论文部分内容阅读
在能源紧缺和环境污染的双重压力下,许多产业面临转型。电动汽车作为一种新兴的绿色环保交通工具,将成为未来汽车的主要发展方向。目前限制电动汽车发展的关键是充电问题,而且电动汽车入网充电会加大对能源的开采。因此,微电网中的光伏发电系统为电动汽车充电成为可能。当微电网独立运行时,需要考虑短时间内光伏输出功率是否能满足电动汽车的充电需求。而通常情况下,微电网工作在并网模式,电动汽车充电功率会影响配网的安全稳定运行。因此,将电动汽车与光伏协调控制可以缓解其大规模接入对配电网的影响。本文首先对微电网的定义进行简单介绍,并对微电网中的光伏发电系统的运行方式、影响光伏发电系统的因素以及光伏发电系统对配电网的影响进行分析,在此基础上,介绍了电动汽车与光伏组成的微电网的简化结构,为下文微电网优化配置和配网调度打下理论基础。其次,对电动汽车的分类、充电行为特性进行分析,并以充电时间作为主要因素对电动汽车充电功率进行建模,利用蒙特卡洛法进行模拟求解。最后以办公区域为例,分析了该区域内电动汽车驶入、驶离时刻以及充电起始荷电状态的概率分布,计算得到电动汽车随机充电功率曲线,结果显示该区域内电动汽车充电高峰在10:00 至 14:00 间。再次,本文从重合面积的角度提出了微电网优化配置模型。模型中通过求解电动汽车充电功率和光伏输出功率曲线的最大重合面积来平衡二者的功率波动。同时,对模型运用粒子群优化算法进行求解,综合考虑不同气象类型的影响,并通过实例仿真分析,得到光伏输出功率最大能满足的电动汽车充电数量。最后,制定了考虑光伏不确定性的配网调度策略。在考虑光伏不确定性问题时,将历史数据和气象信息按季节类型和气象类型进行模块化,并采用人工神经网络进行光伏输出功率预测。在此基础上,制定了配网调度策略。策略中根据电动汽车是否参与调度对其进行分类,并对每类电动汽车制定不同的调度计划。然后,以满足电动汽车用户充电需求为前提,以配网损耗为优化目标,运用粒子群算法对所制定的策略进行求解,并通过实际配电网进行实例仿真,结果验证了所提策略的有效性和可行性。