電動私家車入網(wǎng)無序充放電造成電網(wǎng)日間負(fù)荷波動,強(qiáng)制干預(yù)會降低用戶參與調(diào)度的積極性。針對這種情況,提出一種面向私家車的用戶電網(wǎng)雙向優(yōu)化的電動汽車調(diào)度模型。通過蒙特卡洛模擬電動汽車日行駛里程,通過充放電后要完成的行駛里程獲得所需的日間充放電電量,得到電動汽車充放電策略;利用改進(jìn)狼群算法最小化電網(wǎng)峰值平均功率比和電動汽車使用成本。該模型得出充放電策略和初始荷電狀態(tài)有關(guān),并給出最佳充放電時(shí)間分布。案例分析表明,用戶電網(wǎng)雙向優(yōu)化的電動汽車調(diào)度優(yōu)化模型既能降低電動汽車使用成本,又能對電網(wǎng)進(jìn)行削峰填谷。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2020,37(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 電動私家車日間行為特征
    1.1 行駛里程概率分布
    1.2 充放電策略分析
2 電動汽車充放電調(diào)度優(yōu)化模型
    2.1 目標(biāo)函數(shù)
        2.1.1 使用成本
        2.1.2 峰值平均功率比
    2.2 約束條件
        2.2.1 荷電狀態(tài)約束
        2.2.2 日行駛里程上限約束
        2.2.3 充放電唯一性約束
3 電動汽車充放電調(diào)度優(yōu)化模型求解
    3.1 求解算法
        3.1.1 狼群算法
        3.1.2 改進(jìn)狼群算法
    3.2 算法流程
        (1) 輸入基礎(chǔ)參數(shù)。
        (2) 確定充電電量和充電持續(xù)時(shí)間。
        (3) 利用改進(jìn)狼群算法優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。
        (4) 是否達(dá)到算法停止條件。
4 案例仿真
    4.1 數(shù)據(jù)及參數(shù)設(shè)置
    4.2 算例分析
        4.2.1 充放電策略分析
        4.2.2 日間行為特點(diǎn)分析
        4.2.3 模型求解
        4.2.4 無序充電和有序充電對比分析
            (1) 目標(biāo)函數(shù)值對比。
            (2) 負(fù)荷曲線對比。
5 結(jié) 語


【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3629244