【摘 要】
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近年来,随着国家政策的支持和电动汽车相关技术的成熟,电动汽车数量呈爆发式增长,但这也意味着将会有大量的充电负荷接入电网,给电网的安全稳定运行造成巨大压力。电动汽车融入现代电网相关研究对未来电动汽车的发展有着重要的支撑作用,因此本文从实际的电动汽车充电站运行数据入手,围绕充电负荷对配电网电压稳定影响以及充电负荷预测两个方面展开研究,其主要内容如下:（1）历史相似日充电负荷曲线筛选。本文采用改进的K-
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近年来,随着国家政策的支持和电动汽车相关技术的成熟,电动汽车数量呈爆发式增长,但这也意味着将会有大量的充电负荷接入电网,给电网的安全稳定运行造成巨大压力。电动汽车融入现代电网相关研究对未来电动汽车的发展有着重要的支撑作用,因此本文从实际的电动汽车充电站运行数据入手,围绕充电负荷对配电网电压稳定影响以及充电负荷预测两个方面展开研究,其主要内容如下:（1）历史相似日充电负荷曲线筛选。本文采用改进的K-Means聚类算法对充电日负荷曲线进行历史相似日的筛选。首先就K-Means初始聚类中心选择和聚类数k值确定方法上提出优化。初始聚类中心优化上,以最大密度和最小紧密度作为选取标准。聚类数k值选取上结合手肘折线图和肘形判据,用最小折线角来确定k值。最终成功将充电数据划分为A、B两类充电日负荷曲线,从两类负荷曲线中可以发现电动汽车用户的充电规律,这对电力管理者和充电设施管理者都有着积极的指导作用。（2）充电站对配电网电压稳定性影响的分析。本文根据典型日负荷的标准选择第三章聚类结果的A、B两类负荷曲线作为充电站的典型日负荷曲线,在IEEE33节点配电系统进行潮流计算,并以L指数作为评估电压稳定性指标,最后通过设计场景实验发现:电动汽车充电负荷会不同程度上影响到配电网的电压稳定性,负荷曲线波动大时影响尤为明显,一天中负荷高峰时刻对电压稳定性威胁最大,而平稳的负荷曲线更有利于电网的安全稳定运行;与分散布置相比,充电站集中分布时对配电网电压稳定性的危害更大,所以为了保障配电网的电压稳定,充电站在规划时应尽量分散布置在配电网中。（3）充电站超短期负荷预测研究。考虑到超短期的负荷预测对预测值时间上的要求,本文结合了注意力机制和充电负荷数据时间上的双重特征,在长短期记忆神经元的基础上,提出了TDFAN-CLF模型,以实现对超短期充电负荷的精确预测。通过对比实验发现,在四个模型中TDFAN-CLF模型的MSE和MAE值最小,降为0.09和0.082,所以TDFAN-CLF模型的预测精度最高,并且通过观察图像发现该模型不仅在晴天表现良好,雨天也能够很准确预测到日负荷的高峰,证明该模型适用于配电网电压稳定性的研究,也满足超短期负荷预测的需求。
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