規(guī)?；妱?dòng)汽車與電網(wǎng)互動(dòng)策略研究.pdf

1、電動(dòng)汽車(Electric Vehicle，EV)具有節(jié)能環(huán)保的優(yōu)點(diǎn)，是未來(lái)的主要交通工具。電動(dòng)汽車充放電行為具有波動(dòng)性，在不受控制的情況下，電動(dòng)汽車車主傾向于在出行結(jié)束后立即將電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)充電，其大規(guī)模的無(wú)序充電行為會(huì)對(duì)居民小區(qū)的負(fù)荷特性、配電網(wǎng)的電壓質(zhì)量以及區(qū)域電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行造成不同程度的影響。通過電動(dòng)汽車與電網(wǎng)互動(dòng)技術(shù)(Vehicle to Grid，V2G)，使電動(dòng)汽車有序充放電，在電網(wǎng)側(cè)改善電網(wǎng)負(fù)荷特性、電壓質(zhì)量以及頻率質(zhì)

2、量，在用戶側(cè)可以降低車主的充電成本，對(duì)其展開研究意義重大。論文主要包括以下內(nèi)容:
　　1)提出了考慮居民小區(qū)負(fù)荷特性的電動(dòng)汽車充放電調(diào)度策略。綜合考慮電動(dòng)汽車的行駛特性、電池特性等約束條件，建立了計(jì)及峰谷差、日負(fù)荷率、負(fù)荷均方差和用戶電費(fèi)的多目標(biāo)的電動(dòng)汽車與居民小區(qū)互動(dòng)的調(diào)度策略。采用雙層離散粒子群算法優(yōu)化電動(dòng)汽車充放電調(diào)度模型進(jìn)行求解，解決智能優(yōu)化算法難以求解含等式約束方程的問題。第1層優(yōu)化通過離散粒子群算法求解滿足所有約束條件

3、的單輛電動(dòng)汽車充放電計(jì)劃可行解，第2層優(yōu)化采用基本粒子群算法迭代優(yōu)化電動(dòng)汽車充放電調(diào)度模型。對(duì)無(wú)序充電、有序充電調(diào)度、有序充放電調(diào)度模式以及不同用戶響應(yīng)度的電動(dòng)汽車充放電調(diào)度策略進(jìn)行仿真分析。
　　2)提出了考慮配電網(wǎng)電壓越限概率的電動(dòng)汽車代理商定價(jià)策略。首先，通過拉丁超立方采樣技術(shù)構(gòu)建電動(dòng)汽車充電場(chǎng)景，根據(jù)主從博弈理論確定各充電場(chǎng)景的充電起始時(shí)間，建立電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)概率負(fù)荷模型。其次，應(yīng)用半不變量動(dòng)態(tài)概率潮流求解各節(jié)點(diǎn)的電壓幅值概

4、率分布，以此評(píng)估電壓合格情況，并以代理商期望收益最大為目標(biāo)，以電價(jià)波動(dòng)限值和電壓合格率期望值為約束，建立代理商定價(jià)策略。再次，采用雙層粒子群算法求解電動(dòng)汽車代理商定價(jià)策略，在底層優(yōu)化中處理電價(jià)約束條件，頂層優(yōu)化中處理系統(tǒng)約束條件。最后，在IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)中進(jìn)行仿真分析。
　　3)提出了考慮區(qū)域電網(wǎng)有功偏差特性的電動(dòng)汽車調(diào)頻控制策略。該控制策略以V2G控制和負(fù)荷頻率控制的聯(lián)合優(yōu)化為研究對(duì)象，考慮了區(qū)域電網(wǎng)有功偏差分布對(duì)非線性

5、頻率控制的影響，在兩區(qū)域互聯(lián)電網(wǎng)中，建立負(fù)荷頻率控制模型和V2G控制模型，詳細(xì)分析了電動(dòng)汽車的分層調(diào)度機(jī)制以及有功偏差的電氣量和統(tǒng)計(jì)特性，通過拉丁超立方采樣技術(shù)構(gòu)造了有功偏差波動(dòng)場(chǎng)景，以各有功偏差波動(dòng)場(chǎng)景下的時(shí)間積分絕對(duì)誤差之和最小為目標(biāo)函數(shù)，通過帶壓縮因子的粒子群優(yōu)化算法對(duì)聯(lián)合優(yōu)化控制器進(jìn)行求解。為了驗(yàn)證算法的有效性，分別在單一有功偏差波動(dòng)場(chǎng)景和長(zhǎng)時(shí)間序列的有功偏差波動(dòng)場(chǎng)景中，與無(wú)電動(dòng)汽車參與調(diào)頻和不進(jìn)行控制參數(shù)優(yōu)化模式的調(diào)頻效果進(jìn)行