交通領域消耗了我國約一半的石油資源,同時產(chǎn)生了大量的溫室氣體。為應對日益嚴峻的資源與環(huán)境問題,世界各國政府都在積極推廣電動汽車。電動汽車的能量主要來源于電網(wǎng),其大規(guī)模發(fā)展離不開電力系統(tǒng)的支撐,而無序充電行為具有隨機性強、同時率高等特性,將給配電網(wǎng)帶來負荷峰谷差增大、用戶滿意度不足等挑戰(zhàn)。針對上述問題,本文對考慮新能源接入的電動汽車綜合優(yōu)化調(diào)度問題進行了研究,主要內(nèi)容包括:首先,對考慮風電接入的充換電站優(yōu)化調(diào)度及其發(fā)展現(xiàn)狀進行了研究,進而分析了加入可信性理論及電動汽車用戶滿意度的電動汽車優(yōu)化調(diào)度模型,且研究了解決電動汽車等負荷中不確定因素的方法,為考慮風電接入及負荷裕度域的電動汽車分群調(diào)度策略研究提供了理論支撐。其次,針對電動汽車負荷等不確定性問題,定義負荷裕度域指標,檢測每日負荷變化,并對波動幅度大的負荷進行削峰填谷處理,使其平緩穩(wěn)定。在此基礎上,以求出的負荷裕度域作為約束,并結(jié)合分時電價考慮風電場并網(wǎng)接入,建立了“風-網(wǎng)-站-車”體系優(yōu)化調(diào)度模型,實現(xiàn)系統(tǒng)經(jīng)濟收益最大化,并同時對降低風電棄風率起重要作用。將可信性理論與模糊機會約束融合,引入可信性測度指標,對模糊機會約束條件進行清晰化... 

【文章來源】：燕山大學河北省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 考慮風電接入的充換電站調(diào)度研究現(xiàn)狀
        1.2.2 電動汽車用戶滿意度的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 電動汽車不確定負荷與可信性理論研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
第2章 考慮風電接入的電動汽車充換電站模型及不確定性研究
    2.1 考慮風電接入的電動汽車充換電站優(yōu)化調(diào)度模型
        2.1.1 充換電站模型
        2.1.2 考慮風電接入的充換電站優(yōu)化調(diào)度模型
    2.2 不確定性理論研究
        2.2.1 模糊機會約束研究
        2.2.2 可信性理論研究
    2.3 本章小結(jié)
第3章 計及負荷裕度域的“風-網(wǎng)-車”優(yōu)化調(diào)度研究
    3.1 計及負荷裕度域的削峰填谷策略
        3.1.1 定義負荷裕度域指標
        3.1.2 充換電站負荷削峰填谷
    3.2 基于可信性理論的“風-網(wǎng)-車”優(yōu)化調(diào)度模型
        3.2.1 目標函數(shù)
        3.2.2 約束條件
        3.2.3 “風出力-車負荷”的可信性分布
        3.2.4 約束條件的清晰化等價處理
    3.3 模型求解
        3.3.1 粒子群位置初始化
        3.3.2 帶收縮因子的速度更新公式
    3.4 算例分析
        3.4.1 算例數(shù)據(jù)
        3.4.2 計及負荷裕度域的削峰填谷仿真分析
        3.4.3 模型對比與仿真結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于狀態(tài)分群策略的“風-網(wǎng)-站-車”體系多目標優(yōu)化調(diào)度研究
    4.1 電動汽車狀態(tài)分群策略
        4.1.1 電動汽車狀態(tài)矩陣
        4.1.2 電動汽車荷電狀態(tài)分群
        4.1.3 電動汽車時間狀態(tài)分群
    4.2 基于狀態(tài)分群策略的多目標優(yōu)化調(diào)度模型
        4.2.1 電動汽車用戶滿意度目標函數(shù)
        4.2.2 “風-網(wǎng)-站-車”體系經(jīng)濟性目標函數(shù)
        4.2.3 約束條件
    4.3 基于可信性理論的模糊機會約束
        4.3.1 不確定變量的可信性分布
        4.3.2 清晰化等價處理
    4.4 模型求解
        4.4.1 外點罰函數(shù)法
        4.4.2 考慮外點罰函數(shù)法的帶收縮因子的粒子群算法
    4.5 算例分析
        4.5.1 算例數(shù)據(jù)
        4.5.2 模型對比與仿真結(jié)果
        4.5.3 靈敏度分析
    4.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]模糊支付合作博弈的可信性準核仁[J]. 劉進.  模糊系統(tǒng)與數(shù)學. 2020(02)
[2]基于改進兩階段魯棒優(yōu)化的主動配電網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度[J]. 隨權,林湘寧,童寧,李雪松,汪致洵,胡志豪,李正天,孫士茼.  中國電機工程學報. 2020(07)
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[4]含P2G的電—氣互聯(lián)網(wǎng)絡風電消納與逐次線性低碳經(jīng)濟調(diào)度[J]. 林楷東,陳澤興,張勇軍,羿應棋,陳伯達.  電力系統(tǒng)自動化. 2019(21)
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[6]基于壓縮粒子群算法的水雷策略優(yōu)化研究[J]. 劉啟慶,李強,蔡尚,王詩平,康有為.  哈爾濱工程大學學報. 2019(07)
[7]計及電動汽車可調(diào)度能力的風/車協(xié)同參與機組組合策略[J]. 師景佳,袁鐵江,Saeed Ahmed Khan,秦文萍,韓肖清,段貴鐘.  高電壓技術. 2018(10)
[8]基于改進布谷鳥算法的電動汽車換電站有序充電策略研究[J]. 黃敏麗,于艾清.  中國電機工程學報. 2018(04)
[9]基于修正能量函數(shù)和可信性理論的風機極限穿透功率模型研究[J]. 白浩,張丕沛,蘇劍,劉海濤,苗世洪.  電工技術學報. 2017(08)
[10]考慮用戶滿意度的戶用型微電網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度[J]. 唐巍,高峰.  高電壓技術. 2017(01)

碩士論文
[1]V2G模式下的電動汽車充放電控制策略研究[D]. 李婷婷.安徽工程大學 2019
[2]考慮新能源接入的電動汽車充換電站優(yōu)化運行研究[D]. 胡海波.東南大學 2017
[3]考慮社會收益的電動汽車充電站選址規(guī)劃[D]. 肖永樂.華東交通大學 2016



本文編號：2900473