【摘要】：電動汽車的飛速發(fā)展,充電樁的規(guī)�；ㄔO(shè),導致巨大的充電負荷接入電網(wǎng),這將對局域電網(wǎng)的安全運行造成巨大的挑戰(zhàn)。因此迫切需要對電動汽車規(guī)模化充電進行統(tǒng)一管理,在滿足用戶要求的前提下,保證電網(wǎng)穩(wěn)定運行。為了能夠統(tǒng)一管理用戶的充電行為,提出一種在預(yù)測未來負荷數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用合理的分時電價引導用戶有序充電的方法。對某區(qū)域內(nèi)充電站近兩年日負荷數(shù)據(jù)進行分析和整理,采用模糊聚類和改進灰色關(guān)聯(lián)分析的方法獲得待測日的相似日集合,再利用該集合中的負荷數(shù)據(jù)對待測日的日負荷進行GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練,預(yù)測待測日的日負荷。搭建Hadoop云平臺,在HDFS文件系統(tǒng)中完成對歷史負荷數(shù)據(jù)的存儲和讀寫,在Map Reduce中進行GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練和預(yù)測。結(jié)果表明,在Hadoop云平臺下對待測日進行相似日選擇和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測,在提高效率的同時也提高了預(yù)測精度。根據(jù)預(yù)測結(jié)果,對充電行為進行有序控制,建立多目標優(yōu)化模型。采用多尺度變異粒子群優(yōu)化方法,對用戶成本和負荷波動進行目標優(yōu)化,其中,粒子群優(yōu)化可以減小用戶成本并降低負荷波動,多尺度變異則在變異算子不斷變小的過程中避免粒子群陷入局部最優(yōu)。結(jié)果表明,利用預(yù)測結(jié)果進行分時電價調(diào)整的方式,能夠在一定程度上降低用戶成本、提高電能質(zhì)量,從而達到“削峰填谷”的目的。
【學位授予單位】：華北理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TM73;U469.72
【圖文】：

1.1 背景及意義1.1.1 研究背景進入 21 世紀以來，居民生活水平不斷提高，伴隨著資源的急劇消耗，能源問題逐漸變成人們關(guān)注的重點。就能源消耗來說，交通損耗是一個很大的問題。近年來，為了滿足人們出行便捷的目的，汽車行業(yè)飛速發(fā)展，同時也帶來了十分嚴重的能源和環(huán)境問題。一方面，汽車數(shù)量急劇增加，導致主要燃料石油的消耗量不斷攀升，我國用于汽車的石油消耗量已達到全國石油消耗總量的 26%，而石油資源是常見且重要的“消耗品”，屬于不可再生能源，巨大的石油消耗已經(jīng)導致了我國能源的緊缺。另一方面，汽車在消耗大量燃料的同時也排放出大量的尾氣，空氣遭受嚴重的污染，過量的溫室氣體排放導致環(huán)境問題日益嚴重。

第 2 章 Hadoop 云平臺系統(tǒng) HDFS種可以運行在一般通用的硬件設(shè)常高效，能夠?qū)Υ罅康拇幚泶烁呷蒎e性和高吞吐量的解決方3）高可靠性；4）高吞吐量訪問 Namenode 和 Datenode 節(jié)點構(gòu)據(jù)塊分配管理，而數(shù)據(jù)塊分配的menode 以管理者的身份管理維下圖中表示了 HDFS 文件系統(tǒng)的

【參考文獻】

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本文編號：2721769