【摘要】：近年來,環(huán)境污染、能源危機(jī)日益嚴(yán)重,電動(dòng)汽車(Electric Vehicles,EV)作為新能源交通工具,能夠有效地減少溫室氣體的排放和對(duì)化石燃料的依賴,受到了社會(huì)各界廣泛關(guān)注。然而,隨著電力系統(tǒng)中電動(dòng)汽車的高比例接入,電動(dòng)汽車充電負(fù)荷勢(shì)必會(huì)給配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來許多不利影響。在保證安全性、可靠性的前提下,現(xiàn)有配電網(wǎng)的承載能力是有限的,而電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷預(yù)測又是研究承載能力的基礎(chǔ),因此,準(zhǔn)確地測電動(dòng)汽車的充電需求時(shí)空分布,進(jìn)而研究配電網(wǎng)對(duì)電動(dòng)汽車的承載能力具有重要意義。首先,本文介紹了配電網(wǎng)背景下電動(dòng)汽車的發(fā)展現(xiàn)狀,以及負(fù)荷預(yù)測和配電網(wǎng)承載能力的研究現(xiàn)狀,并闡述了充電負(fù)荷時(shí)空分布與承載能力研究的必要性。此外,闡述了復(fù)雜交通網(wǎng)絡(luò)簡化方法和基本路徑搜索方法,為電動(dòng)汽車出行路徑確定提供計(jì)算模型。其次,建立了電動(dòng)汽車換電需求時(shí)空分布概率模型。采用深度優(yōu)先搜索(Depth First Search,DFS)和隨機(jī)出行鏈確定了電動(dòng)汽車一天的實(shí)際出行路徑,完成了電動(dòng)汽車出行空間分布規(guī)律建模;根據(jù)出行時(shí)間、停放時(shí)間等,確定了電動(dòng)汽車在時(shí)間上的隨機(jī)分布。通過時(shí)間和空間兩個(gè)維度的結(jié)合,模擬電動(dòng)汽車出行過程,為電動(dòng)汽車的換電時(shí)刻、換電地點(diǎn)以及換電數(shù)量的確定提供了依據(jù)。通過具體算例,采用蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)驗(yàn)證了所提模型和算法的有效性。然后,考慮到電動(dòng)汽車實(shí)際運(yùn)行中還存在充電模式,,建立了電動(dòng)汽車充電需求時(shí)空分布概率模型�？紤]駕駛員傍晚下班回家充電時(shí)間的靈活性和電價(jià)高等因素,基于一定的延時(shí)特性,給出了充電模式的用電時(shí)空分布模型。對(duì)換電模式下更換的電池進(jìn)行集中充電處理,建立相應(yīng)的用電時(shí)空分布模型。通過充電和換電模式的結(jié)合,研究了混合模式下電動(dòng)汽車的用電時(shí)空分布,為后續(xù)配電網(wǎng)承載能力的研究奠定基礎(chǔ)。最后,研究了考慮電動(dòng)汽車接入的配電網(wǎng)承載能力。總結(jié)了配電網(wǎng)承載能力的評(píng)估指標(biāo)�？紤]各區(qū)域用電特性,確定了不同功能區(qū)的基礎(chǔ)用電負(fù)荷,依據(jù)相關(guān)技術(shù)導(dǎo)則,求出了相應(yīng)的配電變壓器總?cè)萘俊Ｍㄟ^接入具有時(shí)空分布特性電動(dòng)汽車負(fù)荷,選取配電變壓器過載率作為評(píng)估指標(biāo),對(duì)一個(gè)特定網(wǎng)絡(luò)中的500個(gè)住宅區(qū)配電網(wǎng)承載能力進(jìn)行了研究。通過建立配電變壓器過載率評(píng)估模型,分析了電動(dòng)汽車的滲透率、充電負(fù)荷的時(shí)空分布、充電控制策略以及電能補(bǔ)給形式等關(guān)鍵因素對(duì)配電網(wǎng)承載能力造成的影響。研究結(jié)果表明,電動(dòng)汽車的滲透率越高、住宅區(qū)的等級(jí)越高,變壓器的過載率越大,配電網(wǎng)的承載能力越弱;節(jié)點(diǎn)的充電負(fù)荷分布越少,變壓器過載率越少,配電網(wǎng)承載能力越強(qiáng);延時(shí)充電策略、混合模式都能減少電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)配電網(wǎng)的沖擊,對(duì)延緩配電網(wǎng)的升級(jí)改造有積極作用。
【圖文】：

