為了降低化石能源的對外依存度,緩解機動車尾氣排放引發(fā)的霧霾等環(huán)境問題,實現(xiàn)汽車行業(yè)的彎道超車,我國已將電動汽車列入七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。本文主要從電動汽車智能充放電控制和對電網(wǎng)可靠性的影響兩個角度對電動汽車的大規(guī)模接入問題進行分析研究。本文首先基于調(diào)查統(tǒng)計數(shù)據(jù),對集群化電動汽車的充電負荷進行了準確的模擬。然后提出了一種基于價格引導的分布式智能充電控制算法,每輛電動汽車可根據(jù)價格信號來決定自身的充電策略以實現(xiàn)收益的最大化,電動汽車代理商則使用本文提出的智能電價和價格序貫更新機制對電動汽車的充電行為進行引導控制,實現(xiàn)削峰填谷的目標。本文提出了一種離散型引力-粒子群（GSA-PSO）混合優(yōu)化算法來求解每輛車的充電規(guī)劃問題,該算法結合了 PSO的社會思維和GSA的探索能力,可避免在搜索過程中陷入局部最優(yōu)點,并加速向全局最優(yōu)解收斂的速度。針對電動汽車通過V2G技術向電網(wǎng)放電的問題,本文提出了一種集中式電動汽車智能充放電控制算法。電動汽車代理商實時監(jiān)控所有連接車輛的狀態(tài)及行為,并通過為每輛受控電動汽車提供實時控制信號來實現(xiàn)成本最小的優(yōu)化目標。為了解決集中式全局優(yōu)化搜索空間巨大的維度災難問題,提出了一... 

【文章來源】：華北電力大學(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

車輛出發(fā)時間比例關系

華北電力大學碩士學位論文ｅ－（ｔ－ｉｉ）／２ｃｒ２??ＦＡＯ－—〇?＜?／?＜?２４ｃｒｙ２ｎ??／／＝９＿９７，?ｃｒ＝２．２??相似的，關于到達時間的概率分布函數(shù)可以被表達為：??Ｆａ?（〇?＝——０＜ｔ?＜２４ｃｒ＼ｌｎ??＂＝１７．０１，〇＊＝３．２??每日行駛里程的概率分布可以用對數(shù)正態(tài)分布函數(shù)來描述，如圖２－３數(shù)可被表示為：??＾－（ｌｎ?ｄ－ｆｉ）／２ｃｒ２??Ｆｍ｛ｄ）?＝??ａｄ＼ｈｘ??是行駛里程，單位為英里，／／＝３．２是ｌｎＪ的平均值，ｃｒ＝０．９是該對數(shù)的標準偏差值。??０．０３５?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??

中ｖ是充電設備的能量轉(zhuǎn)換效率，是電動汽車車載電池的容量。??．３分布式電動汽車智能充電控制算法??．３．１分布式智能充電控制架構??電動汽車的所有權屬于車主，每一個車主的使用習慣和車輛本身之間都存巨大的差異，因此在進行電動汽車智能充電控制算法設計時必須考慮個體之差異性和其行為的不確定性。而在具體的市場化充電服務場景下，傳統(tǒng)的直制Ｍｉ路受限于車主的響應意愿以及電動汽個？的分布式特性而難以具體實施，還存在著抗干擾能力弱，優(yōu)化問題求解困難，用戶隱私泄露等諸多問題，因此電價引導的分布式智能充電控制的優(yōu)勢逐漸凸顯出來。??分布式控制也常常被稱為間接控制，該控制算法假設每輛電動汽車都具有定的智能和通信能力，可以根據(jù)充電的價格信號來決定自身的充電策略從而實自身的收益最大化。于此同時，雖然電動汽車代理商不能直接控制每輛車的行其依然可以使用價格信號來影響電動汽車的充電行為，整個分布式充電控制的架構如圖２－４所示。??－?＇??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3405111