智能电网中V2G系统能量管理及应用研究

发布时间：2017-04-02 15:06

  本文关键词：智能电网中V2G系统能量管理及应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：环境污染、化石能源短缺威胁着人类社会的健康发展,节能减排、绿色能源己成为当今世界经济发展的大方向。智能电网是电网发展的大趋势,它以坚强的电力网络和可靠的通信网络为基础,接入大量分布式可再生能源,同时整合全网电力信息实现电力系统的优化和自愈,使系统运行更加绿色、高效、安全。电动汽车是一种节能环保的交通工具,它以电能为主要能源现实尾气零排放。伴随着电动汽车的大量普及,其充电负荷将对电网产生巨大的冲击,造成压降、过载、谐波污染等负面影响,所以很有必要对电动汽车充放电行为进行协调控制。V2G (Vehicle-to-grid)系统可以管理大量电动汽车电池,并通过电能调度或动态电价控制电动汽车充放电过程,满足电动汽车电能需求的同时对电网负荷曲线进行削峰填谷,实现电动汽车和电网之间信息和电能的互动,提高电网的灵活性和互操作性。本文主要研究V2G系统能量管理问题,首先介绍了现有的V2G系统中电能调度方法和需求响应管理方法,然后针对现有的V2G能量管理方法存在的不足之处,提出新的能量管理方法和系统模型。本文的主要贡献如下：首先,针对单个V2G系统中单向V2G充电电能调度提出基于熵的公平电能调度方法。基于熵的公平准则同时考虑电能调度过程中多个度量,采用熵权法对度量进行赋权。对于动态的电能调度问题,采用神经动态规划求解近似最优调度策略。仿真结果表明,该方法能够减轻电网负担,同时保证各个度量的性能表现。然后,针对双向V2G充放电电能调度提出基于贡献的公平电能调度方法。在基于贡献的公平准则中,贡献值越高的车有越高的优先权得到充电电能。贡献值与汽车充放电的电量和时间有关。采用自适应动态规划求解动态的电能调度问题。仿真结果表明,该方法能够对负荷曲线进行削峰填谷,同时加快放电汽车的电池电量恢复速度,也保证充满电所用时间的公平性。其次,考虑地区之间电动汽车的移动性对多个V2G系统的影响,提出V2G移动能量网络模型。模型中,每个地区节点都有一个V2G系统,车流使得各个系统的需求响应状态相互耦合。采用复杂网络同步理论分析V2G移动能量网络的动态行为。由理论推导可知,对称车流能够实现网络同步稳定,进而平衡各个地区的电能需求。仿真实验采用真实的车流和电网数据,分析本模型在真实场景下的性能表现。再次,基于V2G移动能量网络设计面向非对称车流的鲁棒需求响应算法。用差分方程组描述耦合节点情况下需求响应动力学,并分析需求响应算法的鲁棒性。仿真实验采用两个真实汽车行驶数据集,分析数据驱动下V2G移动能量网络的统计特性以及真实车流与需求响应机制的相互作用。最后,总结本文的研究工作,对研究成果进行评价,并给出今后进一步在V2G系统研究方向上的展望和设想。
【关键词】：智能电网 电动汽车 V2G 电能调度 需求响应 移动性
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM73;TM76
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第一章 绪论14-19
• 1.1 研究背景和意义14-15
• 1.2 研究现状15-17
• 1.2.1 V2G系统中电能调度15-16
• 1.2.2 V2G系统中需求响应16-17
• 1.3 论文的主要工作17-19
• 第二章 单向V2G公平电能调度19-29
• 2.1 引言19
• 2.2 系统模型概述19-20
• 2.2.1 单向V2G居民配电网19-20
• 2.2.2 基于熵的公平准则20
• 2.3 问题描述20-21
• 2.3.1 状态20
• 2.3.2 决策20-21
• 2.3.3 代价函数21
• 2.4 代价函数结构21-24
• 2.4.1 平均分配21-22
• 2.4.2 按需分配22
• 2.4.3 功率损耗最小22-23
• 2.4.4 熵权法23-24
• 2.5 神经动态规划24-25
• 2.5.1 函数近似结构24
• 2.5.2 在线参数调整24-25
• 2.6 仿真结果25-28
• 2.6.1 参数设置25-26
• 2.6.2 收敛性能26
• 2.6.3 电能调度性能26-28
• 2.7 本章小结28-29
• 第三章 双向V2G公平电能调度29-42
• 3.1 引言29
• 3.2 系统模型概述29-30
• 3.2.1 双向V2G居民配电网29-30
• 3.2.2 基于贡献的公平准则30
• 3.3 问题描述30-32
• 3.3.1 状态30-31
• 3.3.2 决策31
• 3.3.3 代价函数31-32
• 3.4 自适应动态规划32-35
• 3.4.1 改进的ADP结构33-34
• 3.4.2 评价网络训练34-35
• 3.5 仿真结果35-41
• 3.5.1 参数设置35-36
• 3.5.2 收敛性能36-38
• 3.5.3 电能调度性能38-41
• 3.6 本章小结41-42
• 第四章 V2G移动能量网络中需求平衡42-60
• 4.1 引言42
• 4.2 系统模型概述42-45
• 4.2.1 V2G移动能量网络42-43
• 4.2.2 电动汽车的电能搬运43-45
• 4.3 需求响应动力学45-48
• 4.3.1 需求水平45-46
• 4.3.2 电价46-47
• 4.3.3 电池库电量状态47-48
• 4.4 复杂网络同步48-50
• 4.5 仿真结果50-58
• 4.5.1 基于模型仿真50-53
• 4.5.2 基于数据仿真53-58
• 4.6 本章小结58-60
• 第五章 V2G移动能量网络中鲁棒需求响应60-73
• 5.1 引言60
• 5.2 系统模型概述60-61
• 5.2.1 地区节点60-61
• 5.2.2 车流连接61
• 5.3 需求响应动力学61-64
• 5.3.1 消费者电能需求61
• 5.3.2 电能价格61-62
• 5.3.3 电池库电能需求62
• 5.3.4 电池库电能的变化量62-63
• 5.3.5 电池库容量的变化量63
• 5.3.6 电池库电量状态63
• 5.3.7 需求响应动力学方程组63-64
• 5.4 稳定性与鲁棒性分析64-66
• 5.4.1 稳定性64-65
• 5.4.2 鲁棒性65-66
• 5.5 仿真结果66-72
• 5.5.1 参数设置66-67
• 5.5.2 单向车流67-69
• 5.5.3 真实车流69-72
• 5.6 本章小结72-73
• 结论与展望73-75
• 参考文献75-82
• 攻读学位期间发表的学术论文82-84
• 致谢84

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