基于多代理系统的电动汽车充电仿真模型及应用研究

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1、东南大学硕士学位论文基于多代理系统的电动汽车充电仿真模型及应用研究姓名：董传燕申请学位级别：硕士专业：电气工程指导教师：高赐威2012-06-01摘要传统汽车消耗了大量优质紧缺的石油天然气，这使日益紧张的能源供求矛盾进一步加深。电动汽车全部或部分以电能为动力，能够实现使用过程“零排放”，且噪声低，是解决交通、能源和环境问题的重要手段。然而大量电动汽车的充电行为会给电网正常运行带来较大的影响。电动汽车充电方式的多样性、充电时间、地点的无序性对电网的冲击是电动汽车大规模应用中必须要解决的问题。本文以电动汽车充电行为为研究对象

2、，从电动汽车充电行为仿真、电动汽车充电站布点规划、电动汽车集中型充电站一体化调度等方面进行了较为深入的研究。首先，本文建立了基于多代理系统的电动汽车充电行为仿真模型，将电动汽车(用户)及充电设备作为具有适应性的主体，交通网络与电力网络作为主体生存环境，模拟主体与主体、主体与环境之间的交互行为，主体通过不断学习，不断优化自身决策。调整参数，观察不同参数下电动汽车充电时间分布、用户满意度等的分布情况。仿真结果表明该系统通过电动汽车、充电设施、电力网络、交通网络之间的互动建模，可以反映电动汽车充电行为与电网的互动策略，为研究电

3、动汽车充电行为提供便捷、高效的工具。第二，通过对本文建立的充电行为仿真模型的分析得出，电动汽车充电站的站址和容量对用户充电行为具有较大影响。本文应用基于多代理系统的电动汽车充电行为仿真模型建立了充电站选址定容模型，在给定候选站址的基础上筛选获得了充电站站址和容量。该模型综合考虑了用户满意度和充电站建设成本两个因素，行为仿真中各个主体都有自己的更新规则，如用户满意度、电网规划、运行成本等，在保证满足用户充电需求的基础上最大化满意度并尽量降低充电成本。使用电动汽车充电行为仿真软件进行模拟，并通过粒子群算法对充电站位置进行更新

4、。最后，通过算例对模型进行了验证。最后，在集中型充电站和配送站位置和容量确定的情况下，合理的选择配送方案和充电方案有利于最小化运行成本。本文建立了基于多代理系统的集中型充电站一体化调度模型，同时考虑配送和充电两个环节，应用粒子群算法计算得到最终结果。算例表明，一体化优化调度的方案可以有效的降低运行费用。算例仿真结果的比较验证了模型的有效性。关键词：电动汽车，充电站选址，复杂自适应系统，多代理系统，一体化调度，粒子群算法HABSTI乙气CTABSTRACTConventionalcarsconsumealotofhi曲qu

5、alityoilandgas，whichfurtherdeepenstheincreasinglytightenergysupplyanddemandcontradiction．ElectricVehicles(abbreviateasEV)inwholeorinpartuseelectricityaSdrivingforcetoachieve”zeroemissions”andlow—noiseduringdailyuse，isallimportantsolutionofcurrenttransportation，en

6、ergyandenvironmentalissues．Alargenumberofelectricvehiclesconnectedtothegridforchargingwillbringgreatimpacttothepowergrid．Therearesomeimportantproblemsthatmustbesolvedbeforetheapplicationoflarge·scaleuseofelectricvehicles，suchaSthediversityoftheelectriccarcharging

7、，thedisorderofchargingtimeandplace，allthesewillbringgreatchallengetothenormaloperationofthegrid．Thebehaviorofelectricvehiclecharging．studiesthemodelingandsimulationoftheelectricvehiclecharging，thesiteplanningofthechargingstations，theintegrateddispatchstrategyofth

8、ebattery-switchstationandsomerelatedproblemsaretalkedinthispaper．Firstly,inthispaperamulti·-agent-·basedEVchargingsimulationsystemwithSWARMplatformisbuiltforst