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电动汽车光伏辅助充电站优化调度策略研究
| 论文题名： | 电动汽车光伏辅助充电站优化调度策略研究 |
| 关键词： | 电动汽车;光伏辅助充电站;优化调度;负荷波动率;模糊隶属度函数 |
| 摘要： | 大力发展新能源是我国实现“双碳”目标的重要手段，光电和风电等新能源在国家政策的激励下得到了飞速发展。电动汽车光伏辅助充电站(EVCS)将新能源和电动汽车有效耦合，缓解了大量电动汽车充电引起的电力压力。但是传统固定电价模式存在充电负荷新尖峰和分布不均等现象，导致充电站系统运行效率低与运营成本高等问题。因此，如何提高充电站运行效率和经济性已成为充电领域的研究热点。 针对充电站之间存在利益竞争、难以平衡收益最大化和用户满意度的矛盾，本课题提出一种基于改进金枪鱼群优化算法(basedonchaosoptimizationandsimplexoptimization,CSTSO)的动态电价调度策略。首先，以用户满意度、调峰补偿收益和充电站收益为目标建立非合作博弈模型；然后，为解决传统TSO算法收敛性较差、易陷入局部最优的问题，采用混沌策略初始化种群、引入自适应权重和单纯性搜索方法对金枪鱼群优化算法进行改进，最后采用改进的金枪鱼群优化算法(CSTSO)对模型进行求解，在保证模型泛化能力的基础上提高模型求解速度。 为提高充电站的运行效率和经济效益，本课题提出一种考虑充电站经济效益、设备损失成本和负荷平稳波动等因素的多目标优化模型，对充电站进行优化调度，使充电站能在运营收益和系统健康之间取得平衡。首先，分析充电站系统的运行模式；然后，以充电站运营收益大、运行损失维护成本低、配电网的负荷波动率小和充电站自身协调能力强为目标，建立充电站调度优化模型；最后，利用NSGA-III算法对模型进行求解，求解多目标下的运行调度策略。 针对传统NSGA-III算法局部搜索能力差、在进化后期搜索效率较低且难以接近帕累托前沿等问题，本课题提出一种改进NSGA-III算法(GFKH-NSGA-III)的调度策略求解方法。首先采用佳点集方法初始化种群，增大搜索空间，加快收敛速度；然后采用模糊隶属度函数(Fuzzymembershipapproach)评价近似帕累托解集，控制算法选择合适的搜索策略；最后利用磷虾群算法优化原始NSGA-III算法，提升充电站调度模型效率，得到最优调度策略。 |
| 作者： | 刘东洋 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 吴云 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北电力大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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