本文關(guān)鍵詞：電動汽車入網(wǎng)對電網(wǎng)的影響及其優(yōu)化調(diào)度

  更多相關(guān)文章： 電動汽車 時空分布 充電負(fù)荷模型 優(yōu)化充電 多目標(biāo)量子粒子群優(yōu)化

【摘要】：隨著能源枯竭和環(huán)境危機(jī)的加劇,使用清潔電力作為動力的電動汽車被認(rèn)為是減少碳排放和降低化石能源依賴的有效解決方法,正受到各國政府的大力推廣,未來電動汽車的使用數(shù)量可能呈現(xiàn)爆發(fā)式增長的局面。然而,電動汽車充電負(fù)荷在時間分布和空間分布上的不確定性將會給電力系統(tǒng)的運行帶來不可忽視的影響。因此建立計及時空分布的電動汽車充電負(fù)荷模型,對大規(guī)模電動汽車入網(wǎng)充電行為進(jìn)行優(yōu)化協(xié)調(diào),研究電動汽車和可再生能源之間的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度,是提高電網(wǎng)消納電動汽車,平滑可再生能源的自然可變性,促進(jìn)電動汽車普及的基礎(chǔ)和前提。本文以傳統(tǒng)燃油汽車行駛調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),結(jié)合用戶出行習(xí)慣和充電地點的多樣性,研究了電動汽車充電行為的時空分布規(guī)律,采用基于實際運行工況的能量消耗模型和充電負(fù)荷概率模型,建立了電動汽車的充電需求模型。為減小大規(guī)模電動汽車的隨機(jī)充電行為對電網(wǎng)的負(fù)面影響,本文分別以配電網(wǎng)等效負(fù)荷方差最小和系統(tǒng)網(wǎng)損最小為優(yōu)化目標(biāo)研究了電動汽車的優(yōu)化充電控制策略。等效負(fù)荷方差最小的充電方式為含電動汽車數(shù)量約束的凸二次規(guī)劃問題;網(wǎng)損最優(yōu)的充電方式包含了充電負(fù)荷、電池充電容量、潮流、電壓幅值和線路容量等約束條件,本文采用PSO算法和動態(tài)罰函數(shù)法進(jìn)行求解。針對電動汽車和可再生能源之間的多目標(biāo)協(xié)調(diào)調(diào)度,建立了風(fēng)力發(fā)電和太陽能發(fā)電的模型,以配電網(wǎng)負(fù)荷波動最小化、總網(wǎng)絡(luò)損耗最小化和電動汽車用戶充電成本最小化作為目標(biāo)函數(shù)建立電動汽車與可再生能源發(fā)電的多目標(biāo)協(xié)調(diào)控制模型,利用電動汽車的電池儲能系統(tǒng)作為電網(wǎng)和可再生能源的緩沖,并采用具有更強(qiáng)全局搜索能力的量子粒子群多目標(biāo)搜索算法進(jìn)行求解,得到各個時刻電動汽車合理的入網(wǎng)數(shù)量,促使電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)的雙邊利益最大化。
【關(guān)鍵詞】：電動汽車 時空分布 充電負(fù)荷模型 優(yōu)化充電 多目標(biāo)量子粒子群優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM73;U469.72
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 選題背景及研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3 本文的主要工作14-16
• 2 考慮時空分布的電動汽車充電負(fù)荷模型16-31
• 2.1 引言16-17
• 2.2 大規(guī)模電動汽車充電的時空特性17-20
• 2.3 電動汽車的充電需求模型20-25
• 2.4 基于Monte Carlo的電動汽車充電負(fù)荷計算25-27
• 2.5 電動汽車充電負(fù)荷對電網(wǎng)的影響分析27-30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 3 大規(guī)模電動汽車的優(yōu)化充電控制31-50
• 3.1 引言31-32
• 3.2 電動汽車的負(fù)荷方差最小充電方式32-35
• 3.3 電動汽車的網(wǎng)損最優(yōu)充電方式35-41
• 3.4 案例分析41-48
• 3.5 本章小結(jié)48-50
• 4 計及電動汽車和可再生能源的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度50-70
• 4.1 引言50
• 4.2 可再生能源發(fā)電出力模型50-53
• 4.3 多目標(biāo)量子粒子群算法原理53-56
• 4.4 多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型56-60
• 4.5 案例分析60-68
• 4.6 本章小結(jié)68-70
• 5 結(jié)論與展望70-73
• 5.1 全文總結(jié)70-71
• 5.2 工作展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻(xiàn)74-80
• 附錄1攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果80-81
• 附錄2攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項目81-82
• 附錄 3 IEEE33節(jié)點算例系統(tǒng)82

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