基于智能電網(wǎng)充電調(diào)度策略研究.pdf

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。本文的目標是通過對用戶的充電行為進行建模的基礎(chǔ)上，利用博弈論與排隊論的方法實現(xiàn)可以實現(xiàn)優(yōu)化的充電調(diào)度算法。本文的主要研究主要貢獻主要包括三部分。
　　第一，在電動汽車的充電調(diào)度相關(guān)的模型方面。本文通過真實的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分別建立相應(yīng)的電網(wǎng)負荷的模型，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行相應(yīng)的仿真工作。
　　第二，分析團購在智能電網(wǎng)下充電調(diào)度的適應(yīng)情況。并根據(jù)團購過程中包括開始時間，持續(xù)時間，團購的數(shù)量與定價等影響因素建立團購充電調(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仿真平臺對團購算法有效性進行相應(yīng)的驗證。通過驗證這種調(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，通過有利于真實充電與電網(wǎng)負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)