多能源復合型電動汽車充換儲放電站的能量管理技術研究.pdf

1、由于全世界都面臨著環(huán)境和能源危機，可再生能源和電動汽車受到了世界各國的高度重視。電動汽車充電基礎設施影響了電動汽車推廣和發(fā)展，多能源復合型電動汽車充換儲放電站（Electric Vehicle Battery Charge-Swap-Storge-Discharge Power Station, EV-BCSSDPS）作為重要的充電基礎設施,它將充電站、換電站和儲能電站的功能融合到一起。多能源復合型EV-BCSSDPS不僅可為電動汽車提

2、供快速便捷的換電服務，還可為電動汽車提供清潔的充電能源，另外還可利用梯次儲能作為后備電源。隨著電池技術的進一步發(fā)展和智能電網(wǎng)的建設，EV-BCSSDPS作為智能電網(wǎng)的組成部分，合理利用其儲能特性將對平抑電網(wǎng)負荷波動、接納間歇性可再生能源及提高電網(wǎng)運行效率起到重大作用。本文以多能源復合的EV-BCSSDPS為對象，對其能量預測和能量管理的基本分析理論和設計方法進行了深入研究，包括有光伏發(fā)電預測、充電負荷需求預測、經(jīng)濟優(yōu)化運行管理和成本收益

3、分析。
　　準確的預知光伏系統(tǒng)的輸出功率，對EV-BCSSDPS在未來時段內動力電池、梯次儲能的充放電及與電網(wǎng)交易有著非常重要的意義。針對分布式發(fā)電的隨機性問題，本文建立了光伏系統(tǒng)短期發(fā)電預測系統(tǒng)框架。首先從理論和數(shù)據(jù)上分析了氣象因素與光伏發(fā)電量之間的相關性，并給出了基于距離分析方法的相關性計算準則，考慮了國內太陽輻射站點稀少且預報能力較低的特點，確定了以氣溫和濕度作為基于神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的輸入因子。并給出了含隱含層節(jié)點的網(wǎng)絡結構

4、設計方法，建立了基于反傳播（Back Propagation, BP）神經(jīng)網(wǎng)絡的短期無輻照度輸出功率的預報模型，給出了定量評估模型精度的準則。此外為增強模型對天氣突變的適應能力，由云量預報信息對天氣類型聚類識別，采用自組織特征映射（Self-organizing Feature Map, SOM）方法聚類天氣類型，繼而對各天氣類型采用相應的預測網(wǎng)絡，避免單神經(jīng)網(wǎng)絡的過擬合問題。
　　針對電動汽車換電需求的隨機性問題，準確預知電動汽

5、車的換電及充電需求，開展EV-BCSSDPS充電負荷特性研究對于EV-BCSSDPS內動力電池的有序、經(jīng)濟充電，電網(wǎng)安全運行，站內其它微電源和電網(wǎng)的經(jīng)濟調度等都有重要意義。本文分析了某BCSSDPS的運營基礎數(shù)據(jù)，利用BP及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和隨機建模方法建立了逐小時換電車輛數(shù)模型，基于此建立了電池箱充電起始時刻模型；此外，提出利用行駛里程作為電池充電量需求的度量標準，分析了車輛行駛里程多樣性的特征，建立了基于高斯混合模型（Gaussian

6、 Mixture Model,GMM）的行駛里程模型，間接得出電池初始荷電狀態(tài)（Initial State-of-Charge,SOC0）；另外，電池與充電機的特性決定了電池充電功率與充電時長。因此綜合考慮上述因素，建立了EV-BCSSDPS的充電負荷模型，并給出充電負荷功率計算及預測流程，并編寫了充電負荷預報軟件，實現(xiàn)了EV-BCSSDPS充電負荷需求的預報功能。最后基于非參數(shù)核密度估計方法分析了電動汽車充電負荷預報的不確定性。

7、>　　針對光伏出力和電動汽車充換電需求的隨機性會對EV-BCSSDPS運營帶來不利的影響，本文建立了多能源復合型EV-BCSSDPS的能量管理模型和經(jīng)濟化調度策略。本文對EV-BCSSDPS內微電源如動力電池、梯次儲能、光伏、非充電負荷等進行了分析和建模，優(yōu)化模型中充分考慮了電動汽車換電需求、動力電池充電需求、電池均衡使用約束、功率平衡約束、梯次儲能功率約束等，并在光伏發(fā)電預報和電動汽車充換電需求預報的基礎上，建立了涵蓋充電成本最小、系

8、統(tǒng)負荷波動最小及兼顧二者的EV-BCSSDPS能量調度優(yōu)化模型。所建立的混合整數(shù)規(guī)劃和二次規(guī)劃模型可利用CPLEX求解，可給出包括每組卸載動力電池、梯次儲能、電網(wǎng)、光伏內的出力組合。將仿真結果與無序充電方案對比，定量評估了不同優(yōu)化策略的能量管理模型對充電成本和系統(tǒng)負荷波動的影響。由于實際運行中，充換電需求預報會有誤差，本文也定量評估了換電需求預報誤差對EV-BCSSDPS優(yōu)化運行的影響。
　　EV-BCSSDPS是我國電動汽車應用

9、的重要充電基礎設施之一，得到了廣泛關注和示范推廣。本文探討了EV-BCSSDPS的組成結構和運營模式，選擇以電池租賃運營模式的EV-BCSSDPS為研究對象，考慮了其投資成本、運營以及維護費用、人工薪酬等成本及充換電服務等收益，并給出評估EV-BCSSDPS成本效益模型的評價指標。建立了基于GUI的EV-BCSSDPS全壽命周期成本收益分析軟件，并對該模型進行敏感性分析，得出影響EV-BCSSDPS收益的關鍵因素序列。該模型及分析結果為