【摘 要】
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具有时间和空间上的随机性，大规模电动汽车接入电网后会给电网造成诸多不利影响，研究电动汽车的负荷特性并对其充电过程提出相应的优化策略显得尤为重要。 针对电动汽车接入
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具有时间和空间上的随机性，大规模电动汽车接入电网后会给电网造成诸多不利影响，研究电动汽车的负荷特性并对其充电过程提出相应的优化策略显得尤为重要。 针对电动汽车接入电网的时间随机性，论文利用蒙特卡洛方法建立了电动汽车负荷时序模型，研究了电动汽车无序充电在不同季节、不同自然日下对电网负荷的影响。采用分时电价策略对电动汽车充电行为进行引导，构建了有序充电下分时电价的时段划分模型。在有序充电基础上进一步研究了考虑V2G模式的分时电价时段划分，提出了基于粒子群算法的求解方法。对无序充电模式、有序充电模式、V2G模式下电动汽车接入对电网负荷的影响进行对比，结果表明基于粒子群算法的分时电价时段优化策略可以有效降低电动汽车对电网负荷的影响，减小电网负荷峰谷差。 针对电动汽车接入电网的空间随机性，首先研究了利用Voronoi图原理对大区域内的充电站进行初步规划的方法，并对充电站服务范围进行划分。其次，在已知候选站址情况下，构建了费用最优的选址模型，利用免疫算法对模型求解，通过算例验证了选址模型及其求解方法的可行性。利用排队论原理对充电站服务系统进行优化设计，考虑充电设施服务成本及用户排队损失费用建立了充电设施优化配置模型，采用边际分析法确定充电机的最佳配置数目和充电站容量。对充电站排队系统的各项评价指标进行计算分析，结果表明对充电站的优化配置方法不仅使总损耗费用最优，同时兼顾了充电设施的利用率和服务质量。
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