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基于Hadoop的電動汽車充電站有序充電策略研究

發(fā)布時間:2018-08-03 20:25
【摘要】:隨著我國機動車保有量的快速增長,傳統(tǒng)的化石能源汽車對環(huán)境的破壞日益嚴(yán)重,相較而言電動汽車具有環(huán)保、安靜、節(jié)能的天然優(yōu)勢,在完全解決容量、成本等因素后,電動汽產(chǎn)業(yè)必將快速發(fā)展。為滿足需求,充電樁必須同步建設(shè),隨之而來的是大量車輛無序充電對局域電網(wǎng)造成的不利影響。如何將特定區(qū)域內(nèi)的充電樁集群聯(lián)網(wǎng)控制,形成一定規(guī)模的可控負荷集中管理,接受管理者統(tǒng)一調(diào)度,在滿足用戶充電服務(wù)的同時也能保證電網(wǎng)平衡是一個有待研究解決的問題。針對普通充電樁充電過程簡單、缺少智能控制、沒有對歷史數(shù)據(jù)進行充分利用等問題,本文著眼于住宅小區(qū)充電站的應(yīng)用背景,提出了以預(yù)測未來負荷數(shù)據(jù)從而制定分時電價引導(dǎo)用戶行為的有序充電策略,核心預(yù)測算法基于Hadoop分布式系統(tǒng),并設(shè)計了充電站有序控制系統(tǒng)作為充電策略的實現(xiàn)依托。方案在控制端通過大數(shù)據(jù)處理平臺存儲、分析海量數(shù)據(jù),挖掘歷史交易信息價值,提高動態(tài)預(yù)測準(zhǔn)確性,在用戶端綜合負荷預(yù)測數(shù)據(jù)、車輛荷電狀態(tài)SOC和用戶充電計劃等信息執(zhí)行控制策略,從而實現(xiàn)降低用戶充電成本和保證電網(wǎng)負荷平衡的雙贏目標(biāo)。大數(shù)據(jù)分析在當(dāng)今信息社會愈顯其重要價值,大數(shù)據(jù)處理平臺Hadoop與電動汽車充電樁的結(jié)合,將為未來電動汽車的推廣、電網(wǎng)負荷的平衡乃至智慧城市的建設(shè)和推進打下堅實的基礎(chǔ)。
[Abstract]:With the rapid growth of motor vehicle ownership in China, the damage to the environment of traditional fossil energy vehicles is becoming increasingly serious. Compared with electric vehicles, electric vehicles have the natural advantages of environmental protection, quiet and energy saving, after completely solving the capacity, cost and other factors. Electric steam industry will develop rapidly. In order to meet the demand, the charging pile must be built simultaneously, followed by the unordered charging of a large number of vehicles on the local power grid. How to control the charge pile cluster in a specific area, form a certain scale of controllable load centralized management, accept the unified dispatch of the manager, It is a problem to be solved to satisfy the user charging service and to ensure the balance of the power grid at the same time. In view of the simple charging process of ordinary charging pile, the lack of intelligent control, and the lack of making full use of historical data, this paper focuses on the application background of charging station in residential district. An orderly charging strategy based on forecasting future load data is proposed. The core prediction algorithm is based on Hadoop distributed system and the charging station orderly control system is designed as the implementation of charging strategy. The scheme stores massive data through big data processing platform at the control end, mining the value of historical transaction information, improving the accuracy of dynamic forecasting, and synthesizing load forecasting data at the user side. In order to reduce the charging cost of the user and ensure the load balance of the power network, the information of SOC and user charging plan are implemented. Big data analysis is becoming more and more important in today's information society. The combination of big data processing platform Hadoop and electric vehicle charging pile will be used to popularize electric vehicle in the future. The balance of grid load and even the construction and promotion of intelligent city lay a solid foundation.
【學(xué)位授予單位】:浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:U491.8;TM910.6

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本文編號:2162905

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