计及电动汽车时空分布的充电站规划与配网可靠性评估
发布时间：2024-03-31 22:24
环境与能源问题日益凸显,传统汽车的使用是造成该问题的一大原因。因此,具有环境友好、能源替代优势的电动汽车得以大力发展。电动汽车不同于其他负荷,其出行与充放电行为具有时空分布特性。一方面,大量具有动态时空分布特性的充电负荷将改变电网负荷特性,给电力系统负荷预测、电力设施规划带来新的挑战。另一方面,规模化电动汽车电池又可作为备用电源为电网提供电能支撑,因此研究具有时空分布特性的电动汽车接入电网十分必要。本文以电动汽车在路网与电网的出行与充放电行为分析为基础,预测了大规模电动汽车充电负荷的时空分布,然后据此实现了快速充电站最优选址定容,并评估了具有车-网互动能力的电动汽车对配电网可靠性的提升作用。具体工作如下:基于马尔科夫决策的电动汽车充电负荷时空分布预测。首先基于出行链理论建立各类电动汽车的时空转移模型,采用马尔科夫决策理论,以行驶时间最短为目标并考虑路径选择的随机性,进行实时动态路径模拟。然后根据电动汽车实测数据建立温度、交通能耗模型实现实时单位里程耗电量计算。结合电动汽车充电条件、行驶路径,基于蒙特卡洛方法计算电动汽车充电负荷的时空分布。最后以某城区为例,证明了基于马尔科夫决策的出行模...
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 电动汽车充电负荷时空分布预测研究
1.2.1 研究现状
1.2.2 研究现状总结
1.3 计及电动汽车出行的充电基础设施规划研究
1.3.1 研究现状
1.3.2 研究现状总结
1.4 计及电动汽车时空分布的配电网可靠性评估研究
1.4.1 研究现状
1.4.2 研究现状总结
1.5 本文的主要研究内容
2 基于马尔科夫决策的电动汽车充电负荷时空分布预测
2.1 基于MDP与出行链理论的电动汽车时空转移模型
2.1.1 考虑不同充电方式的电动汽车分类
2.1.2 计及出行链的各类电动汽车出行模型
2.1.3 基于马尔科夫决策理论的电动汽车随机路径模拟
2.2 计及交通与环境因素的电动汽车充电负荷时空分布计算方法
2.2.1 考虑交通与环境因素的单位里程耗电量模型
2.2.2 各类电动汽车充电需求计算方法
2.2.3 各节点充电负荷期望计算方法
2.2.4 仿真流程
2.3 算例分析
2.3.1 交通网络与参数设置
2.3.2 MDP随机路径模拟与最短路模拟比较
2.3.3 典型周下电动汽车充电总负荷
2.3.4 高温周下电动汽车充电负荷
2.3.5 拥堵状况下电动汽车充电负荷
2.3.6 与其他方法预测结果的对比
2.4 本章小结
3 基于准动态交通流的电动汽车快速充电站选址定容方法
3.1 基于Voronoi划分和粒子群算法的快充站规划模型
3.1.1 电动汽车空间分布计算方法
3.1.2 Voronoi图划分与EV充电站全社会成本模型
3.1.3 快速充电站选址定容最优化求解结果
3.1.4 基于Voronoi图划分的快充站规划方法不足
3.2 计及准动态交通流的电动汽车荷电状态时空分布模拟
3.2.1 电动汽车出行链下的出行段划分方法
3.2.2 基于OD矩阵与交通阻抗函数的静态交通流模拟
3.2.3 OD矩阵分时段增量分配的准动态交通流模拟
3.2.4 准动态交通流模拟下的电动汽车荷电状态时空分布计算方法
3.3 基于电动汽车出行与充电需求时空分布的快充站规划模型
3.3.1 EV充电站站点与路网节点的匹配方法
3.3.2 计及电动汽车实际充电需求时空分布的用户出行成本模型
3.3.3 EV快速充电站规划全社会成本模型
3.3.4 基于粒子群算法的最优化目标求解方法
3.3.5 仿真参数设置
3.3.6 准动态路径模拟与最短路径模拟比较
3.3.7 快速充电站选址定容最优化求解结果
3.3.8 快速充电站选址定容模型比较
3.4 本章小结
4 计及车-网互动与准动态交通流的配电网可靠性评估
4.1 计及电动汽车的配电网可靠性评估方法比较
4.2 配电网与电动汽车可靠性指标
4.2.1 考虑配电网故障与V2G的电动汽车可靠性指标
4.2.2 配电网系统可靠性指标
4.3 电动汽车在配网运行与故障时段充放电行为模型
4.3.1 基于电动汽车用户出行的充电行为模型
4.3.2 基于电动汽车用户出行的放电行为模型
4.3.3 配电网中分布式风力发电机模型
4.3.4 故障时段电动汽车与分布式电源联合供电模型
4.4 计及电动汽车V2G的配电网可靠性评估方法
4.4.1 不考虑电动汽车的配网可靠性评估仿真时间推进方式
4.4.2 配网蒙特卡洛可靠性评估仿真时间推进方式的改进
4.4.3 故障时段电动汽车参与V2G调用电量计算方法
4.4.4 电动汽车与配电网可靠性指标的计算
4.5 算例分析
4.5.1 参数设置
4.5.2 故障时段电动汽车的充放电功率
4.5.3 电动汽车V2G技术对配电网可靠性的影响
4.5.4 电动汽车渗透率对与电动汽车与配电网可靠性影响分析
