微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行下電動汽車充放電策略研究.pdf

1、目前全球正面臨著電力需求的快速增長、能源短缺和環(huán)境惡化之間日益劇烈的矛盾，為此分布式發(fā)電技術(shù)得到了廣泛關(guān)注。但分布式發(fā)電的多樣性，間接性和復(fù)雜性限制了其大規(guī)模發(fā)展。微網(wǎng)作為智能電網(wǎng)建設(shè)的重要組成部分，可以有效解決分布式發(fā)電大規(guī)模接入帶來的問題，同時提升其與大電網(wǎng)互聯(lián)的可靠性和靈活性。此外，隨著電動汽車的廣泛使用，其充放電行為具有隨機(jī)性和分散性，給電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來新的挑戰(zhàn)。
　　論文首先以家用電動汽車為研究對象，基于傳統(tǒng)汽車車

2、主的出行習(xí)慣和行駛特征的調(diào)查統(tǒng)計，建立了電動汽車接入電網(wǎng)時間和日行駛距離的數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上，提出了兩種電動汽車充放電策略：峰谷模式，指在系統(tǒng)負(fù)荷高峰和低谷時控制電動汽車充電和放電；智能模式，指根據(jù)各時段微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)機(jī)組可發(fā)最大功率和負(fù)荷的差額，控制電動汽車的充放電功率，以提高微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)負(fù)荷與出力的匹配度。接著，統(tǒng)籌考慮微網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和電動汽車充放電效益，基于雙層優(yōu)化理論，提出了電動汽車充放電策略雙層優(yōu)化模型，上層模型以微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行成本

3、最小為目標(biāo)，下層模型以電動汽車充放電效益最大為目標(biāo)。針對雙層優(yōu)化NP難問題，采用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）條件將雙層優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成一個單層帶平衡約束的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型進(jìn)行求解。算例結(jié)果表明論文所提充放電策略能夠降低微網(wǎng)的運(yùn)行成本和電動汽車的充放電成本，驗證了論文所提模型的有效性和可行性。
　　在此基礎(chǔ)上，引入了車輛路徑問題，以物流配送電動汽車為研究對象，提出了考慮微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的電動汽車行駛路徑和充放電策略協(xié)同優(yōu)化模