含电动汽车微网的调度方法研究

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时间:2018-11-09

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1、摘要新能源发电及新能源汽车作为解决能源紧张问题的主要途径已经成为各国科研机构的研究热点。微电网作为非传统的发电形式,可以有效缓解人们生活对能源需求的增加与能源枯竭、环境污染之间的矛盾。但是电动汽车的接入在时间和空间上具有不确定性,大规模电动汽车入网充电会对微网的正常运行造成很大的影响。因此,研究电动汽车的充放电特性及根据微网特性,合理调度电动汽车充放电具有很重要的意义。本文围绕含电动汽车的微网调度问题,在介绍了微网中常用的分布式电源的工作特性及数学模型的基础上,对电动汽车充放电控制模式及微网调度策略进行了研究。在电动汽车不同充放电模式下的负荷建模方面,对含充电型电动汽车的微网,根据

2、电动汽车行驶的时空特性,在分析电动汽车无序充电、有序充电负荷模型特性的基础上,建立了考虑剩余电量的有序充电负荷模型;对含电动汽车充放电型微网,在分析有序充放电负荷模型缺陷的基础上,分别建立了考虑剩余电量的有序充放电负荷模型和基于调度需求的电动汽车负荷模型。通过分析不同充放电模式及不同规模电动汽车的功率需求,验证了考虑剩余电量的有序充放电负荷模型的合理性。在含电动汽车微网调度策略方面,对电动汽车充电型微网,将建立的电动汽车不同充电模式下的负荷模型参与微网调度,建立了包括运行成本、排放成本最低及综合运行成本最小的优化调度模型,并给出了相应的约束条件;对电动汽车充放电型微网,在电动汽车充

3、电型微网调度模型的基础上,建立了加入电动汽车用电量交易成本的调度模型。对建立的调度模型利用遗传算法求解,实现了根据电动汽车的出行规律及充放电特性的微网调度,仿真结果表明,所建立的电动汽车充放电负荷模型和调度策略能有效保证微网稳定经济的运行。关键词:微网调度,V2G,负荷建模,剩余电量,遗传算法IAbstractNewenergypowergenerationandnewenergyvehiclesasthemainwaytosolveenergyshortageshavebecometheresearchhotpotsofresearchinstitutionsinvariousc

4、ountries.Asanon-traditionalpowergenerationform,micro-gridscaneffectivelyresolvetheenergyshortagesandenvironmentalpollutionissues.However,theaccessofelectricvehicleshasuncertaintiesintimeandspace.Thechargingoflarge-scaleelectricvehiclesintothenetworkwillhaveagreatimpactonthenormaloperationofthe

5、micro-grid.Therefore,itisofgreatsignificancetostudythecharginganddischargingcharacteristicsofelectricvehiclesandtorationallyschedulethechargeanddischargeofvehiclesaccordingtothecharacteristicsofthemicro-grid.Thisdissertationfocusesonthemicro-gridschedulingproblemofelectricvehicles.Basedonthema

6、thematicalmodelofthedistributedpowersupplycommonlyusedinmicro-grid,theloadmodelsofelectricvehiclesunderdifferentchargeanddischargemodesandmicro-gridschedulingstrategiesarestudied.Intheloadmodelingofdifferentchargeanddischargemodesofelectricvehicles,forchargingmicro-gridcontainingelectricvehicl

7、es,accordingtothespace-timecharacteristicsofelectricvehicles,basedonttheanalysisofthecharacteristicsoftheunregulatedchargeandorderedchargemodelofelectricvehicles,establishedanorderedchargemodelthattakesintoaccounttheremainingcharge.Forc

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