發(fā)布時間：2017-06-09 12:04

  本文關(guān)鍵詞：基于交替方向乘子法的電動汽車分散式充電控制，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電動汽車(Electric Vehicle,簡稱EVs)作為一種能源利用率高、零排放的交通工具,正在全球范圍內(nèi)迅猛發(fā)展。然而,大規(guī)模EVs的接入將成為未來的電網(wǎng)挑戰(zhàn)。尤其是大量電動汽車無序接入配電網(wǎng)后,會引起變壓器和線路過載、電壓偏差等負面影響。這些主要是由車主的用車行為習(xí)慣引起的,即EVs閑置后立即進行充電。若對電動汽車充電進行優(yōu)化調(diào)控卻能極大地削弱其對配電網(wǎng)的不利影響,甚至在一定程度上能輔助電網(wǎng)運行。因此,EVs大規(guī)模并網(wǎng)后的有序充電變得尤為重要。但隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展,電動汽車的集中式調(diào)度控制模式對通信帶寬極大需求、單點失效等缺點卻日益顯著。在這一背景下,研究EVs的分散式調(diào)度控制具有重要意義。本文針對配電網(wǎng)中家用EVs的常規(guī)充電模式,提出一種考慮配電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的非線性約束凸規(guī)劃模型。該模型計及了線路潮流、配變?nèi)萘俊㈦妱悠嚾胀７艜r間、充電需求、初始電量等約束；目標函數(shù)綜合考慮了用戶收益最大化和系統(tǒng)有功網(wǎng)損最小化。采用原始對偶內(nèi)點法求解EVs的優(yōu)化功率,并分析了三種情形的系統(tǒng)用戶總支付費用和網(wǎng)絡(luò)損耗。結(jié)果表明,有序充電控制能有效降低系統(tǒng)網(wǎng)損、平抑負荷波動,并使用戶支付成本最小化；同時,還避免了無序充電造成的線路、變壓器過載情況,提高配電網(wǎng)運行的經(jīng)濟性和安全性。為求解上述凸規(guī)劃模型,本文引入一種交替方向分散式算法(Alternating Direction Method of Multipliers,簡稱ADMM)將上述模型轉(zhuǎn)換,將集中式充電優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為分散式以設(shè)備為單位的子優(yōu)化問題求解。所建立的子優(yōu)化模型的目標函數(shù)和約束均為凸,保證了算法的收斂性。每次迭代設(shè)備與相鄰的交互信息點之間交互少量信息,利于保護用戶的信息安全,并能有效解決集中式控制策略引起通訊要求高、開銷大的問題。同時還驗證了該算法在不同滲透率時仍保持良好的穩(wěn)定性。IEEE-33和119-bus配電系統(tǒng)的仿真結(jié)果表明,所提算法與集中式內(nèi)點法求解模型的結(jié)果一致,而計算效率更高。最后,考慮到EVs實際應(yīng)用中存在的隨機性以及配電網(wǎng)基礎(chǔ)負荷預(yù)測的不確定性,研究了EVs的滾動動態(tài)實時調(diào)度。通過實施滾動前及實施滾動后的計算結(jié)果對比表明,滾動動態(tài)實時調(diào)度能使計算結(jié)果更優(yōu),ADMM算法通信開銷小,適用于滾動式實時調(diào)度。
【關(guān)鍵詞】：分散式控制策略 電動汽車 交替方向乘子法 滾動優(yōu)化調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM73;U469.72
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-19
• 1.1 課題研究背景10-12
• 1.1.1 國內(nèi)外電動汽車發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 電動汽車研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 電動汽車充電負荷仿真建模13-14
• 1.2.2 電動汽車優(yōu)化目標的選擇14
• 1.2.3 電動汽車與電網(wǎng)雙向互動模式14-15
• 1.2.4 電動汽車充電控制策略15-17
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容17-19
• 第二章 集中式與分散式求解算法19-30
• 2.1 引言19-21
• 2.2 原對偶內(nèi)點法21-24
• 2.3 交替方向乘子法24-28
• 2.3.1 交替方向乘子法的演變24-26
• 2.3.2 交替方向乘子法的迭代格式26-28
• 2.3.3 交替方向乘子法的收斂判據(jù)28
• 2.4 集中式算法與分散式算法區(qū)別28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 集中式控制策略調(diào)度30-43
• 3.1 引言30
• 3.2 電動汽車充電負荷的概率建模30-32
• 3.3 電動汽車充電優(yōu)化集中式模型32-36
• 3.3.1 電動汽車模型假設(shè)32-33
• 3.3.2 目標函數(shù)與約束條件33-36
• 3.4 算例分析36-42
• 3.4.1 算例說明36-37
• 3.4.2 有效性測試37-40
• 3.4.3 收斂性測試40-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 分散式控制策略調(diào)度43-54
• 4.1 引言43
• 4.2 電動汽車充電優(yōu)化ADMM模型43-46
• 4.3 交替乘子法的算法通信46-48
• 4.4 算例分析48-53
• 4.4.1 正確性測試48-50
• 4.4.2 收斂性測試50-53
• 4.4.3 計算效率測試53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 第五章 滾動式優(yōu)化調(diào)度54-60
• 5.1 引言54
• 5.2 滾動優(yōu)化調(diào)度54-56
• 5.3 算例分析56-59
• 5.3.1 計算結(jié)果56-57
• 5.3.2 計算時間57-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 第六章 結(jié)論與展望60-62
• 6.1 結(jié)論60-61
• 6.2 展望61-62
• 參考文獻62-68
• 致謝68-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文69

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