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电动汽车负荷预测及有序充放电优化调度研究
| 论文题名： | 电动汽车负荷预测及有序充放电优化调度研究 |
| 关键词： | 电动汽车;负荷预测;有序充放电策略;灰狼算法 |
| 摘要： | 环境污染和能源危机已成为当今世界的两大难题。电动汽车作为一种绿色交通工具，以其无污染、噪声低、节能等优点引起各国的广泛关注和重视，得到了快速发展，保有量逐年增长。然而，随着电动汽车规模的扩大，再加上电动汽车用户的充电行为在时间和空间上具有较大的随机性，若不对其充电行为加以引导和规划，将会对配电网安全、经济运行等带来极大影响。因此，研究电动汽车充电负荷预测方法、分析其对配电网影响并提出相应的有序充放电优化调度策略对于电动汽车的长远发展有着重要意义。 论文首先分析了影响电动汽车充电负荷时空分布的主要因素，考虑到不同类型的电动汽车的充电规律差异较大，根据用途把电动汽车分为三类，对其进行一一研究建模。基于出行链理论进行电动私家车充电负荷预测，根据私家车在工作日和休息日不同的出行规律，采用蒙特卡洛模拟法建立了充电负荷计算模型，通过算例仿真，对不同情况下的仿真结果进行分析，并按照一定比例和公交车、出租车的充电负荷叠加，得到电动汽车总充电负荷的时空分布；接着在满足用户日常出行需求的基础上进行电动汽车充放电优化调度，综合考虑电网负荷曲线的方差、峰谷差和用户的经济性，同时兼顾用户的出行需求，建立多目标优化调度模型，并采用改进的粒子群算法求解，通过算例仿真，对比分析不同分时电价制度下的优化调度结果；然后采用模糊聚类法对峰谷平时段进行精确细致的划分，基于分布式控制提出了电动汽车有序充放电分群优化调度策略，建立了V2G模式下电动汽车有序充放电实时响应的分群调度模型，上层以调度时段内配电网负荷曲线方差最小为目标，协调各个电动汽车集群在各时段的充放电功率；下层以集群内各电动汽车车主的充电成本最小为目标，求解集群内部单辆电动汽车的最优充放电计划，采用改进灰狼算法进行了求解；最后采用包含3个本地调度机构的IEEE33节点配电网对本文提出的电动汽车分群调度策略的双层模型与改进灰狼算法进行仿真，结果验证了所提模型的有效性，并且改进灰狼算法的收敛速度更快，寻优能力更强。 |
| 作者： | 吴宇翔 |
| 专业： | 电力系统及其自动化 |
| 导师： | 杨伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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