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电动汽车出行行为预测及其聚合商优化调度研究
| 论文题名： | 电动汽车出行行为预测及其聚合商优化调度研究 |
| 关键词： | 电动汽车;聚合商;优化调度;出行行为 |
| 摘要： | 实现节能减排，践行我国可持续发展战略和实现“双碳”目标的关键之一是大规模电动汽车广域接入。而大规模电动汽车的充电行为给电力系统的运行优化带来了巨大挑战。在此背景下，科学合理的预测电动汽车负荷，继而优化调度电动汽车时序充电行为，对于推动电动汽车产业发展升级和实现电动汽车与电网的友好互动有着重要的现实意义。 本文围绕电动汽车无序充电及对配电系统的影响、基于新型粗糙人工神经网络的电动汽车出行行为预测和考虑用户使用偏好的电动汽车聚合商优化调度三个方面展开研究。具体研究内容如下: 1)分析了电动汽车充电负荷影响因素及分布，构建了电动汽车无序充电模型，以最常见的辐射型配电网为例，采用蒙特卡洛方法进行模拟求解，运用前推回代法实现了含电动汽车的配网潮流计算，并分别讨论了在不同渗透率情况下电动汽车无序充电给配电网各项指标带来的影响，结果表明:电动汽车充电负荷会加剧系统峰谷差，增加配电网网损。 2)提出了一种基于新型粗糙人工神经网络的电动汽车出行行为预测方法。考虑到电动汽车不同出行影响因素的相关性，采用了一种基于人工智能的前馈和递归人工神经网络和基于粗糙结构的网络训练方法来预测电动汽车出行行为及充电需求。使用历史数据抽取电动汽车的到达时间和离开时间，然后预测电动汽车行驶里程，得到准确的电动汽车充电需求。对比分析预测的电动汽车出行行为与蒙特卡罗模拟结果。结果表明:本章所提方法能够提高电动汽车充电负荷预测精度，贴近真实负荷趋势。 3)提出了一种考虑用户使用偏好的电动汽车聚合商优化调度模型。在电动汽车出行行为预测基础上，引入电动汽车聚合商对电动汽车充电进行优化调度。考虑到用户的使用偏好，提出了三种不同的充电套餐供用户选择;并提出了电动汽车聚合商与配电系统运营商(DSO)和输电系统运营商(TSO)之间的互动。最后以某市电动汽车充电作为案例研究分析，量化了协调收费充电方法的优势。给出了与不协调收费相比的成本效益。结果表明:本章所提方法能够显著提升电动汽车聚合商的收益，且随着电动汽车渗透率的增加，提升效果更加明显。 |
| 作者： | 宋向峰 |
| 专业： | 工程硕士 |
| 导师： | 章健 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 郑州大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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