基于电动汽车无功补偿的配电网分布式电压自律调控策略

发布时间：2020-03-04 17:56

【摘要】：随着能源和环境问题日益严峻,电动汽车的使用逐渐得到普及。大规模电动汽车充电负荷作为一种新型负荷将加重局部配电网节点电压偏离标称电压的程度,且在时间和地点上具有随机性。传统无功补偿方式虽能解决上述问题但经济性较差。电动汽车充电机具有无功补偿功能,因此可以利用充电机来对接有大规模电动汽车充电负荷的配电网节点进行无功补偿。通过有效调节充电机的运行功率因数,实现充电的同时进行节点电压调控,从而保证节点电压安全稳定又不会降低配电网的经济性。本文针对基于电动汽车无功补偿的配电网分布式电压自律调控策略进行研究,主要工作如下:(1)分析了我国某一线城市的工作区域的出行行为特性。接着运用蒙特卡洛方法对影响单位功率因数无序充电负荷的因素进行大量随机抽样,并对单位功率因数无序充电行为进行了模拟,进而计算了大规模单位功率因数无序充电负荷,对单位功率因数无序充电行为给配电网造成的影响进行了分析。接着,针对有无参与配电网调控的能力对电动汽车进行了可调控性分析。(2)分析了利用电动汽车充电机进行无功补偿的机理,进而分析了充电机变功率因数运行时的节点电压-运行功率因数特性。具体分析了充电机在容性运行模式下和感性运行模式下运行功率因数与节点电压之间的单调或非单调的关系。(3)根据充电机变功率因数运行特性和车主充电需求及停车需求计算了充电机运行功率因数的可调控范围。进而提出了以接入某节点的所有电动汽车充电机运行功率因数为优化变量,以减小节点电压与额定值差距、减小电压波动、电动汽车单位时间段内充入电量尽可能多为优化目标的分布式电压自律调控模型。进而采用免疫优化算法对该电压调控模型的变量进行求解。(4)针对电动汽车参与无功补偿的充电时长延长问题,提出了基于电压贡献度量化的车主激励策略,通过对参与无功补偿的车主进行奖励金额结算,提高车主参与无功补偿的积极性。(5)最后,以实际局部配电网为例,通过仿真分析单位功率因数无序充电行为对配电网的影响,以及验证了本文所提出的策略的有效性。并运用MATLAB GUI设计了基于电动汽车无功补偿的信息管理系统。旨在管理参与配电网无功调控的电动汽车车主充电信息和配电网调控信息。
【图文】：

图２－３局部配电网区域工作日停车时长概率分布逡逑Ｆｉｇ．邋２－３邋Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｐａｒｋｉｎｇ邋ｄｕｒａｔｉｏｎ邋ｉｎ邋ｌｏｃａｌ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｎｅｔｗｏｒｋ邋ａｒｅａ邋ａｔ逡逑ｗｏｒｋｄａｙ逡逑表２－１出行行为特性分析逡逑Ｔａｂ．邋２－１邋Ａｎａｌｙｓｉｓ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ邋ｏｆ邋ｔｒａｖｅｌ邋ｂｅｈａｖｉｏｒ逡逑特征量逦驶入时刻逦离开时刻逦停车时长逡逑最先进入时刻／最先离开时逦，逡逑５：４５－６：００逦６：４５－７：１５逦１５ｍｌｎ逡逑刻／最短停车时长逡逑第一峰时刻／时长逦７：４５－８：３０逦１１：４５－１２：３０逦０．５ｈ－ｌｈ逡逑第一峰幅值逦５％－６％逦２．４％－２．９％逦１４％－１５．８％逡逑第一谷时刻／邋时长逦１２：１５－１３：００逦１３：３０－１４：００逦６．５ｈ－６．７５ｈ逡逑第一谷幅值逦０．８％－Ｕ％逦０．９％－１．２％逦０．８％－１．１％逡逑

逑入时刻、离开时刻（或停车时长）。对该局部配电网区域内的电动汽车的充电起始逡逑ＳＯＣ与充电终止ＳＯＣ进行统计，如图２－５和图２－６所示，其中充电终止ＳＯＣ反映逡逑出车主的充电目标ＳＯＣ。从统计结果中可以看出，该工作区域内电动汽车车主的逡逑充电起始ＳＯＣ分布较离散，，但充电终止ＳＯＣ大多数集中在９０％以上，即绝大多逡逑数车主会选择将电动汽车ＳＯＣ充到９０％以上。逡逑１２ｒ邋逦逡逑■充电起始ＳＯＣ逡逑１０－逡逑图２－５充电起始ＳＯＣ概率分布逡逑Ｆｉｇ．邋２－５邋Ｔｈｅ邋ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｃｈａｒｇｉｎｇ邋ｉｎｉｔｉａｌ邋ＳＯＣ邋ｏｆ邋ＥＶｓ逡逑６０邋ｒ邋逦逡逑■充电终止ＳＯＣ逡逑５０￣逡逑Ｉ逡逑ｌｌ逡逑图２－６充电终止ＳＯＣ概率分布逡逑Ｆｉｇ．邋２－６邋Ｔｈｅ邋ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｃｈａｒｇｉｎｇ邋ｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ邋ＳＯＣ邋ｏｆ邋ＥＶｓ逡逑对单位功率因数无序充电行为模拟前需要对驶入时刻、离开时刻（或停车时逡逑长）、充电起始ＳＯＣ、充电目标ＳＯＣ进行大量随机抽样。逡逑本文采用蒙特卡洛方法（Ｍｏｎｔｅ邋Ｃａｒｌｏ邋ｍｅｔｈｏｄ）对上述因素进行大量随机抽样。逡逑蒙特卡洛方法也称为统计模拟方法，该方法的核心是借助计算机做统计抽样性实逡逑验的一种手段，依赖重复的随机抽样得到数值结果，被称为随机的或统计的计算逡逑机模拟，从属于计算数学的行列，通过使用概率性事件模拟解决问题。它是以概逡逑率统计知识为基础
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TM761.12

【参考文献】

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本文编号：2584794