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![電動汽車與智能電網(wǎng)互動下的最優(yōu)調(diào)度模型研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/38b434b6-f0cf-4a51-908d-f3f9031d530b/38b434b6-f0cf-4a51-908d-f3f9031d530b1.gif)
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文檔簡介
1、近年來環(huán)境污染與能源緊缺問題的日益嚴(yán)峻,電動汽車的開發(fā)利用受到各界的關(guān)注。電動汽車部分或全部由電能作為動力來源,具有很好的節(jié)能減排作用。目前,電動汽車的保有量已初具規(guī)模,隨著更多電動汽車的投入,電動汽車接入給電網(wǎng)帶來了不可忽視的影響,這對電網(wǎng)的安全運行提出了新的難題和挑戰(zhàn)。因此,研究電動汽車與智能電網(wǎng)互動問題,對于提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性,進(jìn)一步提升電動汽車的競爭力具有深遠(yuǎn)的實際價值和經(jīng)濟(jì)意義。本文在分析電動汽車接入對電網(wǎng)的影響以及電動汽車與智
2、能電網(wǎng)雙向互動技術(shù)的基礎(chǔ)上,針對電動汽車的充放電特性,建立了電動汽車與智能電網(wǎng)互動下的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。
分析了電動汽車的接入對電網(wǎng)的影響,電動汽車的數(shù)量、充電的時間地點以及功率、用戶的駕駛行為、原有負(fù)荷特性等因素使得電動汽車對電網(wǎng)的影響具有不確定性。針對以上不確定性,研究了電動汽車與智能電網(wǎng)雙向互動技術(shù),在對大規(guī)模電動汽車行駛模式進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合系統(tǒng)運行特性,提出了電動汽車與智能電網(wǎng)雙向互動下的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,以發(fā)電成本最小
3、為目標(biāo)函數(shù),引入電動汽車充放電互補約束,提出的最優(yōu)充放電模型在使系統(tǒng)發(fā)電成本最小的前提下,可解決電動汽車何時充電、放電、以及充放多少電量等相關(guān)問題;在確定開始充電時刻時,主要以拉平負(fù)荷曲線最小負(fù)荷為目的,把汽車充電時段盡量規(guī)劃在負(fù)荷曲線上滑動平均值最小的時段,建立填谷模型;以分批分時段方式為實施,以填谷后修正負(fù)荷曲線為基礎(chǔ),以降低最大負(fù)荷為相應(yīng)目的,建立削峰模型。
對所建模型進(jìn)行算例分析可得:按照兩段或者一段模式進(jìn)行充電,則會
4、導(dǎo)致系統(tǒng)總發(fā)電成本比較高,同時會使峰谷差相應(yīng)地變大,如果采取最優(yōu)充電模式,最大程度上可以使峰谷差降低25%。對大量電動汽車充放電進(jìn)行合理優(yōu)化,能夠減少系統(tǒng)發(fā)電成本,有效降低峰谷差,對電網(wǎng)的穩(wěn)定運行具有一定的積極作用。如果電動汽車采用最優(yōu)充電方式完成其充放電過程,則具有一定的減排作用,如果參與優(yōu)化的車輛越多,其減排作用就會越明顯。大量電動汽車參與優(yōu)化以后,具有比較明顯的削峰填谷作用。當(dāng)系統(tǒng)參與優(yōu)化的電動汽車為20萬輛時,可以降低調(diào)峰成本約
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