【摘 要】
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随着电动汽车行业的振兴,大规模电动汽车接入电网并与常规用电负荷叠加后,会导致电网的负荷波动增大,容易产生“峰上加峰”的问题,因此电动汽车与电网互动(Vehicle-to-Grid,V2G)技术也得到了广泛关注。本文以私家电动汽车为研究对象,对规模化电动汽车相应的充电负荷的调度控制策略进行研究。首先,采用蒙特卡罗方法对电动汽车的充电负荷进行计算,在计算负荷的过程中,从会对电动汽车充电负荷造成影响的几
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随着电动汽车行业的振兴,大规模电动汽车接入电网并与常规用电负荷叠加后,会导致电网的负荷波动增大,容易产生“峰上加峰”的问题,因此电动汽车与电网互动(Vehicle-to-Grid,V2G)技术也得到了广泛关注。本文以私家电动汽车为研究对象,对规模化电动汽车相应的充电负荷的调度控制策略进行研究。首先,采用蒙特卡罗方法对电动汽车的充电负荷进行计算,在计算负荷的过程中,从会对电动汽车充电负荷造成影响的几大因素着手,包括车载电池的性能参数、电动汽车的数量规模、车主选择的充电方式及行为习惯等,构建充电负荷的计算模型,得到电动汽车充电日负荷曲线。其次,介绍了群智能优化理论概念,归纳了几种常用群智能优化算法,并介绍一种新型的智能优化算法——鲸鱼优化算法。分析鲸鱼优化算法的局限,提出自适应权重策略对鲸鱼优化算法进行改进。使用6种单峰多峰测试函数对自适应权重鲸鱼优化算法与遗传算法、粒子群优化算法进行测试对比。试验结果表明,改进后的鲸鱼优化算法应对多种测试函数都展现出更好的收敛能力和寻优性能。最后,在分时电价策略引导下,构建基于V2G技术考虑风电出力与电动汽车协同调度的多目标优化模型,该模型旨在最小化电网等效负荷波动与最小化车主充电成本,对目标函数进行模糊处理,将该多目标求解问题转化成单目标非线性优化问题。本文使用鲸鱼优化算法对该优化问题进行仿真求解,仿真结果验证了该调度策略可以有效地平抑配电网的负荷波动,降低峰谷差,也能够给参与调度的车主带来一定的收益。
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