基于需求侧响应的电动汽车有序充电研究 电力系统及其自动化专业论文.docxVIP

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基于需求侧响应的电动汽车有序充电研究 Electric Vehicle Ordered Charging based on the demand side response 学科专业:电力系统及其自动化 研 究 生:李昊扬 指导教师:葛少云 教授 天津大学电气与自动化工程学院 二零一二年十二月 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果,也不包含为获得 天津大学 或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名: 签字日期: 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 天津大学 有关保留、使用学位论文的规定。 特授权 天津大学 可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 (必威体育官网网址的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名: 导师签名: 签字日期: 年 月 日 签字日期: 年 月 日 摘 要 能源危机与环境污染是当前人类面临的两大问题,随着人们对汽车的依赖程 度不断加深,电动汽车因其在环境友好、方便快捷等方面的优势成为人类面对这 两大问题的首选对策。电动汽车技术水平正日益提高,其应用范围也在逐年扩大。 大规模的电动汽车通过各种充电设施接入电网进行充电,必然会对电网造成一定 的影响。与此同时,电力供应的市场化转变也在逐步加深,合理的需求侧响应措 施能够针对这一问题发挥巨大作用。本文在利用蒙特卡洛法对大规模电动汽车接 入电网充电负荷进行评估的基础上,针对电动汽车在电力消费中表现的特点,建 立了电动汽车有序充电模型。以电网负荷削峰填谷为目标,通过遗传算法建立针 对电动汽车负荷的需求侧响应策略优化模型,并针对某大型城市进行了算例验 证,证实了模型及优化方法的有效性,主要成果如下。 1.利用蒙特卡洛法模拟不同规模下电动汽车充电对电网负荷曲线的影响,并 从电网运行效率与经济性方面进行评估。 2.通过对电动汽车运行特性的分析,结合经济学及消费心理学提出由时间和 峰谷电价比共同确定的电动汽车用户对需求侧响应措施的响应关系。通过对现有 需求侧响应手段的总结归纳,提出适用于各类电动汽车的需求侧响应措施。 3.提出了一种利用遗传算法确定两段式峰谷电价模型参数的优化方法,通过 该方法可以确定两段式峰谷电价模型的谷电价时段起止时间,以及峰谷电价,为 供电方制定需求侧响应政策提供一定的理论依据。 关键词: 电动汽车 需求侧响应 蒙特卡洛法 峰谷电价 ABSTRACT The energy crisis and environmental pollution has become the two major problems in the world. With the deepening dependence of cars, electric vehicles (EV) has becomes the first choice responses to the two major problems with its environment friendly and convenience. The level of electric vehicle technology and the range of applications are increasing year by year. Large-scale electric vehicle connect to the grid and get charged by a variety of charging facilities. It is bound to have a certain impact on the grid. At the same time, the transformation of the electricity supply market is gradually deepened, and a reasonable response from the demand side will play a significant role to this problem. Based on the assessment of large-scale electric vehicle charging from the grid by Monte Carlo Method, this paper builds t

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