電動(dòng)汽車作為一種綠色交通出行工具,可以緩解傳統(tǒng)燃油汽車對(duì)不可再生能源的嚴(yán)重消耗以及日益嚴(yán)重的環(huán)境污染問題。隨著大規(guī)模電動(dòng)汽車的應(yīng)用,為了提升行駛模式下電動(dòng)汽車用戶的出行與充電體驗(yàn)、緩解大規(guī)模電動(dòng)汽車的集體充電行為對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷造成的影響,本文分別對(duì)行駛模式下電動(dòng)汽車的充電調(diào)度策略和饋電調(diào)度策略進(jìn)行了研究,并根據(jù)充電調(diào)度結(jié)果為電動(dòng)汽車用戶規(guī)劃最短時(shí)間行駛路徑。為了對(duì)行駛模式下發(fā)起路徑規(guī)劃請(qǐng)求的電動(dòng)汽車的充電行為進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度管理,本文首先使用蒙特卡洛方法模擬充電站的充電負(fù)荷情況以估計(jì)電動(dòng)汽車在充電站的排隊(duì)時(shí)間。接著本文提出了一種基于行駛計(jì)劃的單個(gè)電動(dòng)汽車充電調(diào)度策略,并對(duì)模型進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明在電動(dòng)汽車數(shù)量較少時(shí),該策略能夠有效減少電動(dòng)汽車的出行充電耗時(shí)。但隨著電動(dòng)汽車數(shù)量增多,由于該策略沒有考慮電動(dòng)汽車充電對(duì)彼此的影響以及對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響,因此系統(tǒng)中電動(dòng)汽車的平均出行時(shí)間持續(xù)增加且各充電站出現(xiàn)了嚴(yán)重的負(fù)荷不均衡的情況。針對(duì)該現(xiàn)象,本文接下來(lái)提出了一種基于充電站負(fù)荷均衡的電動(dòng)汽車充電調(diào)度策略,并使用遺傳算法進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明即使電動(dòng)汽車數(shù)量較多時(shí),該策略仍可以有效均衡各充電站負(fù)荷并且有... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 智能電網(wǎng)概述
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 電動(dòng)汽車充電調(diào)度
        1.3.2 電動(dòng)汽車路徑規(guī)劃
        1.3.3 電動(dòng)汽車饋電匹配
    1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 論文章節(jié)安排
第二章 電動(dòng)汽車行駛相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 引言
    2.2 電動(dòng)汽車充電方式
    2.3 充電定價(jià)機(jī)制
        2.3.1 基于時(shí)間的定價(jià)機(jī)制
        2.3.2 基于空間的定價(jià)機(jī)制
        2.3.3 饋電定價(jià)機(jī)制
    2.4 最短路算法概述
        2.4.1 地圖信息存儲(chǔ)
        2.4.2 Dijkstra算法概述
    2.5 電動(dòng)汽車出行特性
        2.5.1 電動(dòng)汽車日行駛特征
        2.5.2 基于蒙特卡洛的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷模型
    2.6 本章小節(jié)
第三章 基于V2G系統(tǒng)的電動(dòng)汽車充饋電調(diào)度管理
    3.1 引言
    3.2 V2G系統(tǒng)架構(gòu)
        3.2.1 網(wǎng)元描述
        3.2.2 網(wǎng)元通信方式
        3.2.3 V2G系統(tǒng)架構(gòu)
    3.3 網(wǎng)元消息報(bào)文設(shè)計(jì)
        3.3.1 路徑規(guī)劃請(qǐng)求消息報(bào)文
        3.3.2 饋電廣播消息報(bào)文
        3.3.3 饋電請(qǐng)求消息報(bào)文
    3.4 EV路徑規(guī)劃與充饋電調(diào)度管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        3.4.1 系統(tǒng)框架
        3.4.2 EV路徑規(guī)劃請(qǐng)求管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        3.4.3 EV饋電調(diào)度管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 電動(dòng)汽車充電調(diào)度與路徑規(guī)劃協(xié)同策略
    4.1 引言
    4.2 路徑規(guī)劃請(qǐng)求
    4.3 基于行駛計(jì)劃的單個(gè)EV充電調(diào)度策略
        4.3.1 可達(dá)充電站集合
        4.3.2 充電站排隊(duì)時(shí)間
        4.3.3 數(shù)學(xué)模型
        4.3.4 模型求解過(guò)程
    4.4 基于充電站負(fù)荷均衡的多EV充電調(diào)度策略
        4.4.1 充電站負(fù)荷
        4.4.2 數(shù)學(xué)模型
    4.5 模型求解算法
        4.5.1 遺傳算法簡(jiǎn)介
        4.5.2 基于遺傳算法的模型求解過(guò)程
    4.6 算例仿真及結(jié)果分析
        4.6.1 仿真場(chǎng)景及參數(shù)設(shè)置
        4.6.2 仿真結(jié)果及分析
    4.7 本章小結(jié)
第五章 基于行駛計(jì)劃的電動(dòng)汽車饋電匹配策略
    5.1 引言
    5.2 充饋電請(qǐng)求
    5.3 基于最短距離的饋電匹配策略
        5.3.1 數(shù)學(xué)模型
        5.3.2 模型求解過(guò)程
    5.4 基于行駛計(jì)劃的饋電匹配策略
        5.4.1 電動(dòng)汽車行駛計(jì)劃
        5.4.2 饋電位置選擇
        5.4.3 饋電收益
        5.4.4 數(shù)學(xué)模型
    5.5 模型求解算法
        5.5.1 匹配理論簡(jiǎn)介
        5.5.2 基于改進(jìn)GS算法的模型求解過(guò)程
    5.6 算例仿真及結(jié)果分析
        5.6.1 仿真場(chǎng)景及參數(shù)設(shè)置
        5.6.2 仿真結(jié)果及分析
    5.7 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3104668