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电动汽车参与的家庭用电负荷优化策略研究
| 论文题名： | 电动汽车参与的家庭用电负荷优化策略研究 |
| 关键词： | 能源互联网;电动汽车;神经网络;智能电网;用电负荷 |
| 摘要： | 近年来，高级量测装置在智能电网的运用，使得电网与用户的联系更加紧密。同时，能源互联网的发展，也促进了用户更加合理的能源消费。目前在能源消费、调度方面的研究主要是针对大规模电力负荷，对单个家庭用户的能源调度优化研究较少。因此，从用户角度出发，如何使用户自发地根据电价信息调整家庭用电能源结构，更加合理地智能用电，获得经济效益，具有很大的研究意义。 本文就是以家庭用户为研究中心，设计了基于智能用电的优化策略，在此基础上结合环保节能的电动汽车，分析了电动汽车V2G（Vehicle to Grid）技术在家庭用电优化策略的影响，通过此优化策略，用户可以通过合理调整家庭用电设备的工作时间，来达到提高用电质量、节省用电消费支出的目的。文章首先介绍了智能家庭用电系统结构、能源互联网以及电动汽车V2G技术，然后采用BP神经网络对电价信息进行预测，得到误差范围内的分时电价模型，在电价已知的情况下，建立家庭用电负荷模型和电动汽车模型，利用最小差值算法和动态规划算法求解系统模型，得到了满足消费和满意度的多目标调度策略。 在家庭负荷建模中，首先对负荷进行分类，明确可控制负荷，根据负荷的可调度空间，合理优化用电负荷的工作时间。电动汽车的建模中，分析了电动汽车的不同充电模式，考虑了用户的日常用车习惯，建立了基于家庭的电动汽车 V2G运行模型。最后，对整个系统模型，以设备调度时间、功率限制以及用户对电动汽车的使用习惯等为限制条件，确定了用户用电消费和满意度的多目标函数，在分时电价下,通过最小差值算法和动态规划算法求解得到最终的调度方案。文章还对用户的智能用电满意度进行了分析，仿真验证了本文所建立的模型的正确性。文章表明根据用户的需求合理选择电力负荷的优化调度方式，可以使用户更好地智能用电。 |
| 作者： | 黄雨啸 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 杨峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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