面向智能电网需求侧调节的电动汽车充放电调度博弈策略研究
发布时间：2021-07-21 22:29
能源短缺和环境污染日益成为人类社会在21世纪需要克服的重大问题。汽车工业作为国民经济的重要支柱性产业,对社会和环境的发展有着重要的影响。以电动汽车为代表的新能源汽车作为新兴产业,在促进节能减排、缓解环境污染等方面发挥着重要的作用。然而,电动汽车的快速发展也给电网的安全稳定运行带来了挑战。电动汽车巨大的充电需求会加剧电网的负荷波动,对电动汽车充放电过程的优化调度是提高电网运行安全性和稳定性的有效途径。本文基于博弈理论,通过研究智能电网与电动汽车间的互动关系,建立电动汽车参与智能电网需求侧响应的优化模型和定价机制,实现对电网运行状态的优化调节。本文的主要研究内容介绍如下:首先,对电动汽车参与智能电网需求侧响应的重要内容进行了分析。文中介绍了市场中常见电动汽车的类型与特点,建立了电池的充放电模型,并对电动汽车充电模式以及车网互动（Vehicle to Gird,V2G）技术的特点和制约因素进行了分析;从架构和机制的角度对需求侧响应建模进行了介绍,并给出了在不同架构,不同机制下需求侧响应建模的特点和用途;博弈论是解决需求侧响应过程中复杂耦和关系的重要数学理论,文中针对序贯博弈和斯塔克尔伯格博弈...
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图2-1分层控制架构
整体
第3章单一类型电动汽车参与电网负荷需求侧调节的博弈策略研究-33-烝000.50.510.80.60.4110.20100PEVs200PEVs300PEVs400PEVsc)重复参与调节的PEV数量随系数变化情况图3-2不同参数比例下模型的各方面性能情况为了得到最优的排序参数组合，计算在不同参数组合，和下，以及的最优值，具体计算方法如下：epnSYRRU(3-28)式中，eR表示AGG的净收益；pR表示重复参与调节的PEV数量；nU是未完成的调节量。图3-3所示是最大综合效用(SY)下的各参数比例组合情况，不同的形状代表在所有不同的，和情况下，以及的最优参数组合。这也就是说，在图3-2的基础上，通过计算SY在每一种，和比例组合下的最大值，来得到在所有，和组合下使得SY值最大的，以及的最优参数组合。000.50.5110.80.60.40.2100.4,0.0,0.61.0,0.0,0.00.8,0.1,0.1图3-3最大综合效用(SY)下的各参数比例组合在图3-3中，图形占的面积越大，则该种图形所代表的参数组合使得系统整体收益最高的概率也就越高。从该图中可以得出，以及的最优参数组合为“0.8,0.1,0.1”。本章所提出的方法主要涉及三个部分：序贯博弈，排序机制以及PEV定价方法。作为对比，仿真中建立了两组对比方案：基于非合作博弈的调解方案[75]以及基于斯塔克尔伯格博弈的调节方案[76]。对于前者，PEV之间基于非合作博弈进行调节量的分配，未引入排序机制。对于后者，在PEV和AGG之间建立了斯塔克尔伯格博弈模型，由AGG主导调节服务定价。基于上述三种调节策略得到的平均调节价格如图3-4所示，可以看到相较于其他两种策略，本章所提出的策略可以使PEV获得更高的平均调节服务价格。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于主从博弈的充电服务商充电引导方法及其定价策略[J]. 史一炜,冯冬涵,Ella Zhou,方陈. 电工技术学报. 2019(S2)
[2]浅析世界能源供需格局及中国能源清洁化策略[J]. 郭彤荔. 能源与节能. 2019(11)
[3]聚光型太阳能电站与风电场联合优化运行及竞价策略[J]. 方宇晨,赵书强. 中国电机工程学报. 2020(01)
[4]基于动态非合作博弈的大规模电动汽车实时优化调度[J]. 陈吕鹏,潘振宁,余涛,王克英. 电力系统自动化. 2019(24)
[5]基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法[J]. 苏舒,李培军,严辉,丁宁. 电力系统保护与控制. 2019(11)
[6]分布式可再生能源发电集群并网消纳关键技术及工程实践[J]. 盛万兴,吴鸣,季宇,寇凌峰,潘静,施海峰,牛耕,王中冠. 中国电机工程学报. 2019(08)
[7]电动汽车充电对配电网电压质量的影响研究[J]. 吕金炳,宋辉,刘云,李国栋,刘创华,徐永海. 电测与仪表. 2018(22)
[8]分时电价与电动汽车优化调度的主从博弈模型[J]. 杨国清,罗航,王德意,付菁,贾嵘,姚李孝. 电力系统及其自动化学报. 2018(10)
[9]基于V2G无功调度的电网无功补偿[J]. 张恺,尹忠东,杨啸天,闫卓武,黄永章. 电力建设. 2018(01)
[10]基于Stackelberg博弈的车-网双向互动策略研究[J]. 程宏波,李明慧. 华东交通大学学报. 2017(05)
博士论文
[1]离散型序贯博弈计量模型研究[D]. 王方军.首都经济贸易大学 2014
硕士论文
[1]含电动汽车的交直流混合微网分布式电压调节[D]. 刘裕峰.合肥工业大学 2019
[2]基于博弈论的蜂窝异构网络资源分配方法研究[D]. 彭传波.南京邮电大学 2018
[3]电动汽车充/放电优化控制策略研究[D]. 张熠.燕山大学 2018
