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规模化电动汽车充电负荷影响及其V2G行为优化策略研究
| 论文题名： | 规模化电动汽车充电负荷影响及其V2G行为优化策略研究 |
| 关键词： | 电动汽车;蒙特卡洛;改进灰狼算法;充放电优化;充电负荷;V2G行为优化策略 |
| 摘要： | 在社会发展和国家产业政策扶持的双重推动下，我国的电动汽车产业迅猛发展，车辆保有量极速增加，替代传统汽车的趋势明显。但电动汽车作为一种新型的用电负荷，在接入的时间顺序与空间分配上都存在着一定的随机性，在没有相应调度优化前，大规模电动汽车随机接入电网必然会与电网日常负荷叠加，导致“峰上加峰”的情况出现，这对电网的平稳运行提出了极大的考验。本文以规模化电动汽车随机接入电网为主要研究目标，对接入电网后所产生的负荷影响及其V2G(VehicletoGrid，电网双向互动)行为优化策略进行研究，主要内容如下:(1)结合NationalHouseholdTravelSurvey(NHTS)的统计结果建立起电动汽车充电模型。在考虑电动汽车充电接入时间以及充电规模的前提下，分析用户的充电行为特征，采用蒙特卡洛算法(MonteCarlomethod)对不同规模电动汽车的充电负载及接入时间进行仿真，并将得到的负荷结果纳入原始电网负荷中进行叠加，得到电网总负载曲线。仿真结果表明电动汽车接入电网充电使得电网峰值负荷激增，扩大了负载峰谷之间的差值，并且随着接入数量的增多进一步加剧对电网的冲击。 (2)讨论分时电价对电网负荷的影响，考虑应用分时电价引导用户改变充电行为进而缓解负荷压力。结合V2G技术，以减小峰谷差率和降低电动汽车用户用电成本为目标，优化每辆车在每小时内的充放电功率，建立电动汽车有序充放电模型。在分时电价的基础上进一步降低整体电网的运行成本，提高电网运行的稳定性和经济性。 (3)针对充放电模型多目标、多约束、多维度等特征，选取了灰狼优化算法。其次，针对灰狼优化算法在模型中应用的局限性和实际优化需要，调整了灰狼优化算法的目标形式与适应度公式，将多目标优化问题转化为单目标优化问题，提高了求解的效率;引入罚函数改进灰狼优化算法的收敛性和准确性，使算法的优化迭代与V2G过程相适应。 (4)使用改进后的灰狼优化算法对规模化电动汽车接入电网进行V2G行为进行仿真分析，验证在IEEE33节点下，1000辆电动汽车在20％、40％、60％的用户参与V2G调节下是否能够满足抑制电网负荷波动和降低用户充电费用的要求。 仿真结果表明，使用改进后的灰狼优化算法对规模化电动汽车进行V2G优化可以抑制电网负荷的波动，同时分时电价也降低了用户的充电费用，调动了用户参与调控的积极性，从而达到电网企业和用户双赢的效果。 |
| 作者： | 朱传奇 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 朱宗玖 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 安徽理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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