本文選題：電動汽車充電站 + 配電網�。� 參考：《華中科技大學》2014年碩士論文

【摘要】：隨著能源危機、環(huán)境污染等問題的日益嚴重，，電動汽車的大規(guī)模推廣應用已逐漸成為了未來汽車行業(yè)的發(fā)展趨勢，受到了各國政府、企業(yè)的高度重視。電動汽車充電站不僅能夠為電動汽車提供能源保障，而且其廣泛接入對電力系統(tǒng)的運行、調度、管理等方面都會產生深刻的影響，尤其是對直接與其相聯(lián)系的配電網而言更是如此。鑒于此，本文對計及電動汽車充電站接入的配電網的承載能力展開研究。 首先通過討論和分析電動汽車充電站負荷建模過程中涉及的影響因素，按照根據(jù)充電方式、地理位置、出行特征將電動汽車充電站分為電池更換站、居民區(qū)充電站、公共場所充電站三類典型充電站，提出了采用蒙特卡洛模擬和概率統(tǒng)計分析相結合分別建立充電站的概率負荷模型的方法。在此基礎上，建立了填谷效應最優(yōu)的充電站配置方案模型并采用了粒子群優(yōu)化算法求解問題，將兩個典型的充電站配置方案進行仿真對比分析，結果表明粒子群優(yōu)化算法得到的充電站配置方案填谷效應最優(yōu)，所建立的充電站概率負荷模型有效實用。 然后通過借鑒和分析傳統(tǒng)配電網承載能力的評估指標，結合電動汽車充電站的特點，從技術合理性、安全可靠性、經濟性三個方面，提出了計及電動汽車充電站接入的配電網承載能力評估指標體系，并采用了層次分析法、熵權法和模糊理論相結合的綜合決策方法進行評分。根據(jù)有無考慮混合型充電站接入的情況提出了兩個典型的充電站接入方案，在IEEE33節(jié)點、美國PGE69節(jié)點的配電網中進行承載能力的評估與對比分析，結果表明所提出的計及電動汽車充電站接入的配電網承載能力評估指標體系與綜合決策評分方法有效實用。 最后提出了一種提高計及電動汽車充電站接入的配電網承載能力的優(yōu)化重構方法，以配電網承載能力的綜合評分最高為目標，采用蟻群算法對配電網進行優(yōu)化重構。對上述兩個配電網進行優(yōu)化重構同時對比分析優(yōu)化重構前后配電網的變化，結果表明所提出的計及電動汽車充電站接入的配電網承載能力優(yōu)化重構方法有效實用。
[Abstract]:With the energy crisis, environmental pollution and other problems increasingly serious, the large-scale application of electric vehicles has gradually become the development trend of the automotive industry in the future, which has been attached great importance by the governments and enterprises of all countries. Electric vehicle charging stations can not only provide energy security for electric vehicles, but also have a profound impact on the operation, dispatch and management of electric power systems. This is especially true for distribution networks that are directly associated with them. In view of this, this paper studies the load carrying capacity of distribution network with electric vehicle charging station. Firstly, by discussing and analyzing the factors involved in the load modeling of electric vehicle charging station, according to the charging mode, location and travel characteristics, the charging station of electric vehicle is divided into battery replacement station and residential charging station. There are three kinds of typical charging stations in public places. The method of combining Monte Carlo simulation and probability statistical analysis to establish the probabilistic load model of charging stations is put forward. On this basis, the optimal charging station configuration model with valley filling effect is established and the particle swarm optimization algorithm is used to solve the problem. Two typical charging station configuration schemes are compared and analyzed by simulation. The results show that the configuration scheme of charging station based on particle swarm optimization algorithm is optimal and the probability load model of charging station is effective and practical. Then through the reference and analysis of the traditional distribution network carrying capacity evaluation index, combined with the characteristics of electric vehicle charging station, from three aspects of technical rationality, safety and reliability, economy, An evaluation index system of load carrying capacity of distribution network considering the access of electric vehicle charging station is proposed. The comprehensive decision method combining AHP entropy weight method and fuzzy theory is used to score the system. In this paper, two typical charging station access schemes are proposed according to the consideration of hybrid charging station access. The load-carrying capacity is evaluated and compared in the distribution network of IEEE33 node and PGE69 node in the United States. The results show that the proposed evaluation index system of distribution network bearing capacity and the comprehensive decision scoring method are effective and practical. Finally, an optimization and reconfiguration method is proposed to improve the load carrying capacity of distribution network considering the access of charging stations of electric vehicles. The ant colony algorithm is used to optimize and reconstruct the distribution network, aiming at the highest comprehensive score of the load carrying capacity of the distribution network. The optimal reconfiguration of the two distribution networks is carried out and the changes of distribution network before and after the optimized reconfiguration are compared. The results show that the proposed optimal reconfiguration method of distribution network bearing capacity considering the connection of charging stations of electric vehicles is effective and practical.
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U469.72;TM910.6

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本文編號：1853610