[4]基于博弈模型的能源互联网需求侧交易问题研究[D]. 李双博.国防科技大学 2017
[5]配电网电压质量与电动汽车充电相互影响研究[D]. 宋辉.华北电力大学(北京) 2017
[6]电动汽车V2G充放电模式对电网负荷曲线影响的分析[D]. 张君.湖北工业大学 2016
[7]电动汽车充电对配电网的影响及电压扰动检测研究[D]. 李艳.长沙理工大学 2016
[8]基于V2G技术的电动汽车充电站与电网接入技术研究[D]. 任百峰.燕山大学 2014
本文编号：3295883
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图2-1分层控制架构
整体
第3章单一类型电动汽车参与电网负荷需求侧调节的博弈策略研究-33-烝000.50.510.80.60.4110.20100PEVs200PEVs300PEVs400PEVsc)重复参与调节的PEV数量随系数变化情况图3-2不同参数比例下模型的各方面性能情况为了得到最优的排序参数组合，计算在不同参数组合，和下，以及的最优值，具体计算方法如下：epnSYRRU(3-28)式中，eR表示AGG的净收益；pR表示重复参与调节的PEV数量；nU是未完成的调节量。图3-3所示是最大综合效用(SY)下的各参数比例组合情况，不同的形状代表在所有不同的，和情况下，以及的最优参数组合。这也就是说，在图3-2的基础上，通过计算SY在每一种，和比例组合下的最大值，来得到在所有，和组合下使得SY值最大的，以及的最优参数组合。000.50.5110.80.60.40.2100.4,0.0,0.61.0,0.0,0.00.8,0.1,0.1图3-3最大综合效用(SY)下的各参数比例组合在图3-3中，图形占的面积越大，则该种图形所代表的参数组合使得系统整体收益最高的概率也就越高。从该图中可以得出，以及的最优参数组合为“0.8,0.1,0.1”。本章所提出的方法主要涉及三个部分：序贯博弈，排序机制以及PEV定价方法。作为对比，仿真中建立了两组对比方案：基于非合作博弈的调解方案[75]以及基于斯塔克尔伯格博弈的调节方案[76]。对于前者，PEV之间基于非合作博弈进行调节量的分配，未引入排序机制。对于后者，在PEV和AGG之间建立了斯塔克尔伯格博弈模型，由AGG主导调节服务定价。基于上述三种调节策略得到的平均调节价格如图3-4所示，可以看到相较于其他两种策略，本章所提出的策略可以使PEV获得更高的平均调节服务价格。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于主从博弈的充电服务商充电引导方法及其定价策略[J]. 史一炜,冯冬涵,Ella Zhou,方陈. 电工技术学报. 2019(S2)
[2]浅析世界能源供需格局及中国能源清洁化策略[J]. 郭彤荔. 能源与节能. 2019(11)
[3]聚光型太阳能电站与风电场联合优化运行及竞价策略[J]. 方宇晨,赵书强. 中国电机工程学报. 2020(01)
[4]基于动态非合作博弈的大规模电动汽车实时优化调度[J]. 陈吕鹏,潘振宁,余涛,王克英. 电力系统自动化. 2019(24)
[5]基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法[J]. 苏舒,李培军,严辉,丁宁. 电力系统保护与控制. 2019(11)
[6]分布式可再生能源发电集群并网消纳关键技术及工程实践[J]. 盛万兴,吴鸣,季宇,寇凌峰,潘静,施海峰,牛耕,王中冠. 中国电机工程学报. 2019(08)
[7]电动汽车充电对配电网电压质量的影响研究[J]. 吕金炳,宋辉,刘云,李国栋,刘创华,徐永海. 电测与仪表. 2018(22)
[8]分时电价与电动汽车优化调度的主从博弈模型[J]. 杨国清,罗航,王德意,付菁,贾嵘,姚李孝. 电力系统及其自动化学报. 2018(10)
[9]基于V2G无功调度的电网无功补偿[J]. 张恺,尹忠东,杨啸天,闫卓武,黄永章. 电力建设. 2018(01)
[10]基于Stackelberg博弈的车-网双向互动策略研究[J]. 程宏波,李明慧. 华东交通大学学报. 2017(05)
博士论文
[1]离散型序贯博弈计量模型研究[D]. 王方军.首都经济贸易大学 2014
硕士论文
[1]含电动汽车的交直流混合微网分布式电压调节[D]. 刘裕峰.合肥工业大学 2019
[2]基于博弈论的蜂窝异构网络资源分配方法研究[D]. 彭传波.南京邮电大学 2018
[3]电动汽车充/放电优化控制策略研究[D]. 张熠.燕山大学 2018
[4]基于博弈模型的能源互联网需求侧交易问题研究[D]. 李双博.国防科技大学 2017
[5]配电网电压质量与电动汽车充电相互影响研究[D]. 宋辉.华北电力大学(北京) 2017
[6]电动汽车V2G充放电模式对电网负荷曲线影响的分析[D]. 张君.湖北工业大学 2016
[7]电动汽车充电对配电网的影响及电压扰动检测研究[D]. 李艳.长沙理工大学 2016
[8]基于V2G技术的电动汽车充电站与电网接入技术研究[D]. 任百峰.燕山大学 2014
本文编号：3295883
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