充电站储能应用典型模式分析及配置方法研究
发布时间：2021-02-25 15:59
电动汽车的快速发展促进用电负荷及充电站数量的增长,与此同时也带来充电站扩容难、运行费用高、影响配电网电压质量等一系列问题。配置储能可以有效解决上述问题,但储能成本较高制约了其应用范围,合理配置储能容量是目前的研究热点。现有文献主要对单个类型充电站进行储能配置,当充电站数量较多时逐个分析的工作量繁重,本文则以此为突破点展开研究。从储能在充电站中的应用角度,提出一套量化指标体系,实现充电站类型的快速识别,并提供储能配置方向及容量上的指导。建立储能容量优化配置模型,优化配置容量并对比验证指标体系的可行性。主要内容如下:首先,采用聚类分析与贝叶斯判别法对多组充电站负荷特性分类,初步分为七类。为进一步明确充电站类型与储能配置的关系,从储能配置的角度总结出负荷主要影响因素为:用户出行规律及峰谷电价。采用相关性分析负荷类型与影响因素之间的关系,根据相关系数进一步简化充电站类型,得到五类典型充电站,并建立在储能配置目标下的充电站负荷分类指标,可用于快速识别充电站类型。其次,分析充电站配置储能的商业应用模式,主要是改善功率特性与赚取电价差两个方向;改善功率特性可分为延缓充电站扩容、削峰以降低运行成本、低...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一电动汽车充电基础设施
模式下的储能容量优化配置。研宄成果可对大量充电站负荷数据进行分类并指导??储能配置的方向、容量范围、成本范围，在实际工程中可作为初步判定的参考，??再采用优化算法进行精确计算。本文研宄思路如图１－３所示。??第一章，简要介绍了研宄背景和意义，总结电动汽车广泛应用后对电网产生??的影响，并分析了国内外储能规划以及充电站储能配置的研宄现状。??第二章，采用聚类分析法及贝叶斯判别法对现有充电站数据进行分类，并分??析影响充电站负荷变化的因素，提取出与储能配置相关的影响因素。基于这些影??响因素采用相关性分析对初步分析的类型进行再次归类，得到五类典型的充电负＾??荷类型。根据相关系数确定这五类充电站快速分类的指标，为储能配置方向奠定??基础。??第三章，分析储能在充电站中的应用模式，采用储能容量预估方法计算容量??范围。分析何种状态下充电站需求配置储能以及配置方向
按２．１．１节的聚类分析原理，利用ｍａｔｌａｂ软件对现有负荷数据进行分类，输入??２３组数据，以每小时的电量作为聚类指标，对所有数据标准化，采用相似性测度??及最短距离法分析可得聚类树状图如图２－２所示。??０．６?［－???ｐ－ｉ￣￣——ｒ￣??０．５５－??０．５－??妮?０．４５－??遊?０．４?＿????ｒ－ｒｎ??Ｉ－?１?ｒｈ??ｍ?０．３５－??０．３－??０．２５－??〇．２?卜?ｒｈ?ｆ?丨?Ｉ?ｒｈ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?ＩＩ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?—??２０?２２?５?１６?８?１１５１９１８１４１３１２１０?２?４?６２１?２３?１７９?３?７１１??南罗民高立莲南深汇福福深深福桩风宝小笃北龙光天宝＾?村??留溝§匿Ｉ?ｓ?ｎ１雲異Ｉ歡撰關１?ｉ?１?§?Ｉ錯雛韓Ｉ雲??ｍ?湖丢生公电海宝加车＊?场电竹站区创电猡交谐?ｋ场技＆附??ｋ?ｉ?１?ｇ?Ｉ?ｓ?１?ｉｌ?１?？?Ｉ?Ｉ?Ｓ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?１?ｉ?ｉ?ｉｓ?１１?Ｉ??医充站化车车站?充站?站华紫停电荷辛电站振明六ｇ?电??１?表?１１１?Ｓ?Ｉ?Ｓ?Ｓ?ａ?Ｓ?Ｉ?Ｋ??Ｉ?１１?４４?ＩＩ?ｐ?Ｉ?站??ｓ?Ｉ??图２－２聚类树状图??Ｆｉｇ．２－２?Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ?ｔｒｅｅ??采用Ｂｅｍｉｒｍｅｎ于１９７２年提出的根据谱系图分析准则来确定适当的分类方法??图２－２中纵坐标为聚类距离，横坐标为各充电站，从图中可以看出聚类距离??１２??
