论文题名: | V2G充馈电定价机制研究 |
关键词: | 支持向量机;负荷预测;充电定价;馈电定价;蚁群算法;电动汽车 |
摘要: | 进入21世纪后,大范围开发利用化石能源爆发的能源危机、环境危机日趋严峻,基于传统化石能源发展的电力工业面临重大挑战,对新能源的探索已经成为能源变革领域中新兴的研究热点。电动汽车(EV)作为一种新能源汽车,具有能源利用效率高、清洁环保等特点,是未来交通工具的主要发展方向。 在转型智能交通的大趋势下,车辆入电网(V2G)系统正在成为新的研究热点。在智能电网的技术支持下,V2G可以实现电动汽车、充电站与电网之间的双向交互。随着电动汽车高速市化推广,其充馈电行为将对电网带来的影响不容小觑。电动汽车用户不合理的充电行为将会造成电网“峰上加峰”,甚至形成新的用电高峰。而通过V2G合理控制用户充电行为,并且激励用户积极参与馈电,可有效优化电网负荷曲线,提高电网利用率和稳定性。 在这样的时代背景下,本文将通过设计合理的电价机制,激励电动汽车用户积极参与V2G,合理规划其充馈电行为,减缓对电网稳定性的影响,主要包括: 首先,本文基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的数学方法,结合改进的蚁群算法共同作用实现对没有电动汽车接入时的电网日负荷的有效预测,得到的电网负荷曲线将作为V2G场景中的背景负荷,不仅是引导电动汽车合理规范充馈电行为的指导方向,同时更是合理制定V2G充馈电电价的基础之一。 其次,本文基于充电需求迫切程度将电动汽车用户区分为弹性需求与刚性需求用户,并引入效用函数对用户满意度进行衡量;同时基于电网背景负荷曲线对电网供电代价进行量化,最终从时隙公平最大化的角度建立优化模型。在这个模型中充电电价将以动态滑窗形式实时制定并发布,用以引导EV充电行为,并与单一充电电价下EV随机充电模式进行对比,验证了V2G充电定价机制对电网负荷曲线的平滑作用。 最后,在V2G充电定价机制的基础上,对单一电价下EV随机充电负荷曲线进行修正,提出一种 V2G馈电定价机制,并通过 Matlab进行仿真,验证了合理V2G充馈电定价机制能实现对电网负荷曲线的有效平滑,提高运营稳定性。 |
作者: | 夏雪 |
专业: | 电子与通信工程 |
导师: | 冷甦鹏 |
授予学位: | 硕士 |
授予学位单位: | 电子科技大学 |
学位年度: | 2017 |
正文语种: | 中文 |