電動汽車與智能電網(wǎng)互動下的最優(yōu)調度模型研究.pdf

1、近年來環(huán)境污染與能源緊缺問題的日益嚴峻，電動汽車的開發(fā)利用受到各界的關注。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，進一步提升電動汽車的競爭力具有深遠的實際價值和經(jīng)濟意義。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)雙向互動技術的基礎上，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)濟調度模型。
　　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，在對大規(guī)模電動汽車行駛模式進行分析的基礎上，結合系統(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)濟調度模型，以發(fā)電成本最小

3、為目標函數(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問題；在確定開始充電時刻時，主要以拉平負荷曲線最小負荷為目的，把汽車充電時段盡量規(guī)劃在負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，以填谷后修正負荷曲線為基礎，以降低最大負荷為相應目的，建立削峰模型。
　　對所建模型進行算例分析可得：按照兩段或者一段模式進行充電，則會

4、導致系統(tǒng)總發(fā)電成本比較高，同時會使峰谷差相應地變大，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。當系統(tǒng)參與優(yōu)化的電動汽車為20萬輛時，可以降低調峰成本約