包括可再生能源發(fā)電的配電系統(tǒng)中電動汽車優(yōu)化調(diào)度和充電站規(guī)劃.pdf

1、氣候變化引起了國際社會對大量使用化石能源負面影響的廣泛關(guān)注。發(fā)展電動汽車和可再生能源工業(yè)被認為是減少有害氣體排放的重要措施。電動汽車的快速發(fā)展可以將汽車的能量來源由石油轉(zhuǎn)變?yōu)殡娔埽@一過程將會減少環(huán)境污染，同時降低對進口石油的依賴。然而，電動汽車也將會給電力系統(tǒng)帶來新的技術(shù)問題，電力系統(tǒng)可能并未做好消納大規(guī)模電動汽車負荷的準(zhǔn)備。另一方面，可再生能源也會給電力系統(tǒng)運行帶來新的挑戰(zhàn)。由于風(fēng)速和光照強度的不確定性，可再生能源的出力具有間歇性，

2、將會給電力系統(tǒng)正常穩(wěn)定運行帶來負面影響。另一方面，在電動汽車發(fā)展的初級階段，缺乏足夠的充電設(shè)施被認為是成功推廣電動汽車所面臨的最大障礙之一。
　　鑒于以上背景，本論文研究了利用電動汽車的儲能特性降低負荷波動或者可再生能源出力波動。針對充電設(shè)施不足的現(xiàn)狀，還研究了電動汽車充電站的規(guī)劃問題。本論文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:
　　(1)基于電動汽車能耗和充放電行為的不確定性分析，提出了降低電力系統(tǒng)負荷波動的電動汽車調(diào)度模型。

3、并運用交叉熵算法來求解優(yōu)化調(diào)度問題。并在一個IEEE33節(jié)點配電系統(tǒng)中驗證了所提出調(diào)度模型的有效性和適用性。仿真結(jié)果表明，和隨機充電相比，電動汽車充放電過程經(jīng)優(yōu)化調(diào)度后，負荷曲線波動得到了有效降低，同時配電系統(tǒng)的安全穩(wěn)定性也得到了提高。
　　(2)大量閑置的電動汽車可以用來作為分布式儲能裝置為可再生能源出力不足提供支撐。為了降低可再生能源出力不穩(wěn)定性帶來的負面影響，提出了能夠合理計及電動汽車充放電及可再生能源出力不確定性的隨機優(yōu)化

4、調(diào)度模型。假定風(fēng)速服從瑞利分布，光照服從Beta分布，計算了風(fēng)電和太陽能出力的概率密度函數(shù)。然后解析推導(dǎo)了風(fēng)電和光伏出力的數(shù)學(xué)期望、方差及二階原點矩表達式。綜合考慮了各種不確定性因素后，提出了以可再生能源出力削峰填谷為目標(biāo)的優(yōu)化模型，并用遺傳算法進行求解。研究中考慮了可再生能源隨位置、季節(jié)等不同變化的多種情況，并在一個配電系統(tǒng)中驗證了所提出優(yōu)化模型和運用遺傳算法求解的有效性。
　　(3)為促進電動汽車的大規(guī)模應(yīng)用，電動汽車充電站的

5、最優(yōu)選址和定容變得十分重要。提出了能夠保證充電站服務(wù)能力，同時降低配電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗和電壓偏移的多目標(biāo)優(yōu)化模型。建立了考慮電池容量約束的充電站截留選址模型，最大化充電站為電動汽車服務(wù)的能力，并有粒子群算法進行求解。最后用一個含有33節(jié)點配電系統(tǒng)和25節(jié)點交通系統(tǒng)的模型驗證了所提出方法的合理有效性。
　　(4)研究了綜合評估方法在充電站規(guī)劃中的作用。運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法來輔助規(guī)劃者在充電站多目標(biāo)規(guī)劃的帕累托解中做出最終決策，從而使所得