【摘要】：在分析電動汽車充電負(fù)荷特性、管理架構(gòu)的基礎(chǔ)上,借鑒復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)的核心思想,提出基于多智能體的電動汽車充電管理模式。建立單臺電動汽車的充電負(fù)荷模型和基于多智能體系統(tǒng)的電動汽車充電優(yōu)化模型。采用蒙特卡洛方法模擬電動汽車用戶的充電行為。在考慮電動汽車的充電功率、充電時(shí)間以及變壓器可用容量等約束條件的前提下,針對35 k V片區(qū)配電網(wǎng)中電動汽車接入充電的優(yōu)化問題,提出基于多智能體協(xié)同控制的電動汽車充電優(yōu)化策略。仿真結(jié)果表明多智能體協(xié)同控制策略能夠有效地實(shí)現(xiàn)電動汽車充電負(fù)荷的"移峰填谷",減小電網(wǎng)峰谷差。
[Abstract]:Based on the analysis of charging load characteristics and management architecture of electric vehicles, the charging management mode of electric vehicles based on multi-agent is proposed based on the core idea of complex adaptive system. The charging load model of single electric vehicle and the charging optimization model of electric vehicle based on multi-agent system are established. Monte Carlo method is used to simulate the charging behavior of electric vehicle users. Considering the constraints of charging power, charging time and available capacity of transformer, this paper aims at the optimization of access charging of electric vehicles in 35 kV distribution network. A charging optimization strategy for electric vehicles based on multi-intelligent collaborative control is proposed. The simulation results show that the multi-intelligent collaborative control strategy can effectively realize the peak-shifting and valley-filling of the charging load of electric vehicles and reduce the peak-valley difference of the power network.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電氣工程系電力傳輸與功率變換控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目(2012AA050803) 新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(LAPS13009)~~
【分類號】：U469.72;TM910.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2443999