本文關(guān)鍵詞：電動汽車光伏充電站的在線能量管理方法

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【摘要】：發(fā)展電動汽車被世界各國普遍確立為發(fā)展低碳經(jīng)濟及保障能源安全的重要手段,集成了分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)的充電站也逐漸出現(xiàn),并得到了廣泛關(guān)注。由于電動汽車的充電需求并不是固定不變的,因此需要研究適用于光伏充電站的能量管理算法,優(yōu)化決策充電功率,提高充電站的運行經(jīng)濟性。在充電站網(wǎng)絡(luò)規(guī)模化發(fā)展后,各充電站的光伏容量配置與充電負荷存在差異,并且部分充電負荷是可調(diào)度的。在某些時間段,結(jié)合電網(wǎng)收取通道費的電改新政策,通過電網(wǎng)的輸配電通道,實現(xiàn)光伏充電站網(wǎng)絡(luò)的電能優(yōu)化調(diào)度,是市場模式下充電設(shè)施運營商提升運營效益的可行手段。然而,光伏充電站的某信息是私密性的,不能共享。為此,本文從自律和協(xié)同模式兩個視角,提出了電動汽車光伏充電站的在線能量管理方法。對于單個光伏充電站,本文首先提出了自律模式下光伏充電站的在線能量管理方法。該方法采用基于學(xué)習(xí)的在線決策和基于規(guī)則的決策相結(jié)合的方式,綜合形成光伏充電站的在線能量管理方法,既能保證光伏能量的最大化消納,又能決策在分時電價條件下從電網(wǎng)的購電量。利用充電站運行的歷史數(shù)據(jù),通過離線優(yōu)化的方法得到理論最優(yōu)解組成的知識庫,基于學(xué)習(xí)的在線決策方法根據(jù)決策當天的屬性從知識庫中選取訓(xùn)練樣本,從而決策充電功率。以某位于工作地點的光伏充電站為例,對所提方法進行仿真測試,仿真結(jié)果表明,該方法能夠決策出與離線優(yōu)化非常接近的充電功率,論證了方法的有效性和實用性。對于光伏充電站網(wǎng)絡(luò),本文提出了協(xié)同模式下光伏充電站的在線能量管理方法,在共享部分信息的條件下制定合理的光伏充電站之間的合作運行方式以及能量調(diào)度策略。首先根據(jù)光伏充電站的能量流動特點,應(yīng)用ADMM傳統(tǒng)的算法,得到以充電電量和交互電量為優(yōu)化變量的分布式優(yōu)化模型,該模型只需要各個光伏充電站之間共享交互電量的信息。其次,介紹了共享全部信息的集中式優(yōu)化模型,該模型以運行收益為目標,能量平衡、光伏自消納率等為約束條件。最后,通過算例分析,對比集中式優(yōu)化和分布式優(yōu)化的結(jié)果,證明了分布式優(yōu)化模型的精確性和實用性。
【關(guān)鍵詞】：光伏充電站 電動汽車 自律模式 協(xié)同模式 在線能量管理
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM615;U491.8
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 課題背景及研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.2 自律模式下光伏充電站的在線能量管理算法研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.3 協(xié)同模式下光伏充電站的在線能量管理算法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文主要工作13-14
• 第2章 光伏充電站的典型架構(gòu)與基礎(chǔ)模型14-19
• 2.1 引言14
• 2.2 光伏充電站典型架構(gòu)14-15
• 2.3 光伏充電站充電需求可行域模型15-16
• 2.4 基礎(chǔ)算法模型16-18
• 2.4.1 核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(ELMK)16-17
• 2.4.2 粒子群優(yōu)化算法(PSO)17
• 2.4.3 ADMM算法(Alternating Direction Method of Multipliers)17-18
• 2.5 本章小結(jié)18-19
• 第3章 自律模式下光伏充電站的在線能量管理算法19-32
• 3.1 引言19
• 3.2 在線能量管理算法框架19-20
• 3.3 離線優(yōu)化模型20-23
• 3.4 在線決策算法23-25
• 3.5 算例分析25-31
• 3.5.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)25
• 3.5.2 在線決策算法有效性評估25-28
• 3.5.3 電動汽車充電功率時序分析28-31
• 3.6 本章小結(jié)31-32
• 第4章 協(xié)同模式下光伏充電站的在線能量管理算法32-44
• 4.1 引言32
• 4.2 光伏充電站網(wǎng)絡(luò)的分布式在線能量管理算法框架32-33
• 4.3 分布式協(xié)同優(yōu)化模型33-37
• 4.3.1 分布式優(yōu)化算法34-36
• 4.3.2 算法收斂性36
• 4.3.3 迭代停止準則36
• 4.3.4 模型求解36-37
• 4.4 集中式優(yōu)化模型37-39
• 4.4.1 目標函數(shù)37-38
• 4.4.2 約束條件38
• 4.4.3 模型求解38-39
• 4.5 算例分析39-43
• 4.5.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)39-40
• 4.5.2 運行收益結(jié)果分析40-42
• 4.5.3 優(yōu)化變量結(jié)果分析42-43
• 4.6 本章小結(jié)43-44
• 第5章 結(jié)論與展望44-46
• 5.1 結(jié)論44-45
• 5.2 展望45-46
• 參考文獻46-50
• 附錄50-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果51-52
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作52-53
• 致謝53

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本文編號：600574