【摘 要】
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随着我国能源紧张和环境压力不断加大,逐步推广电动汽车已经成为发展我国汽车行业的必经之路。电动汽车不但清洁绿色,还具有特殊的能量储存功能,可以为电力系统提供支持。如果对大量电动汽车的存储容量进行适当调整,可以缓解电力系统中可再生能源存在的不确定因素,从而有效地增加新能源的渗透率。针对电动汽车的削峰填谷需求,确定电动汽车集群并网运行架构,并从单电动汽车并网入手,分别针对双向DC/DC和AC/DC建立数
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随着我国能源紧张和环境压力不断加大,逐步推广电动汽车已经成为发展我国汽车行业的必经之路。电动汽车不但清洁绿色,还具有特殊的能量储存功能,可以为电力系统提供支持。如果对大量电动汽车的存储容量进行适当调整,可以缓解电力系统中可再生能源存在的不确定因素,从而有效地增加新能源的渗透率。针对电动汽车的削峰填谷需求,确定电动汽车集群并网运行架构,并从单电动汽车并网入手,分别针对双向DC/DC和AC/DC建立数学模型并提出相应控制策略,在此基础上搭建了V2G仿真模型,在电动汽车充电G2V和电动汽车放电V2G两种运行模式下进行仿真分析,验证了该模型能够通过用户选择实现G2V和V2G的功能,在满足并网要求前提下保证能量双向流动。由于电动汽车负荷多、容量小且分布分散,使得大规模的电动汽车投入到电网中来难以进行有效的控制。将电动汽车分类集中调控并网,可有效提高调控的快速性,减小对其调控难度。分析了影响电动汽车充放电模型的要素,如电动汽车规模类型、电池特性、用户行为特性等,根据历史统计数据建立了基于蒙特卡洛法的电动汽车充放电功率计算模型,通过算例分析电动汽车在各时间段可用充放电功率。事实上,考虑到电动车使用者的意愿以及电动车本身的参数,每辆电动汽车在电网中的调峰时间和容量都是不同的。采用卷积神经网络方法对电动汽车集群分类,进而确定各时间段可用充放电功率,为后续电动汽车集群参与电网削峰填谷打下基础。借助SPSS仿真平台分别采用指数平滑法和径向基神经网络RBF建模并对未来一天24h电力负荷进行预测,在此基础上分析并组织电动汽车集群有效削峰填谷。其次,在分时电价的基础上,考虑了电池容量、充放电功率等约束条件,以减小电网峰谷差的同时降低电动汽车用户用电成本为目标,建立了多目标协调优化调度模型。采用改进粒子群优化算法PSO进行求解,仿真结果表明该优化调度策略达到削峰填谷的目标,降低了电网的负荷压力,同时在一定程度上降低电动汽车用户充放电成本。
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