【参考文献】：
期刊论文
[1]计及电动汽车主动充电管理的配电网与充电站协同规划[J]. 陈中,段然,黄学良,陆舆. 电测与仪表. 2019(20)
[2]采用深度学习和多维模糊C均值聚类的负荷分类方法[J]. 石亮缘,周任军,张武军,余虎,李彬,王珑. 电力系统及其自动化学报. 2019(07)
[3]电动汽车充电负荷对配电变压器寿命损失的影响研究[J]. 唐岚,王飞,刘雪莹. 电气应用. 2018(12)
[4]基于聚类分析法的空气源热泵辅助太阳能热水系统气象分类研究[J]. 曾乃晖,袁艳平,孙亮亮,姚盼,邓志辉. 太阳能学报. 2017(11)
[5]“车–路–网”模式下电动汽车充电负荷时空预测及其对配电网潮流的影响[J]. 邵尹池,穆云飞,余晓丹,董晓红,贾宏杰,吴建中,曾沅. 中国电机工程学报. 2017(18)
[6]基于需求响应的光伏微网储能系统多目标容量优化配置[J]. 周楠,樊玮,刘念,林心昊,张建华,雷金勇. 电网技术. 2016(06)
[7]配电网络公共储能位置与容量的优化方法[J]. 肖峻,张泽群,梁海深. 电力系统自动化. 2015(19)
[8]考虑运行策略及投资主体利益的主动配电系统储能优化配置[J]. 刘文霞,牛淑娅,石道桂,谢江,徐慧婷. 电网技术. 2015(10)
[9]用于削峰填谷的电池储能系统经济价值评估方法[J]. 韩晓娟,田春光,张浩,修晓青. 太阳能学报. 2014(09)
[10]电动汽车充电站的概率负荷建模[J]. 杨波,陈卫,文明浩,陈学有. 电力系统自动化. 2014(16)
博士论文
[1]动力锂离子电池组寿命影响因素及测试方法研究[D]. 时玮.北京交通大学 2014
硕士论文
[1]居民小区负荷特性分析及需用系数计算模型研究[D]. 白华.华北电力大学 2018
[2]工业园区冷热电联供系统优化配置及运行研究[D]. 陈艳华.华北水利水电大学 2018
[3]交直流混合微网储能配置研究[D]. 孟秋艳.北京交通大学 2018
[4]电网友好型空调与农村典型微网系统容量的匹配和优化[D]. 刘璐.北京交通大学 2018
[5]电动汽车大规模接入对电网的影响及对策[D]. 邹磊.天津理工大学 2018
[6]具有储能系统的快速充电站优化能量管理策略研究[D]. 鲍志伟.北京交通大学 2016
[7]工业用户型光伏微电网的电池储能系统优化配置方法[D]. 许健.华北电力大学(北京) 2016
[8]电动汽车入网对电网的影响及其优化调度[D]. 王东华.华中科技大学 2015
[9]大规模电动汽车对电网的影响研究[D]. 曹玉强.华北电力大学 2015
[10]计及电动汽车充电站接入的配电网承载能力研究[D]. 杨波.华中科技大学 2014
本文编号：3051207
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一电动汽车充电基础设施
模式下的储能容量优化配置。研宄成果可对大量充电站负荷数据进行分类并指导??储能配置的方向、容量范围、成本范围，在实际工程中可作为初步判定的参考，??再采用优化算法进行精确计算。本文研宄思路如图１－３所示。??第一章，简要介绍了研宄背景和意义，总结电动汽车广泛应用后对电网产生??的影响，并分析了国内外储能规划以及充电站储能配置的研宄现状。??第二章，采用聚类分析法及贝叶斯判别法对现有充电站数据进行分类，并分??析影响充电站负荷变化的因素，提取出与储能配置相关的影响因素。基于这些影??响因素采用相关性分析对初步分析的类型进行再次归类，得到五类典型的充电负＾??荷类型。根据相关系数确定这五类充电站快速分类的指标，为储能配置方向奠定??基础。??第三章，分析储能在充电站中的应用模式，采用储能容量预估方法计算容量??范围。分析何种状态下充电站需求配置储能以及配置方向
