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基于雙層離散粒子群優(yōu)化的智能小區(qū)車輛與家庭互動(dòng)調(diào)度策略

發(fā)布時(shí)間:2017-08-11 16:10

  本文關(guān)鍵詞:基于雙層離散粒子群優(yōu)化的智能小區(qū)車輛與家庭互動(dòng)調(diào)度策略


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【摘要】:綜合考慮電動(dòng)汽車的行駛特性、電池特性等約束條件,建立了計(jì)及峰谷差、日負(fù)荷率、負(fù)荷均方差和用戶電費(fèi)的多目標(biāo)智能小區(qū)車輛與家庭互動(dòng)(vehicle to home,V2H)調(diào)度策略。為求解該策略,提出雙層離散粒子群算法優(yōu)化V2H調(diào)度模型,以解決智能優(yōu)化算法難以求解含等式約束方程的問(wèn)題。第1層優(yōu)化通過(guò)離散粒子群算法求解滿足所有約束條件的單輛電動(dòng)汽車充放電計(jì)劃可行解,第2層優(yōu)化采用基本粒子群算法迭代優(yōu)化V2H調(diào)度模型。對(duì)無(wú)序充電、有序充電調(diào)度、V2H調(diào)度模式以及不同用戶響應(yīng)度的V2H調(diào)度策略進(jìn)行仿真分析,結(jié)果表明:V2H調(diào)度在減小峰谷差、負(fù)荷波動(dòng)、提升日負(fù)荷率方面的作用最顯著,與無(wú)序充電相比用戶電費(fèi)下降1/3以上;隨著用戶對(duì)V2H調(diào)度策略響應(yīng)度提高,負(fù)荷特性改善越明顯,但是V2H調(diào)度的車均電費(fèi)會(huì)增加。
【作者單位】: 西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】電動(dòng)汽車 車輛與家庭互動(dòng) 調(diào)度策略 雙層離散粒子群算法
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金(51207130)~~
【分類號(hào)】:TM73
【正文快照】: 調(diào)度、V2H調(diào)度模式以及不同用戶響應(yīng)度的V2H調(diào)度策略進(jìn)行仿真分析,結(jié)果表明:V2H調(diào)度在減小峰谷差、負(fù)荷波動(dòng)、提升日負(fù)荷率方面的作用最顯著,與無(wú)序充電相比用戶電費(fèi)下降1/3以上;隨著用戶對(duì)V2H調(diào)度策略響應(yīng)度提高,負(fù)荷特性改善越明顯,但是V2H調(diào)度的車均電費(fèi)會(huì)增加。0引言電動(dòng)

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本文編號(hào):657021

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