考虑电动汽车并网的主动配电网需求侧管理机制综合规划研究
发布时间：2021-05-24 13:05
随着社会的发展,能源与环境已成为世界各国共同面临的难题。人类对一次能源的消耗越来越多,社会发展对煤炭、石油等化石能源的依赖越来越强。与此同时,一次能源的枯竭已经开始显现,能源消耗带来的环境问题已经严重制约各国发展,各国已经开始意识到提高能源利用效率、发展清洁能源的重要性。近年来,作为清洁能源发展的产物,电动汽车已经开始走进千家万户,由于其具有清洁、灵活的优势,电动汽车已经逐步在汽车市场占据一定份额。电动汽车的普及对配电网安全性、可靠性和经济性带来了巨大机遇和挑战。电力公司对配电网进行改造升级,主动配电网技术应运而生。依托先进的需求侧管理技术,主动配电网能够实现对大量电动汽车并网的消纳,降低电动汽车并网对电网可靠性带来的影响。此外,可中断负荷管理等措施能够降低用电高峰期对电网线路的影响,达到削峰填谷的目的。因此,对考虑电动汽车并网的需求侧管理机制综合规划研究势在必行。本文根据主动配电网需要消纳电动汽车的规划要求,提出考虑分布式电源并网和可中断负荷管理的综合规划方案。采用BP人工神经网络对规划典型负荷日负荷数据进行精确预测,以配电网年综合费用最小原则构建目标函数,在规划中考虑需求侧主动管理...
【文章来源】：青岛大学山东省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究目的及意义
1.2 国内外发展研究现状
1.3 本文研究主要内容
第二章 主动配电网需求侧管理机制研究
2.1 需求侧管理机制概述
2.2 需求侧管理机制实施手段
2.3 电动汽车负荷特性研究
2.3.1 电动汽车概述
2.3.2 电动汽车充电模型及可靠性评估
2.4 负荷时序特性及负荷预测技术
2.4.1 负荷时序特性
2.4.2 负荷预测技术
2.5 多场景分析方法
2.6 本章小结
第三章 基于进化策略算法的主动配电网综合规划
3.1 目标函数构建
3.2 约束条件
3.3 进化策略算法研究
3.3.1 人工智能算法
3.3.2 进化策略算法发展过程
3.3.3 进化策略算法求解综合规划
3.4 本章小结
第四章 算例分析
4.1 规划方案
4.2 方案分析
4.3 主动配电网综合规划方案可靠性评估
4.4 主动配电网需求侧管理机制实际应用
4.5 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于智能电网下电力需求侧管理研究[J]. 蒲媛. 通信电源技术. 2019(12)
[2]智能电网中电动汽车双层最优充电策略[J]. 白云霄,刘思捷,钱峰,刘俊磊,鲍威. 电力需求侧管理. 2019(06)
[3]“典型24小时负荷曲线”概念的提出及应用[J]. 夏楠. 科学技术创新. 2019(10)
[4]计及光伏消纳率的分布式光伏电源双层多场景规划[J]. 孙旻,张大,曾伟,彭春华. 现代电力. 2019(02)
[5]含电动汽车负荷的分布式风电源优化配置[J]. 许珊,李扬. 电力需求侧管理. 2019(01)
[6]考虑需求侧管理和DG渗透率的主动配电网网架双层规划研究[J]. 李雪,单炜璐,杜大军,费敏锐. 中国科学:信息科学. 2018(10)
[7]基于聚类分析与神经网络的电力系统负荷预测[J]. 刘田梦,王丽婕,马嫒. 北京信息科技大学学报(自然科学版). 2018(04)
[8]考虑运行灵活性的智能配电网多层优化规划[J]. 马丽,王宗礼,刘伟,朱铁铭,赵明欣,陈海. 电力建设. 2018(06)
[9]考虑时段负荷特性差异的日前综合负荷预测方法研究与应用[J]. 张健,袁森,张国强,张德亮,黄红伟. 机械与电子. 2017(12)
[10]基于改进型神经网络模型的负荷短期预测仿真研究[J]. 万江,周珺,梁伟,郑继红,李龙,李登峰. 重庆电力高等专科学校学报. 2017(03)
博士论文
[1]楼宇电能优化控制理论及应用[D]. 刘毅.广东工业大学 2017
[2]考虑电动汽车聚合站的主动配电网动态优化调度[D]. 张虹.华北电力大学 2015
[3]需求侧管理对电力节能减排的影响分析与优化模型研究[D]. 雷涛.华北电力大学 2015
[4]电力需求侧管理研究[D]. 王梅霖.北京交通大学 2011
硕士论文
[1]长岛县考虑海上分布式风电并网和需求侧管理的主动配电网规划研究[D]. 于大为.青岛大学 2019
[2]基于蚁群算法的配网检修策略研究与应用[D]. 何胤.广东工业大学 2019
[3]粒子群优化算法在配电网优化调度中的应用[D]. 梁军华.广东工业大学 2019
[4]含电动汽车和新能源的主动配电网优化调度研究[D]. 贺小平.广东工业大学 2019
[5]基于组合预测方法的电力负荷预测研究[D]. 陈伟雅.河北科技大学 2019
