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基于車(chē)輛行駛行為特性建模的電動(dòng)汽車(chē)充放電策略與分析

發(fā)布時(shí)間:2018-03-03 14:43

  本文選題:電動(dòng)汽車(chē) 切入點(diǎn):車(chē)輛行駛行為特性 出處:《電網(wǎng)技術(shù)》2014年09期  論文類(lèi)型:期刊論文


【摘要】:為分析電動(dòng)汽車(chē)充放電對(duì)區(qū)域配電網(wǎng)的影響,減小充電負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)的負(fù)面沖擊,對(duì)離家時(shí)間、到家時(shí)間、每日行程個(gè)數(shù)和單個(gè)行程距離4個(gè)關(guān)鍵要素進(jìn)行建模,建立了車(chē)輛行駛行為特性模型。基于行駛行為特性,通過(guò)兩階段優(yōu)化模型,對(duì)電動(dòng)汽車(chē)充放電代理商(aggregator)建立了考慮電池充放電壽命損耗的"最小費(fèi)用?最小波動(dòng)"(minimum-costleast-fluctuation,MCLF)的充放電策略。該方法的目標(biāo)是在滿足用戶需求的基礎(chǔ)上,減少充放電代理商的運(yùn)營(yíng)費(fèi)用,并將充放電負(fù)荷波動(dòng)降到最低。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性,并且表明:當(dāng)電池成本降至現(xiàn)階段的1/4,放電電價(jià)提高到0.6元/kW?h,電動(dòng)汽車(chē)參與對(duì)電網(wǎng)放電才會(huì)有顯著的經(jīng)濟(jì)收益;谷電價(jià)時(shí)長(zhǎng)為8 h可以有效減小電動(dòng)汽車(chē)充電對(duì)電網(wǎng)造成的沖擊。
[Abstract]:In order to analyze the effect of charge and discharge on the regional distribution network, reduce the negative impact of charge load on the power grid, and model the four key factors, such as the time of leaving home, the time of arrival, the number of daily trips and the distance of single stroke. The vehicle driving behavior model is established. Based on the driving behavior characteristics and through the two-stage optimization model, the "minimum cost" considering the battery charge and discharge life loss is established for the charging and discharging agent of electric vehicle aggregator. The aim of this method is to reduce the operating cost of charging and discharging agents on the basis of satisfying the needs of users, and to minimize the fluctuation of charge and discharge load. The simulation results show that the proposed method is effective. It is also shown that when the cost of the battery drops to a quarter of the current level, the discharge price increases to 0.6 yuan / kW? H, electric vehicle participation in the electric network discharge will have significant economic benefits, and the valley electricity price of 8 hours can effectively reduce the impact of electric vehicle charging on the grid.
【作者單位】: 智能網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(西安交通大學(xué));
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61221063,U1301254,61304212)~~
【分類(lèi)號(hào)】:U469.72;TM910.6

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本文編號(hào):1561474

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