電動(dòng)汽車有序充電策略研究.docx
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電動(dòng)汽車有序充電策略研究,1.9萬(wàn)字 43頁(yè) 原創(chuàng)作品,已通過(guò)查重系統(tǒng)摘要在環(huán)境污染和資源緊張的雙重壓力下,電動(dòng)汽車憑借“零排放、清潔能源”的巨大優(yōu)勢(shì)越來(lái)越受到人們的接受和喜愛(ài)。隨著電動(dòng)汽車相關(guān)技術(shù)的不斷攻克和逐漸成熟,電動(dòng)汽車的大規(guī)模應(yīng)用已成為未來(lái)汽車產(chǎn)業(yè)的必然趨勢(shì)。電動(dòng)汽車規(guī)模化應(yīng)用后,其充電功率需求將對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生一定...
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電動(dòng)汽車有序充電策略研究
1.9萬(wàn)字 43頁(yè) 原創(chuàng)作品,已通過(guò)查重系統(tǒng)
摘 要
在環(huán)境污染和資源緊張的雙重壓力下,電動(dòng)汽車憑借“零排放、清潔能源”的巨大優(yōu)勢(shì)越來(lái)越受到人們的接受和喜愛(ài)。隨著電動(dòng)汽車相關(guān)技術(shù)的不斷攻克和逐漸成熟,電動(dòng)汽車的大規(guī)模應(yīng)用已成為未來(lái)汽車產(chǎn)業(yè)的必然趨勢(shì)。電動(dòng)汽車規(guī)?;瘧?yīng)用后,其充電功率需求將對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生一定沖擊,特別是電動(dòng)汽車充電高峰與電網(wǎng)負(fù)荷高峰的重合疊加,對(duì)電網(wǎng)的影響不容小覷。基于此,本課題主要內(nèi)容是考慮電動(dòng)汽車充電時(shí)間和用戶行為的隨機(jī)性,以配電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)最小為目標(biāo)建立電動(dòng)汽車有序充電負(fù)荷模型,通過(guò)電動(dòng)汽車的有序充電控制實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。并且通過(guò)MATLAB軟件仿真無(wú)序充電和有序充電時(shí)的配電網(wǎng)負(fù)荷曲線。
首先,本文提出了一種基于蒙特卡洛模擬法的大規(guī)模電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法,利用MATLAB軟件的擬合函數(shù)對(duì)單輛電動(dòng)汽車充電開(kāi)始時(shí)刻和充電時(shí)長(zhǎng)的概率分布函數(shù)進(jìn)行擬合,并用蒙特卡洛方法計(jì)算了一天內(nèi)單臺(tái)電動(dòng)汽車功率需求的期望和方差,再用中心極限定理進(jìn)而得出了多輛電動(dòng)汽車無(wú)序充電的負(fù)荷模型曲線。
其次,本文建立了以電網(wǎng)負(fù)荷方差為目標(biāo)函數(shù)的有序充電模型,采用一定方式對(duì)車主進(jìn)行引導(dǎo)和控制,通過(guò)模擬的方式,利用遺傳算法模擬出了在有序充電的方式下A城鎮(zhèn)、B小區(qū)和C小區(qū)的電網(wǎng)負(fù)荷模型曲線。并利用峰谷差率模型對(duì)三種案例下的負(fù)荷曲線進(jìn)行評(píng)估。
關(guān)鍵詞:電動(dòng)汽車 無(wú)序充電 蒙特卡洛法 有序充電 遺傳算法 峰谷差率
Q95;
1.9萬(wàn)字 43頁(yè) 原創(chuàng)作品,已通過(guò)查重系統(tǒng)
摘 要
在環(huán)境污染和資源緊張的雙重壓力下,電動(dòng)汽車憑借“零排放、清潔能源”的巨大優(yōu)勢(shì)越來(lái)越受到人們的接受和喜愛(ài)。隨著電動(dòng)汽車相關(guān)技術(shù)的不斷攻克和逐漸成熟,電動(dòng)汽車的大規(guī)模應(yīng)用已成為未來(lái)汽車產(chǎn)業(yè)的必然趨勢(shì)。電動(dòng)汽車規(guī)?;瘧?yīng)用后,其充電功率需求將對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生一定沖擊,特別是電動(dòng)汽車充電高峰與電網(wǎng)負(fù)荷高峰的重合疊加,對(duì)電網(wǎng)的影響不容小覷。基于此,本課題主要內(nèi)容是考慮電動(dòng)汽車充電時(shí)間和用戶行為的隨機(jī)性,以配電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)最小為目標(biāo)建立電動(dòng)汽車有序充電負(fù)荷模型,通過(guò)電動(dòng)汽車的有序充電控制實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。并且通過(guò)MATLAB軟件仿真無(wú)序充電和有序充電時(shí)的配電網(wǎng)負(fù)荷曲線。
首先,本文提出了一種基于蒙特卡洛模擬法的大規(guī)模電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法,利用MATLAB軟件的擬合函數(shù)對(duì)單輛電動(dòng)汽車充電開(kāi)始時(shí)刻和充電時(shí)長(zhǎng)的概率分布函數(shù)進(jìn)行擬合,并用蒙特卡洛方法計(jì)算了一天內(nèi)單臺(tái)電動(dòng)汽車功率需求的期望和方差,再用中心極限定理進(jìn)而得出了多輛電動(dòng)汽車無(wú)序充電的負(fù)荷模型曲線。
其次,本文建立了以電網(wǎng)負(fù)荷方差為目標(biāo)函數(shù)的有序充電模型,采用一定方式對(duì)車主進(jìn)行引導(dǎo)和控制,通過(guò)模擬的方式,利用遺傳算法模擬出了在有序充電的方式下A城鎮(zhèn)、B小區(qū)和C小區(qū)的電網(wǎng)負(fù)荷模型曲線。并利用峰谷差率模型對(duì)三種案例下的負(fù)荷曲線進(jìn)行評(píng)估。
關(guān)鍵詞:電動(dòng)汽車 無(wú)序充電 蒙特卡洛法 有序充電 遺傳算法 峰谷差率
Q95;
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