電動汽車智能充電導(dǎo)航.pdf

1、面對日益緊迫的能源安全及環(huán)境惡化問題,開發(fā)低能耗、環(huán)保的新能源汽車替代傳統(tǒng)的耗油汽車是有重要意義的解決方案之一。電動汽車作為新能源汽車的典型代表,相比燃油汽車,在減少尾氣污染、降低對石油等化石能源的依賴、提升國家能源安全等方面具有突出的優(yōu)勢。電動汽車已成為汽車工業(yè)著力突破的方向之一。未來電動汽車(electric vehicle,EV)的大規(guī)模接入,將給電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行帶來不可忽視的影響,研究如何優(yōu)化電動汽車充電過程將有助于配電網(wǎng)的安

2、全運行。
　　論文首先在一定假設(shè)條件下,根據(jù)傳統(tǒng)燃油車的統(tǒng)計數(shù)據(jù),考慮了部分隨機因素的概率分布,建立了電動汽車功率需求的統(tǒng)計模型。用蒙特卡洛仿真方法求得單臺電動汽車功率需求的期望,進(jìn)而給出規(guī)模化電動汽車總體功率需求的計算方法。
　　在此基礎(chǔ)上,本文提出了基于實時電價的電動汽車智能充電導(dǎo)航系統(tǒng)。電動汽車用戶可以通過智能充電導(dǎo)航系統(tǒng)得到最優(yōu)的充電策略,電力系統(tǒng)也會因為引導(dǎo)電動汽車去預(yù)期的充電站充電而受益。針對不同的導(dǎo)航目標(biāo)和電動

3、汽車用戶需求,設(shè)計了三種不同的充電導(dǎo)航策略:時間最優(yōu)、成本最優(yōu)以及綜合最優(yōu)策略。時間最優(yōu)充電策略只考慮時間因素而未考慮價格因素,成本最優(yōu)只考慮了價格因素而未考慮時間因素,而綜合最優(yōu)策略則介于上述兩者之間。
　　本文通過MATLAB建立數(shù)學(xué)模型,利用蒙特卡洛仿真方法模擬了大量電動汽車在不同充電導(dǎo)航策略下充電對電網(wǎng)的影響。以IEEE33節(jié)點系統(tǒng)為例的仿真結(jié)果表明:相比無序充電時的情景,所提導(dǎo)航策略可在有效降低電動汽車用戶充電成本的同時