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V2G參與電網(wǎng)調(diào)峰和調(diào)頻控制策略研究

發(fā)布時間:2017-05-17 10:21

  本文關(guān)鍵詞:V2G參與電網(wǎng)調(diào)峰和調(diào)頻控制策略研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:電動汽車技術(shù)和電池技術(shù)的發(fā)展以及如今電網(wǎng)對儲能裝置的迫切需求,越來越多的國內(nèi)外學(xué)者開始關(guān)注V2G技術(shù)的發(fā)展。V2G技術(shù)是電動汽車在受控狀態(tài)下實現(xiàn)與電網(wǎng)信息和能量的雙向交換的一種新型技術(shù),強(qiáng)調(diào)的是電動車電池除了從電網(wǎng)吸收能量外,必要的時候可以將電池能量反饋給電網(wǎng)。V2G系統(tǒng)是集電力電子、通信、調(diào)度和計量、負(fù)荷需求管理等眾多技術(shù)于一體的高端綜合應(yīng)用系統(tǒng),它體現(xiàn)的是電動汽車電池的儲能作用。電動汽車的規(guī);l(fā)展和應(yīng)用,靈活控制電池的充放電持續(xù)時間和充放電功率可以調(diào)節(jié)電網(wǎng)峰谷差,降低電網(wǎng)傳統(tǒng)調(diào)峰、調(diào)頻的備用容量,還有利于電網(wǎng)大量吸納可再生能源發(fā)電量,從而提高了電網(wǎng)運行的有效性、穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。 隨著電網(wǎng)負(fù)荷的快速發(fā)展,電網(wǎng)峰谷差逐年增大,電網(wǎng)調(diào)峰壓力越來越大。如今大力開發(fā)和利用新能源的發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)一步加大了各電網(wǎng)的調(diào)峰和調(diào)頻的難度。V2G技術(shù)給未來電網(wǎng)的調(diào)峰和調(diào)頻問題開辟了新思路。 本文首先介紹了V2G的概念,針對電動汽車數(shù)量大個體容量小的特點,提出了分散接入,集中控制的理念。但是,使電網(wǎng)調(diào)度與大量的電動汽車通信并發(fā)送控制指令顯然是不相匹配的,為此引入電動汽車控制中心以管理和控制龐大的、分散的電動汽車,并作為一個可控的儲能單元與電網(wǎng)調(diào)度通信,完成相關(guān)功能;谶@種商業(yè)模式,給出了分層控制的方式,包括電網(wǎng)調(diào)度控制層和電動汽車控制中心控制層。 然后在分析了傳統(tǒng)電網(wǎng)調(diào)峰和調(diào)頻方式及電動汽車參與電網(wǎng)調(diào)峰和調(diào)頻的可行性和優(yōu)勢的基礎(chǔ)上,重點研究了電動汽車實現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)峰和調(diào)頻功能的充放電控制策略。針對調(diào)峰控制策略,本文分別提出了以平抑負(fù)荷曲線和完成調(diào)度計劃為目標(biāo),綜合考慮電動汽車充放電功率、電池容量、可用時間及用戶設(shè)置等約束條件建立數(shù)學(xué)模型,采用粒子群優(yōu)化算法對電動汽車充放電功率進(jìn)行優(yōu)化。針對標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法處理高維問題過早局部收斂的缺陷,提出了基于子矢量的改進(jìn)型粒子群算法,在保證算法搜索到空間中每個區(qū)域的同時,將搜索空間分解為若干低維小空間進(jìn)行搜索,避免了早熟問題,并通過實際算例證明了其有效性。針對調(diào)頻控制策略,本文分別從電動汽車參與一次調(diào)頻和二次調(diào)頻兩方面制定了相應(yīng)的充放電控制策略。對于一次調(diào)頻,控制電動汽車變流器模仿傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)調(diào)速器實現(xiàn)有差頻率調(diào)節(jié);對于二次調(diào)頻,控制電動汽車響應(yīng)系統(tǒng)區(qū)域偏差信號,完成頻率動態(tài)調(diào)節(jié)。 為了鼓勵電動汽車用戶積極參與V2G,應(yīng)該給用戶一定的利益空間,電力系統(tǒng)可以通過合理的電價機(jī)制或補(bǔ)償方式吸引用戶。
【關(guān)鍵詞】:V2G 電動汽車 電動汽車控制中心 調(diào)峰 調(diào)頻 AGC
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2011
【分類號】:U469.72
【目錄】:
  • 致謝5-6
  • 摘要6-8
  • ABSTRACT8-12
  • 第1章 引言12-18
