎng)互動(dòng)技術(shù)之協(xié)調(diào)充電策略探究[D];華中師范大學(xué);2012年

5 許恬;我國(guó)當(dāng)前電動(dòng)汽車潛在消費(fèi)者的識(shí)別與消費(fèi)行為研究[D];武漢理工大學(xué);2012年

6 唐升衛(wèi);電動(dòng)汽車有序充電研究[D];湖南大學(xué);2012年

7 王傳能;電動(dòng)汽車換電站優(yōu)化規(guī)劃研究[D];華北電力大學(xué);2012年

8 張晨曦;電動(dòng)汽車入網(wǎng)技術(shù)及社會(huì)綜合效益研究[D];浙江大學(xué);2013年

9 何清晨;適用于城市通勤的個(gè)人電動(dòng)汽車設(shè)計(jì)與研究[D];清華大學(xué);2012年

10 張敏;計(jì)及規(guī)�；妱�(dòng)汽車充放電負(fù)荷的配電網(wǎng)效能分析[D];華北電力大學(xué);2013年

，

本文編號(hào)：2347674