微网经济运行下电动汽车充放电策略研究

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1、学校代号10536学号12105010447分类号TM715密级公开硕士学位论文微网经济运行下电动汽车充放电策略研究学位申请人姓名杨鑫所在学院电气与信息工程学院指导教师杨洪明教授学科专业电气工程研究方向电力系统运行与控制论文提交日期2015年4月学校代号：10536学号：12105010447密级：公开长沙理工大学硕士学位论文微网经济运行下电动汽车充放电策略研究学位申请人姓名杨鑫指导教师杨洪明教授所在学院电气与信息工程学院专业名称电气工程论文提交日期2015年4月论文答辩日期2015年5月答辩委员会主席李欣然教授Re

2、searchoncharging/dischargingstrategyforelectricvehiclesundermicro-grideconomicoperationByYANGXinB.E.(ChangshaUniversityofScience&Technology)2012AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinElectricalEngineeringinChang

3、shaUniversityofScience&TechnologySupervisorProfessorYangHongmingApril,2015摘要目前全球正面临着电力需求的快速增长、能源短缺和环境恶化之间日益剧烈的矛盾，为此分布式发电技术得到了广泛关注。但分布式发电的多样性，间接性和复杂性限制了其大规模发展。微网作为智能电网建设的重要组成部分，可以有效解决分布式发电大规模接入带来的问题，同时提升其与大电网互联的可靠性和灵活性。此外，随着电动汽车的广泛使用，其充放电行为具有随机性和分散性，给电网的安全稳定运行带来

4、新的挑战。论文首先以家用电动汽车为研究对象，基于传统汽车车主的出行习惯和行驶特征的调查统计，建立了电动汽车接入电网时间和日行驶距离的数学模型。在此基础上，提出了两种电动汽车充放电策略：峰谷模式，指在系统负荷高峰和低谷时控制电动汽车充电和放电；智能模式，指根据各时段微网系统内机组可发最大功率和负荷的差额，控制电动汽车的充放电功率，以提高微网系统内负荷与出力的匹配度。接着，统筹考虑微网运行经济性和电动汽车充放电效益，基于双层优化理论，提出了电动汽车充放电策略双层优化模型，上层模型以微网系统运行成本最小为目标，下层模型以电

5、动汽车充放电效益最大为目标。针对双层优化NP难问题，采用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件将双层优化问题转换成一个单层带平衡约束的数学优化模型进行求解。算例结果表明论文所提充放电策略能够降低微网的运行成本和电动汽车的充放电成本，验证了论文所提模型的有效性和可行性。在此基础上，引入了车辆路径问题，以物流配送电动汽车为研究对象，提出了考虑微网经济运行的电动汽车行驶路径和充放电策略协同优化模型。该模型根据风电机组各时段的出力预测值、用户负荷预测值以及配送公司的配送任务，对电动汽车行驶路径、快充时长以及各时段

6、的充放电功率进行决策，以实现微网能量交互成本、电动汽车快速充电成本和电池损耗成本的微网综合运行成本最小。采用混合编码的自适应帝国主义竞争算法对模型进行求解，算例结果表明，论文所提方法可以在电动汽车完成配送任务的同时，有效提升微网对可再生能源发电的消纳能力，大幅降低微网运行成本。关键词：微网；电动汽车；充放电策略；行驶路径优化；双层优化；帝国主义竞争算法IABSTRACTAtpresent,duetotheincreasinglyintensecontradictionsbetweentherapidgrowthofe

7、lectricitydemand,energyshortagesandenvironmentaldegradation,sothetechnologyofdistributedgenerationhasbeenwidelyconcerned.Butthelarge-scaledevelopmentofdistributedgenerationislimitedbyitsdiversity,indirectnessandcomplexity.Asanimportantpartoftheconstructionofsma

8、rtgrid,microgridcaneffectivelysolvetheproblemcausedbyalargenumberofdistributedpowergenerationequipmentconnectedtothegrid,andimprovethereliabilityandflexibilityoftheinterconn