基于電動(dòng)汽車與光伏優(yōu)化配置的配網(wǎng)調(diào)度策略研究.pdf

1、在能源緊缺和環(huán)境污染的雙重壓力下，許多產(chǎn)業(yè)面臨轉(zhuǎn)型。電動(dòng)汽車作為一種新興的綠色環(huán)保交通工具，將成為未來(lái)汽車的主要發(fā)展方向。目前限制電動(dòng)汽車發(fā)展的關(guān)鍵是充電問(wèn)題，而且電動(dòng)汽車入網(wǎng)充電會(huì)加大對(duì)能源的開采。因此，微電網(wǎng)中的光伏發(fā)電系統(tǒng)為電動(dòng)汽車充電成為可能。當(dāng)微電網(wǎng)獨(dú)立運(yùn)行時(shí)，需要考慮短時(shí)間內(nèi)光伏輸出功率是否能滿足電動(dòng)汽車的充電需求。而通常情況下，微電網(wǎng)工作在并網(wǎng)模式，電動(dòng)汽車充電功率會(huì)影響配網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。因此，將電動(dòng)汽車與光伏協(xié)調(diào)控制可

2、以緩解其大規(guī)模接入對(duì)配電網(wǎng)的影響。
　　本文首先對(duì)微電網(wǎng)的定義進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹，并對(duì)微電網(wǎng)中的光伏發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行方式、影響光伏發(fā)電系統(tǒng)的因素以及光伏發(fā)電系統(tǒng)對(duì)配電網(wǎng)的影響進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上，介紹了電動(dòng)汽車與光伏組成的微電網(wǎng)的簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)，為下文微電網(wǎng)優(yōu)化配置和配網(wǎng)調(diào)度打下理論基礎(chǔ)。
　　其次，對(duì)電動(dòng)汽車的分類、充電行為特性進(jìn)行分析，并以充電時(shí)間作為主要因素對(duì)電動(dòng)汽車充電功率進(jìn)行建模，利用蒙特卡洛法進(jìn)行模擬求解。最后以辦公區(qū)域?yàn)槔?/p>

3、分析了該區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車駛?cè)?、駛離時(shí)刻以及充電起始荷電狀態(tài)的概率分布，計(jì)算得到電動(dòng)汽車隨機(jī)充電功率曲線，結(jié)果顯示該區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車充電高峰在10:00至14:00間。
　　再次，本文從重合面積的角度提出了微電網(wǎng)優(yōu)化配置模型。模型中通過(guò)求解電動(dòng)汽車充電功率和光伏輸出功率曲線的最大重合面積來(lái)平衡二者的功率波動(dòng)。同時(shí)，對(duì)模型運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行求解，綜合考慮不同氣象類型的影響，并通過(guò)實(shí)例仿真分析，得到光伏輸出功率最大能滿足的電動(dòng)汽車充電數(shù)

4、量。
　　最后，制定了考慮光伏不確定性的配網(wǎng)調(diào)度策略。在考慮光伏不確定性問(wèn)題時(shí)，將歷史數(shù)據(jù)和氣象信息按季節(jié)類型和氣象類型進(jìn)行模塊化，并采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行光伏輸出功率預(yù)測(cè)。在此基礎(chǔ)上，制定了配網(wǎng)調(diào)度策略。策略中根據(jù)電動(dòng)汽車是否參與調(diào)度對(duì)其進(jìn)行分類，并對(duì)每類電動(dòng)汽車制定不同的調(diào)度計(jì)劃。然后，以滿足電動(dòng)汽車用戶充電需求為前提，以配網(wǎng)損耗為優(yōu)化目標(biāo)，運(yùn)用粒子群算法對(duì)所制定的策略進(jìn)行求解，并通過(guò)實(shí)際配電網(wǎng)進(jìn)行實(shí)例仿真，結(jié)果驗(yàn)證了所提策略的