  • 1.1 選題背景及意義12-13
  • 1.2 V2G國外國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.2.1 V2G國外研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.2.2 V2G國內(nèi)研究現(xiàn)狀及應(yīng)用15
  • 1.3 本文的研究內(nèi)容及安排15-18
  • 第2章 V2G系統(tǒng)組成與功能18-36
  • 2.1 V2G概念及系統(tǒng)組成18-19
  • 2.1.1 V2G概念18
  • 2.1.2 V2G系統(tǒng)組成18-19
  • 2.2 V2G系統(tǒng)控制實現(xiàn)方法19-22
  • 2.2.1 電動汽車管理模式19-20
  • 2.2.2 V2G控制方式20-22
  • 2.3 實現(xiàn)V2G的通信架構(gòu)22-24
  • 2.4 V2G在電力系統(tǒng)中的功能概述24-26
  • 2.5 V2G參與地區(qū)電網(wǎng)調(diào)峰26-30
  • 2.5.1 傳統(tǒng)電力系統(tǒng)調(diào)峰26-28
  • 2.5.2 V2G參與電網(wǎng)調(diào)峰優(yōu)勢28-29
  • 2.5.3 V2G參與電網(wǎng)調(diào)峰的可行性29-30
  • 2.6 V2G參與電網(wǎng)調(diào)頻30-35
  • 2.6.1 傳統(tǒng)電力系統(tǒng)調(diào)頻30-33
  • 2.6.2 V2G參與電網(wǎng)調(diào)頻的優(yōu)勢33-34
  • 2.6.3 V2G參與電網(wǎng)調(diào)頻的可行性34-35
  • 2.7 本章小結(jié)35-36
  • 第3章 V2G參與電網(wǎng)調(diào)峰控制策略36-52
  • 3.1 粒子群優(yōu)化算法36-39
  • 3.1.1 基本粒子群優(yōu)化算法36-38
  • 3.1.2 粒子群改進(jìn)方法38-39
  • 3.2 V2G參與電網(wǎng)調(diào)峰控制策略39-51
  • 3.2.1 V2G參與電網(wǎng)調(diào)峰的數(shù)學(xué)模型40-43
  • 3.2.2 基于粒子群算法的調(diào)峰控制策略43-45
  • 3.2.3 V2G參與電網(wǎng)調(diào)峰算例45-51
  • 3.3 本章小結(jié)51-52
  • 第4章 V2G參與電網(wǎng)調(diào)頻控制策略52-78
  • 4.1 V2G參與電網(wǎng)調(diào)頻實現(xiàn)方式52
  • 4.2 V2G參與電網(wǎng)一次調(diào)頻控制策略52-54
  • 4.3 V2G參與電網(wǎng)二次調(diào)頻控制策略54-57
  • 4.3.1 電網(wǎng)調(diào)度控制策略55-56
  • 4.3.2 電動汽車控制中心控制策略56-57
  • 4.4 AGC系統(tǒng)數(shù)學(xué)建模57-65
  • 4.4.1 發(fā)電機(jī)—負(fù)荷模型57-59
  • 4.4.2 原動機(jī)調(diào)速器模型59-61
  • 4.4.3 聯(lián)絡(luò)線模型61-62
  • 4.4.4 V2G模型62
  • 4.4.5 單個區(qū)域系統(tǒng)模型62-63
  • 4.4.6 兩區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)模型63-65
  • 4.5 V2G參與電網(wǎng)調(diào)頻算例65-75
  • 4.5.1 兩區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)65-72
  • 4.5.2 單個區(qū)域系統(tǒng)72-75
  • 4.6 本章小結(jié)75-78
  • 第5章 總結(jié)與展望78-80
  • 參考文獻(xiàn)80-84
  • 作者簡歷84-88
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集88

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5 苗軍;電動汽車再生制動控制策略研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2011年

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  本文關(guān)鍵詞:V2G參與電網(wǎng)調(diào)峰和調(diào)頻控制策略研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號:373148

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