按２．１．１节的聚类分析原理，利用ｍａｔｌａｂ软件对现有负荷数据进行分类，输入??２３组数据，以每小时的电量作为聚类指标，对所有数据标准化，采用相似性测度??及最短距离法分析可得聚类树状图如图２－２所示。??０．６?［－???ｐ－ｉ￣￣——ｒ￣??０．５５－??０．５－??妮?０．４５－??遊?０．４?＿????ｒ－ｒｎ??Ｉ－?１?ｒｈ??ｍ?０．３５－??０．３－??０．２５－??〇．２?卜?ｒｈ?ｆ?丨?Ｉ?ｒｈ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?ＩＩ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?—??２０?２２?５?１６?８?１１５１９１８１４１３１２１０?２?４?６２１?２３?１７９?３?７１１??南罗民高立莲南深汇福福深深福桩风宝小笃北龙光天宝＾?村??留溝§匿Ｉ?ｓ?ｎ１雲異Ｉ歡撰關１?ｉ?１?§?Ｉ錯雛韓Ｉ雲??ｍ?湖丢生公电海宝加车＊?场电竹站区创电猡交谐?ｋ场技＆附??ｋ?ｉ?１?ｇ?Ｉ?ｓ?１?ｉｌ?１?？?Ｉ?Ｉ?Ｓ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?１?ｉ?ｉ?ｉｓ?１１?Ｉ??医充站化车车站?充站?站华紫停电荷辛电站振明六ｇ?电??１?表?１１１?Ｓ?Ｉ?Ｓ?Ｓ?ａ?Ｓ?Ｉ?Ｋ??Ｉ?１１?４４?ＩＩ?ｐ?Ｉ?站??ｓ?Ｉ??图２－２聚类树状图??Ｆｉｇ．２－２?Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ?ｔｒｅｅ??采用Ｂｅｍｉｒｍｅｎ于１９７２年提出的根据谱系图分析准则来确定适当的分类方法??图２－２中纵坐标为聚类距离，横坐标为各充电站，从图中可以看出聚类距离??１２??
【参考文献】：
期刊论文
[1]计及电动汽车主动充电管理的配电网与充电站协同规划[J]. 陈中,段然,黄学良,陆舆. 电测与仪表. 2019(20)
[2]采用深度学习和多维模糊C均值聚类的负荷分类方法[J]. 石亮缘,周任军,张武军,余虎,李彬,王珑. 电力系统及其自动化学报. 2019(07)
[3]电动汽车充电负荷对配电变压器寿命损失的影响研究[J]. 唐岚,王飞,刘雪莹. 电气应用. 2018(12)
[4]基于聚类分析法的空气源热泵辅助太阳能热水系统气象分类研究[J]. 曾乃晖,袁艳平,孙亮亮,姚盼,邓志辉. 太阳能学报. 2017(11)
[5]“车–路–网”模式下电动汽车充电负荷时空预测及其对配电网潮流的影响[J]. 邵尹池,穆云飞,余晓丹,董晓红,贾宏杰,吴建中,曾沅. 中国电机工程学报. 2017(18)
[6]基于需求响应的光伏微网储能系统多目标容量优化配置[J]. 周楠,樊玮,刘念,林心昊,张建华,雷金勇. 电网技术. 2016(06)
[7]配电网络公共储能位置与容量的优化方法[J]. 肖峻,张泽群,梁海深. 电力系统自动化. 2015(19)
[8]考虑运行策略及投资主体利益的主动配电系统储能优化配置[J]. 刘文霞,牛淑娅,石道桂,谢江,徐慧婷. 电网技术. 2015(10)
[9]用于削峰填谷的电池储能系统经济价值评估方法[J]. 韩晓娟,田春光,张浩,修晓青. 太阳能学报. 2014(09)
[10]电动汽车充电站的概率负荷建模[J]. 杨波,陈卫,文明浩,陈学有. 电力系统自动化. 2014(16)
博士论文
[1]动力锂离子电池组寿命影响因素及测试方法研究[D]. 时玮.北京交通大学 2014
硕士论文
[1]居民小区负荷特性分析及需用系数计算模型研究[D]. 白华.华北电力大学 2018
[2]工业园区冷热电联供系统优化配置及运行研究[D]. 陈艳华.华北水利水电大学 2018
[3]交直流混合微网储能配置研究[D]. 孟秋艳.北京交通大学 2018
[4]电网友好型空调与农村典型微网系统容量的匹配和优化[D]. 刘璐.北京交通大学 2018
[5]电动汽车大规模接入对电网的影响及对策[D]. 邹磊.天津理工大学 2018
[6]具有储能系统的快速充电站优化能量管理策略研究[D]. 鲍志伟.北京交通大学 2016
[7]工业用户型光伏微电网的电池储能系统优化配置方法[D]. 许健.华北电力大学(北京) 2016
[8]电动汽车入网对电网的影响及其优化调度[D]. 王东华.华中科技大学 2015
[9]大规模电动汽车对电网的影响研究[D]. 曹玉强.华北电力大学 2015
[10]计及电动汽车充电站接入的配电网承载能力研究[D]. 杨波.华中科技大学 2014
本文编号：3051207
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