[6]含风电电力系统的无功分区和基于场景缩减技术的无功优化[D]. 黄驰.重庆大学 2018
[7]电动汽车负荷特性和可再生能源协同调度策略研究[D]. 杨晓言.华北电力大学(北京) 2018
[8]典型负荷用电行为模式分析方法及其应用研究[D]. 朱栋.东南大学 2017
[9]考虑风电与负荷不确定性的配电网重构研究[D]. 窦孝祥.东北电力大学 2017
[10]电力系统短期负荷预测方法的研究与应用[D]. 付宏宇.东华大学 2017
本文编号：3204240
【文章来源】：青岛大学山东省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究目的及意义
1.2 国内外发展研究现状
1.3 本文研究主要内容
第二章 主动配电网需求侧管理机制研究
2.1 需求侧管理机制概述
2.2 需求侧管理机制实施手段
2.3 电动汽车负荷特性研究
2.3.1 电动汽车概述
2.3.2 电动汽车充电模型及可靠性评估
2.4 负荷时序特性及负荷预测技术
2.4.1 负荷时序特性
2.4.2 负荷预测技术
2.5 多场景分析方法
2.6 本章小结
第三章 基于进化策略算法的主动配电网综合规划
3.1 目标函数构建
3.2 约束条件
3.3 进化策略算法研究
3.3.1 人工智能算法
3.3.2 进化策略算法发展过程
3.3.3 进化策略算法求解综合规划
3.4 本章小结
第四章 算例分析
4.1 规划方案
4.2 方案分析
4.3 主动配电网综合规划方案可靠性评估
4.4 主动配电网需求侧管理机制实际应用
4.5 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于智能电网下电力需求侧管理研究[J]. 蒲媛. 通信电源技术. 2019(12)
[2]智能电网中电动汽车双层最优充电策略[J]. 白云霄,刘思捷,钱峰,刘俊磊,鲍威. 电力需求侧管理. 2019(06)
[3]“典型24小时负荷曲线”概念的提出及应用[J]. 夏楠. 科学技术创新. 2019(10)
[4]计及光伏消纳率的分布式光伏电源双层多场景规划[J]. 孙旻,张大,曾伟,彭春华. 现代电力. 2019(02)
[5]含电动汽车负荷的分布式风电源优化配置[J]. 许珊,李扬. 电力需求侧管理. 2019(01)
[6]考虑需求侧管理和DG渗透率的主动配电网网架双层规划研究[J]. 李雪,单炜璐,杜大军,费敏锐. 中国科学:信息科学. 2018(10)
[7]基于聚类分析与神经网络的电力系统负荷预测[J]. 刘田梦,王丽婕,马嫒. 北京信息科技大学学报(自然科学版). 2018(04)
[8]考虑运行灵活性的智能配电网多层优化规划[J]. 马丽,王宗礼,刘伟,朱铁铭,赵明欣,陈海. 电力建设. 2018(06)
[9]考虑时段负荷特性差异的日前综合负荷预测方法研究与应用[J]. 张健,袁森,张国强,张德亮,黄红伟. 机械与电子. 2017(12)
[10]基于改进型神经网络模型的负荷短期预测仿真研究[J]. 万江,周珺,梁伟,郑继红,李龙,李登峰. 重庆电力高等专科学校学报. 2017(03)
博士论文
[1]楼宇电能优化控制理论及应用[D]. 刘毅.广东工业大学 2017
[2]考虑电动汽车聚合站的主动配电网动态优化调度[D]. 张虹.华北电力大学 2015
[3]需求侧管理对电力节能减排的影响分析与优化模型研究[D]. 雷涛.华北电力大学 2015
[4]电力需求侧管理研究[D]. 王梅霖.北京交通大学 2011
硕士论文
[1]长岛县考虑海上分布式风电并网和需求侧管理的主动配电网规划研究[D]. 于大为.青岛大学 2019
[2]基于蚁群算法的配网检修策略研究与应用[D]. 何胤.广东工业大学 2019
[3]粒子群优化算法在配电网优化调度中的应用[D]. 梁军华.广东工业大学 2019
[4]含电动汽车和新能源的主动配电网优化调度研究[D]. 贺小平.广东工业大学 2019
[5]基于组合预测方法的电力负荷预测研究[D]. 陈伟雅.河北科技大学 2019
[6]含风电电力系统的无功分区和基于场景缩减技术的无功优化[D]. 黄驰.重庆大学 2018
[7]电动汽车负荷特性和可再生能源协同调度策略研究[D]. 杨晓言.华北电力大学(北京) 2018
[8]典型负荷用电行为模式分析方法及其应用研究[D]. 朱栋.东南大学 2017
[9]考虑风电与负荷不确定性的配电网重构研究[D]. 窦孝祥.东北电力大学 2017
[10]电力系统短期负荷预测方法的研究与应用[D]. 付宏宇.东华大学 2017
本文编号：3204240
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3204240.html
