智能電網背景下插電式電動汽車的需求側管理.pdf

1、由于巨大的環(huán)境效益和經濟效益，插電式電動汽車(Plug-in Electric Vehicles，PEV)在不久的將來將變得非常普及。但是大規(guī)模的PEV注入電網有可能會造成配電網絡過負荷，特別是低壓變壓器會受到很大的威脅。在智能電網的背景下，可以通過協(xié)調PEV充電來降低峰時負荷，或者稱為需求側管理(demand-side management，DSM)。本論文主要針對住宅區(qū)的低壓變壓器對PEV的充電進行管理，提出了一個去中心化的算法來協(xié)

2、調PEV充電。該論文的主要研究工作如下所述:
　　1.介紹了智能電網和需求側管理的概念，以及電動汽車發(fā)展的歷史和大量PEV注入對電力系統(tǒng)帶來的負面影響;然后對相關的研究工作進行了綜述和分析。
　　2.在介紹了PEV充電動態(tài)模型和配電網結構之后，把PEV充電的DSM問題描述成了一個優(yōu)化問題。優(yōu)化的目標是讓低壓變壓器上的負荷曲線盡量的平坦，同時要滿足用戶的充電需求:在規(guī)定時間充電到規(guī)定程度。
　　3.提出了一個基于著名的注

3、水算法的去中心化算法來解決這個優(yōu)化問題，又使用脈寬調制原理(pulse-width modulation，PWM)來解決開關型充電器的問題。接著，引入了滾動優(yōu)化的方法來緩解由于預報不精確和PWM引起的量化帶來的誤差，以及解決PEV隨機到來的問題。另外，每一個PEV只需要計算它自己的功率分配，因此這個算法的實施對計算量和通信量的要求都比較低，而且具有較強的擴展性。
　　4.最后，從理論上證明了算法的最優(yōu)性，并通過仿真驗證了算法的有效