4.5.5 电动汽车放电阈值对电动汽车与配电网可靠性影响分析
4.5.6 电动汽车电池容量对电动汽车与配电网可靠性影响分析
4.5.7 道路阻抗对电动汽车与配电网可靠性影响分析
4.6 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 研究展望
参考文献
附录
A 作者在攻读学位期间发表的论文目录
B 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录
C 学位论文数据集
致谢
本文编号：3944578
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 电动汽车充电负荷时空分布预测研究
1.2.1 研究现状
1.2.2 研究现状总结
1.3 计及电动汽车出行的充电基础设施规划研究
1.3.1 研究现状
1.3.2 研究现状总结
1.4 计及电动汽车时空分布的配电网可靠性评估研究
1.4.1 研究现状
1.4.2 研究现状总结
1.5 本文的主要研究内容
2 基于马尔科夫决策的电动汽车充电负荷时空分布预测
2.1 基于MDP与出行链理论的电动汽车时空转移模型
2.1.1 考虑不同充电方式的电动汽车分类
2.1.2 计及出行链的各类电动汽车出行模型
2.1.3 基于马尔科夫决策理论的电动汽车随机路径模拟
2.2 计及交通与环境因素的电动汽车充电负荷时空分布计算方法
2.2.1 考虑交通与环境因素的单位里程耗电量模型
2.2.2 各类电动汽车充电需求计算方法
2.2.3 各节点充电负荷期望计算方法
2.2.4 仿真流程
2.3 算例分析
2.3.1 交通网络与参数设置
2.3.2 MDP随机路径模拟与最短路模拟比较
2.3.3 典型周下电动汽车充电总负荷
2.3.4 高温周下电动汽车充电负荷
2.3.5 拥堵状况下电动汽车充电负荷
2.3.6 与其他方法预测结果的对比
2.4 本章小结
3 基于准动态交通流的电动汽车快速充电站选址定容方法
3.1 基于Voronoi划分和粒子群算法的快充站规划模型
3.1.1 电动汽车空间分布计算方法
3.1.2 Voronoi图划分与EV充电站全社会成本模型
3.1.3 快速充电站选址定容最优化求解结果
3.1.4 基于Voronoi图划分的快充站规划方法不足
3.2 计及准动态交通流的电动汽车荷电状态时空分布模拟
3.2.1 电动汽车出行链下的出行段划分方法
3.2.2 基于OD矩阵与交通阻抗函数的静态交通流模拟
3.2.3 OD矩阵分时段增量分配的准动态交通流模拟
3.2.4 准动态交通流模拟下的电动汽车荷电状态时空分布计算方法
3.3 基于电动汽车出行与充电需求时空分布的快充站规划模型
3.3.1 EV充电站站点与路网节点的匹配方法
3.3.2 计及电动汽车实际充电需求时空分布的用户出行成本模型
3.3.3 EV快速充电站规划全社会成本模型
3.3.4 基于粒子群算法的最优化目标求解方法
3.3.5 仿真参数设置
3.3.6 准动态路径模拟与最短路径模拟比较
3.3.7 快速充电站选址定容最优化求解结果
3.3.8 快速充电站选址定容模型比较
3.4 本章小结
4 计及车-网互动与准动态交通流的配电网可靠性评估
4.1 计及电动汽车的配电网可靠性评估方法比较
4.2 配电网与电动汽车可靠性指标
4.2.1 考虑配电网故障与V2G的电动汽车可靠性指标
4.2.2 配电网系统可靠性指标
4.3 电动汽车在配网运行与故障时段充放电行为模型
4.3.1 基于电动汽车用户出行的充电行为模型
4.3.2 基于电动汽车用户出行的放电行为模型
4.3.3 配电网中分布式风力发电机模型
4.3.4 故障时段电动汽车与分布式电源联合供电模型
4.4 计及电动汽车V2G的配电网可靠性评估方法
4.4.1 不考虑电动汽车的配网可靠性评估仿真时间推进方式
4.4.2 配网蒙特卡洛可靠性评估仿真时间推进方式的改进
4.4.3 故障时段电动汽车参与V2G调用电量计算方法
4.4.4 电动汽车与配电网可靠性指标的计算
4.5 算例分析
4.5.1 参数设置
4.5.2 故障时段电动汽车的充放电功率
4.5.3 电动汽车V2G技术对配电网可靠性的影响
4.5.4 电动汽车渗透率对与电动汽车与配电网可靠性影响分析
4.5.5 电动汽车放电阈值对电动汽车与配电网可靠性影响分析
4.5.6 电动汽车电池容量对电动汽车与配电网可靠性影响分析
4.5.7 道路阻抗对电动汽车与配电网可靠性影响分析
4.6 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 研究展望
参考文献
附录
A 作者在攻读学位期间发表的论文目录
B 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录
C 学位论文数据集
致谢
本文编号：3944578
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