【摘 要】
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随着化石燃料的加剧使用,能源危机和污染问题变得愈来愈突出,以风力、光伏等清洁能源作为主要供能形式的微电网系统成为关注的热点。同时伴随着低碳出行的提倡,电动汽车（electric vehicle,EV）成为了传统燃油汽车良好的代替品,非营运电动汽车呈现大规模发展趋势,但其充电的随机性将会对微电网电源侧的供能配置提出挑战。因此,针对大规模非营运电动汽车接入微电网带来随机性的需求功率增加以及电网波动增大
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随着化石燃料的加剧使用,能源危机和污染问题变得愈来愈突出,以风力、光伏等清洁能源作为主要供能形式的微电网系统成为关注的热点。同时伴随着低碳出行的提倡,电动汽车（electric vehicle,EV）成为了传统燃油汽车良好的代替品,非营运电动汽车呈现大规模发展趋势,但其充电的随机性将会对微电网电源侧的供能配置提出挑战。因此,针对大规模非营运电动汽车接入微电网带来随机性的需求功率增加以及电网波动增大情况,本文深入研究了非营运电动汽车渗透率变化带来的充电负荷的变化情况以及高渗透率非营运电动汽车接入微电网后的能量调度问题。首先通过对非营运电动汽车的历史数据进行分析,得到充电时刻和日行驶里程在不同时段的分布情况,进而拟合得到非营运电动汽车的出行特点和充电规律,建立了非营运电动汽车充电模型。并分别对风力发电、光伏发电、储能系统以及微型燃气轮机这四种微源的工作原理和工作机制进行了详细地分析。然后通过关联度分析将公共类充电设施数量、人均可支配收入、人均消费支出、第二产业投资额增长率、非营运汽车总数这五种因素确定为非营运电动汽车保有量的主要影响因素,进而利用优化后的灰色预测模型（GM（1,N））预测得到非营运电动汽车保有量的变化,得到了不同年份下的渗透率,同时发现其渗透率逐步向高渗透率发展。采用蒙特卡洛法对所建立的充电模型进行求解,得到了不同渗透率下的充电负荷。发现在不同渗透率下的电动汽车充电负荷峰谷差较大,并通过IEEE33节点分析出在高渗透率非营运电动汽车接入电网后,所带来电压波动变化情况。接着建立了以综合运行成本最低、储能充放电量最少以及环境效益最优为优化目标的调度模型。由于调度模型属于高维（三维及以上）目标函数的求解问题,提出改进的非支配遗传算法3（NSGA-Ⅲ）进行求解。所改进的算法主要体现在克服原有算法的局限性,以增加物种的多样性以及搜索的全局性,采用测试函数将其与MOPSO、NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ对比发现,改进的NSGA-Ⅲ算法在分布性、多样性和收敛性是优于其他算法的。最后对微电网系统的参数进行仿真设置,并根据微电网的不同运行模式以及考虑高渗透率非营运电动汽车的接入情况,制定了四种不同的调度策略。采用改进的NSGA-Ⅲ算法对不同的调度策略进行求解,通过仿真验证分析了微电网在不同调度策略下各微源的配置方案和优化目标值结果。结果表明微电网在并网运行模式下接入高渗透率非营运电动汽车明显比离网模式下造成的负荷波动小。同时还表明,微电网在并网运行模式下更具有经济性。
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