本文關(guān)鍵詞：含電動汽車與大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的電力系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度

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【摘要】：目前,中國是世界上位居第二位的能源生產(chǎn)國和能源消費國。不斷增長的能源供應(yīng),對全世界的能源安全發(fā)揮著越來越重要的作用,對社會經(jīng)濟的發(fā)展提供了重要支撐,已經(jīng)成為世界能源市場的重要組成本部分。近些年,中國的清潔能源發(fā)展非常的迅速。中國具有豐富的風(fēng)能資源,具有巨大的開發(fā)潛力,但是,與風(fēng)電裝機容量的增長數(shù)據(jù)相比,風(fēng)電利用小時數(shù)并不樂觀。棄風(fēng)難題形成的一個主要原因是電力市場和電源的不匹配。風(fēng)力發(fā)電具有可調(diào)度性低、間歇性、隨機性的特點,風(fēng)電大規(guī)模接入電網(wǎng)會對電網(wǎng)的運行產(chǎn)生一定的影響,為應(yīng)對現(xiàn)階段的全球氣候的變化,減少諸如二氧化碳等溫室氣體排放,可再生能源技術(shù)的發(fā)展得到了廣泛的重視,除水電外,風(fēng)力發(fā)電是目前經(jīng)濟效益最好、技術(shù)最成熟的可再生能源發(fā)電技術(shù)。電動汽車的研究和推廣已成為國家新能源發(fā)展計劃中的一項重要議題。2001年電動汽車被納入863計劃重大研究專項,此后電動汽車產(chǎn)業(yè)得到了快速的發(fā)展,目前已在北京、上海等全國多個城市開展了電動汽車的推廣試點工作。電動汽車換電站建設(shè)發(fā)展在我國起步較晚,至今還沒有建成能滿足不同用戶充換電需求的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。國家電網(wǎng)公司提出按照“換電為主,插充為輔,集中充電,統(tǒng)一配送”的方式,構(gòu)建電動汽車的能源供給體系。本文以大規(guī)模風(fēng)電接入、電動汽車有序充電管理為研究背景,建立含雙饋風(fēng)機、永磁直驅(qū)風(fēng)機的風(fēng)場模型,建立電動汽車(PEV)負(fù)荷調(diào)度模型,以系統(tǒng)發(fā)電成本和污染氣體排放量為優(yōu)化目標(biāo),整合風(fēng)場、PEV調(diào)度模型,建立含多目標(biāo)優(yōu)化的協(xié)調(diào)調(diào)度模型。采用快速非支配遺傳算法(NSGA-Ⅱ)對協(xié)調(diào)調(diào)度模型求解,通過雙目標(biāo)的對比分析,權(quán)衡與實際情況相近的最優(yōu)解。在模型求解的基礎(chǔ)上,基于實際數(shù)據(jù)探討了風(fēng)電規(guī)模、電動汽車規(guī)模對電動汽車充電負(fù)荷、優(yōu)化目標(biāo)等效益指標(biāo)的作用與影響,結(jié)論指出,適當(dāng)增加PEV規(guī)�？捎行Ы档桶l(fā)電成本,拓展PEV電池工作類型的多樣性,更好地發(fā)揮削峰填谷、調(diào)節(jié)供需平衡的作用；風(fēng)電規(guī)模的降低,將提高污染物排放水平,增加發(fā)電成本；風(fēng)電規(guī)模與PEV規(guī)模在所建多目標(biāo)優(yōu)化過程中存在博弈平衡點。
【關(guān)鍵詞】：協(xié)調(diào)調(diào)度 大規(guī)模風(fēng)電 電動汽車 多目標(biāo)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM73
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-18
• 1.2.1 電力系統(tǒng)調(diào)度12-14
• 1.2.2 含大規(guī)模風(fēng)電的調(diào)度問題14-15
• 1.2.3 含電動汽車的調(diào)度問題15-16
• 1.2.4 優(yōu)化算法16-18
• 1.3 本文的研究框架與主要工作18-20
• 第2章 電力系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度模型20-26
• 2.1 引言20
• 2.2 風(fēng)電場出力模型20
• 2.3 電動汽車調(diào)度模型20-22
• 2.3.1 電動汽車充電量21
• 2.3.2 電動汽車充電方式21-22
• 2.3.3 電動汽車充電負(fù)荷22
• 2.4 含電動汽車和大規(guī)模風(fēng)電的協(xié)調(diào)調(diào)度模型22-25
• 2.4.1 目標(biāo)函數(shù)22-23
• 2.4.2 決策變量23
• 2.4.3 約束條件23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 雙目標(biāo)優(yōu)化算法與模型求解26-32
• 3.1 引言26
• 3.2 優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用26-29
• 3.2.1 遺傳算法26-27
• 3.2.2 差分進(jìn)化算法27-28
• 3.2.3 快速非支配遺傳算法28-29
• 3.3 快速非支配遺傳算法29-30
• 3.4 基于快速非支配遺傳算法的協(xié)調(diào)調(diào)度模型求解30-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第4章 含電動汽車與大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的協(xié)調(diào)調(diào)度32-43
• 4.1 引言32
• 4.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)32-34
• 4.3 含電動汽車和大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的優(yōu)化結(jié)果分析34-37
• 4.4 考慮不同規(guī)模電動汽車并網(wǎng)的優(yōu)化結(jié)果分析37-39
• 4.5 考慮不同規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的優(yōu)化結(jié)果分析39-42
• 4.6 本章小結(jié)42-43
• 第5章 總結(jié)與展望43-45
• 5.1 總結(jié)43
• 5.2 展望43-45
• 參考文獻(xiàn)45-50
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果50-51
• 致謝51-52
• 作者簡介52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：725080