【摘 要】
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大规模电动汽车无序充电,若无合理的引导和调度,负荷峰谷值差将会增大,造成“峰上加峰”的现象,增加线路损耗,影响电网安全稳定的运行。因此,合理调度电动汽车充电行为,对改善充电系统峰谷值差、平抑负荷波动,降低用户充电费用至关重要。具体研究内容如下:1)对电动汽车充电负荷进行建模,构建单辆电动汽车充电负荷模型,提出计算多辆电动汽车总负荷的方法,且利用蒙特卡洛方法模拟无序充电负荷,结果表明,无序充电模式下
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大规模电动汽车无序充电,若无合理的引导和调度,负荷峰谷值差将会增大,造成“峰上加峰”的现象,增加线路损耗,影响电网安全稳定的运行。因此,合理调度电动汽车充电行为,对改善充电系统峰谷值差、平抑负荷波动,降低用户充电费用至关重要。具体研究内容如下:1)对电动汽车充电负荷进行建模,构建单辆电动汽车充电负荷模型,提出计算多辆电动汽车总负荷的方法,且利用蒙特卡洛方法模拟无序充电负荷,结果表明,无序充电模式下,充电系统的负荷峰谷值差增大,负荷波动增大。2)针对24小时的时间跨度,对分时电价可行性进行了分析,提出了分时电价定价策略,基于BP神经网络对分时电价进行预测,为用户提供电价变化趋势,激励电动汽车用户合理选择充电时段,也为背包算法中的电价准则提供电价依据,仿真实验表明,相对于阶梯电价,分时电价更有利于达到充电调度的目的。3)针对单个住宅区和多个住宅区的充电调度,提出基于背包算法的充电调度策略,搭建改进的充电调度架构,建立优化调度模型。通过聚合等级函数给电动汽车设置充电等级价值,利用背包算法的贪婪选择特性,得到电动汽车充电优先级。实验结果表明,该充电调度策略降低了负荷峰谷值差,减小了负荷波动,提高了充电系统的负荷利用率,提高了电力系统的经济性,降低了用户充电费用。
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