車的使用率將不斷上升。逡逑得益于能源環(huán)境和政策的雙重驅(qū)動(dòng)，全球電動(dòng)汽車市場正在迅速擴(kuò)張。２０１３逡逑年至２０１７年全球電動(dòng)汽車保有量的變化情況如圖１－１所示。由圖可知，截止到２０１７逡逑年，全球電動(dòng)汽車總量超過３００萬輛，與２０１６年相比增長了邋５６％。其中，中國的逡逑保有量為１２３萬輛，占全球ＥＶ保有量的４０％，位居世界首位。近三年來，中國的逡逑ＥＶ分別以２８２％、２１０％、１９０％在增加，均超過美國、歐洲和其他地區(qū)［８］。此外，逡逑其他交通方式的電氣化也在迅速發(fā)展，特別是兩輪電動(dòng)車和電動(dòng)公共汽車。２０１７逡逑年，電動(dòng)公交車存量增加到３７萬輛，兩輪車達(dá)到２．５億輛這類模式的交通電逡逑氣化發(fā)展主要是由中國的推動(dòng)，中國占電動(dòng)公交車和兩輪車市場的９９％以上，不逡逑過歐洲和印度的數(shù)量也在上升。逡逑然而，電動(dòng)汽車的大規(guī)模應(yīng)用雖然一定程度上緩解了能源危機(jī)和環(huán)境惡化問逡逑題

逡逑下面以圖２－７所示的交通網(wǎng)絡(luò)圖為例，采用改進(jìn)前后的深度優(yōu)先搜索算法確定逡逑圖示Ａ、Ｂ兩點(diǎn)間的所有可行路徑＾逡逑—箱德邐—邐＂Ｔ＊邐ｉ逡逑Ｓｔ邐ｒ邋／逡逑Ｔ—？Ｔｎｒ／ｆ逡逑＾邐Ｖ－－－－ｉ逡逑ｔ邐．，４邐／……－ｉ逡逑Ｔ！邐Ｘｔｉ邋Ｉ逡逑－ｆ－ｊ逡逑邐—邐邐？邐ｈ逡逑Ａ逡逑圖２－７交通網(wǎng)絡(luò)圖逡逑基于圖２－７所示交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間多、網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜等特性，本文以搜索Ａ、Ｂ兩點(diǎn)逡逑間的１０條可行路徑為例進(jìn)行分析。通過ＭＡＴＬＡＢ仿真分析可知，傳統(tǒng)的深度優(yōu)逡逑先搜索算法由于未考慮到節(jié)點(diǎn)的有效取值以及不能有效剔除無效節(jié)點(diǎn)，造成重復(fù)逡逑搜索、計(jì)算效率低下等Ｍ題，使得計(jì)算機(jī)ＣＰＵ內(nèi)存裔徶８０％以九以至于搜索Ａ、逡逑Ｂ間的１０條路徑需要花費(fèi)約２１ｍｉｎ，而添加最短路徑約束后的算法，，搜索同樣的逡逑路徑不到ｌｍｉｎ，這是因?yàn)楦倪M(jìn)后的算法考慮了路徑的實(shí)際有效取值，對(duì)無效節(jié)點(diǎn)逡逑進(jìn)行了剔除。譬如上圖各色曲線所示
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM73

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2665484