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文檔簡介
1、隨著傳統(tǒng)能源日益枯竭與溫室效應(yīng)的加重,以低碳,環(huán)保,可循環(huán)利用為主題新能源逐漸成為熱點(diǎn)話題。而以集成新能源為主打的智能電網(wǎng),越來越受到更多人的重視。智能電網(wǎng)作為傳統(tǒng)電網(wǎng)的升級,將引領(lǐng)多個研究領(lǐng)域融合。隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展,智能化、低碳化的電動汽車得到廣泛的應(yīng)用。電動汽車作為面向未來的交通工具,可以有望實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的雙向電力交互。而另一方面在傳統(tǒng)電網(wǎng)的用電高峰的基礎(chǔ)上,大量的電動汽車的引入勢必會帶來電網(wǎng)的“峰上峰”的情況。如何在集成大量電動汽車
2、的情景下,高效的利用現(xiàn)有電網(wǎng)對日益增長的電能需求進(jìn)行合理化的充放電行為成為主流話題。
本文將主要精力研究智能電網(wǎng)的充電策略研究。本文的目標(biāo)是通過對用戶的充電行為進(jìn)行建模的基礎(chǔ)上,利用博弈論與排隊(duì)論的方法實(shí)現(xiàn)可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的充電調(diào)度算法。本文的主要研究主要貢獻(xiàn)主要包括三部分。
第一,在電動汽車的充電調(diào)度相關(guān)的模型方面。本文通過真實(shí)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分別建立相應(yīng)的電網(wǎng)負(fù)荷的模型,電動汽車的模型及用戶駕駛行為的模型。這些模型相比較傳
3、統(tǒng)模型能夠更有效的進(jìn)行相應(yīng)的仿真工作。
第二,分析團(tuán)購在智能電網(wǎng)下充電調(diào)度的適應(yīng)情況。并根據(jù)團(tuán)購過程中包括開始時間,持續(xù)時間,團(tuán)購的數(shù)量與定價等影響因素建立團(tuán)購充電調(diào)度策略,同時提出了相應(yīng)的優(yōu)化算法。在此基礎(chǔ)上利用Matlab仿真平臺對團(tuán)購算法有效性進(jìn)行相應(yīng)的驗(yàn)證。通過驗(yàn)證這種調(diào)度算法可以有效的適應(yīng)于大規(guī)??深A(yù)測化的充電調(diào)度。
第三,通過有利于真實(shí)充電與電網(wǎng)負(fù)荷信息整合的分時隙充電模型,考慮兩個方面的因素包括電網(wǎng)的調(diào)
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