發(fā)布時間：2021-05-06 06:02

　　隨著人們對環(huán)境與能源問題的關(guān)注與擔(dān)憂日益提高,電動汽車的發(fā)展越來越受到重視,普及率越來越高。電動汽車的大規(guī)模投入使用,雖然緩解了能源與環(huán)境問題,但還伴隨著其隨機、無序的充電行為給電網(wǎng)的穩(wěn)定性帶來的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn),電動汽車的負(fù)荷預(yù)測問題成為當(dāng)下較為熱門的研究方向。通過對電動汽車的充電行為進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),電動汽車的充電行為在時間和空間兩個尺度上有很強的規(guī)律性,并且不同使用用途的電動汽車以及不同使用區(qū)域的充電點都有各自較為固定的行為特征。于是本文通過對充電區(qū)域進(jìn)行劃分,分成三個具有代表性的區(qū)域:住宅區(qū),公共區(qū)和商用區(qū),分別進(jìn)行電動汽車的短期充電負(fù)荷預(yù)測研究。通過分析各個不同充電點的不同充電行為,針對不同區(qū)域分別提出合適的預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測。住宅區(qū)內(nèi)充電區(qū)域的電動車數(shù)量與使用用途較為固定,并且出行習(xí)慣也都有一定的周期性規(guī)律,所以其充電負(fù)荷波動性不大,充電行為主要受時間,日期,天氣的影響。并且其數(shù)據(jù)的收集難度也低,即有穩(wěn)定連續(xù)的數(shù)據(jù)用于分析,與日常居民負(fù)荷沒有太大的區(qū)別,所以論文設(shè)計了基于相似日選擇的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來預(yù)測這一區(qū)域的充電負(fù)荷。公共區(qū)主要包括工業(yè)區(qū),辦公區(qū)的大型停車場以及一些面... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 論文的選題背景與研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容
第二章 住宅區(qū)電動汽車的負(fù)荷預(yù)測
    2.1 住宅區(qū)充電區(qū)域分析
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本概念
    2.3 基于相似日的數(shù)據(jù)篩選
        2.3.1 影響住宅區(qū)電動汽車負(fù)荷預(yù)測的因素
        2.3.2 相似日篩選計算
    2.4 數(shù)據(jù)歸一化處理
    2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)計
        2.5.1 輸入/輸出層設(shè)計
        2.5.2 隱含層設(shè)計
    2.6 算例仿真
        2.6.1 結(jié)果分析
    2.7 本章小結(jié)
第三章 公共區(qū)電動汽車的負(fù)荷預(yù)測
    3.1 公共區(qū)充電區(qū)域分析
    3.2 蒙特卡洛模擬方法的基本概念
    3.3 公共區(qū)電動汽車充電負(fù)荷影響因素及其模擬方法
        3.3.1 充電時長
        3.3.2 充電頻率
        3.3.3 充電起始時刻
        3.3.4 充電起始負(fù)荷
        3.3.5 充電方式
    3.4 基于蒙特卡洛模擬方法的公共區(qū)電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測
    3.5 算例仿真
    3.6 本章小結(jié)
第四章 商用區(qū)電動汽車的負(fù)荷預(yù)測
    4.1 商用區(qū)充電區(qū)域分析
    4.2 基于實時路況信息的商用區(qū)電動汽車充電負(fù)荷預(yù)測方法
        4.2.1 圖論的概念
        4.2.2 最短路徑計算
        4.2.3 路阻函數(shù)的概念
        4.2.4 路段數(shù)據(jù)篩選
        4.2.5 修正路阻函數(shù)系數(shù)
        4.2.6 充電負(fù)荷預(yù)測
    4.3 算例仿真
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]電動汽車推廣對環(huán)境保護(hù)的意義[J]. 孫晨嘉.  現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè). 2018(27)
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碩士論文
[1]誘導(dǎo)條件下的動態(tài)交通分配方法研究[D]. 王碩.北京交通大學(xué) 2012
[2]基于車載GPS數(shù)據(jù)的交通流路段平均行程時間估計與預(yù)測方法研究[D]. 伊峰.吉林大學(xué) 2012
[3]GPS車輛導(dǎo)航中的數(shù)據(jù)處理與地圖匹配研究[D]. 夏州.北京交通大學(xué) 2009



本文編號：3171382