电动汽车的充电负荷预测方法研究
发布时间：2021-05-06 06:02
随着人们对环境与能源问题的关注与担忧日益提高,电动汽车的发展越来越受到重视,普及率越来越高。电动汽车的大规模投入使用,虽然缓解了能源与环境问题,但还伴随着其随机、无序的充电行为给电网的稳定性带来的挑战。为了应对这一挑战,电动汽车的负荷预测问题成为当下较为热门的研究方向。通过对电动汽车的充电行为进行研究发现,电动汽车的充电行为在时间和空间两个尺度上有很强的规律性,并且不同使用用途的电动汽车以及不同使用区域的充电点都有各自较为固定的行为特征。于是本文通过对充电区域进行划分,分成三个具有代表性的区域:住宅区,公共区和商用区,分别进行电动汽车的短期充电负荷预测研究。通过分析各个不同充电点的不同充电行为,针对不同区域分别提出合适的预测方法进行预测。住宅区内充电区域的电动车数量与使用用途较为固定,并且出行习惯也都有一定的周期性规律,所以其充电负荷波动性不大,充电行为主要受时间,日期,天气的影响。并且其数据的收集难度也低,即有稳定连续的数据用于分析,与日常居民负荷没有太大的区别,所以论文设计了基于相似日选择的BP神经网络算法来预测这一区域的充电负荷。公共区主要包括工业区,办公区的大型停车场以及一些面...
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 论文的选题背景与研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文主要研究内容
第二章 住宅区电动汽车的负荷预测
2.1 住宅区充电区域分析
2.2 BP神经网络算法的基本概念
2.3 基于相似日的数据筛选
2.3.1 影响住宅区电动汽车负荷预测的因素
2.3.2 相似日筛选计算
2.4 数据归一化处理
2.5 BP神经网络参数设计
2.5.1 输入/输出层设计
2.5.2 隐含层设计
2.6 算例仿真
2.6.1 结果分析
2.7 本章小结
第三章 公共区电动汽车的负荷预测
3.1 公共区充电区域分析
3.2 蒙特卡洛模拟方法的基本概念
3.3 公共区电动汽车充电负荷影响因素及其模拟方法
3.3.1 充电时长
3.3.2 充电频率
3.3.3 充电起始时刻
3.3.4 充电起始负荷
3.3.5 充电方式
3.4 基于蒙特卡洛模拟方法的公共区电动汽车充电负荷预测
3.5 算例仿真
3.6 本章小结
第四章 商用区电动汽车的负荷预测
4.1 商用区充电区域分析
4.2 基于实时路况信息的商用区电动汽车充电负荷预测方法
4.2.1 图论的概念
4.2.2 最短路径计算
4.2.3 路阻函数的概念
4.2.4 路段数据筛选
4.2.5 修正路阻函数系数
4.2.6 充电负荷预测
4.3 算例仿真
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]电动汽车推广对环境保护的意义[J]. 孙晨嘉. 现代商贸工业. 2018(27)
[2]能源互联网与电动汽车车电互联[J]. 徐凯琪,苏伟,魏增福,刘华靖. 电器工业. 2017(05)
[3]基于数据驱动的物流电动汽车充电行为分析[J]. 毕军,张文艳,赵小梅,张廷. 交通运输系统工程与信息. 2017(01)
[4]大数据背景下的充电站负荷预测方法[J]. 黄小庆,陈颉,陈永新,杨夯,曹一家,江磊. 电力系统自动化. 2016(12)
[5]基于LCC和量子遗传算法的电动汽车充电站优化规划[J]. 黄小庆,杨夯,陈颉,江磊,曹一家. 电力系统自动化. 2015(17)
[6]居民区配电网接纳电动汽车充电能力的统计评估方法[J]. 郭毅,胡泽春,张洪财,苏文聪,占恺峤,徐智威. 电网技术. 2015(09)
[7]动态路阻下的出行时间预测和路径选择模型[J]. 张安英,孙全欣,韦伟,胡智敏. 公路与汽运. 2014(02)
[8]电动汽车充换电站谐波水平分析及治理[J]. 汪奂伶,吴尚洁,田立亭,许守平. 电网与清洁能源. 2013(09)
[9]电动汽车充电基础设施规划方法与模型[J]. 郭春林,肖湘宁. 电力系统自动化. 2013(13)
[10]电动汽车充放电对电网影响研究综述[J]. 马玲玲,杨军,付聪,刘培,孙元章. 电力系统保护与控制. 2013(03)
硕士论文
[1]诱导条件下的动态交通分配方法研究[D]. 王硕.北京交通大学 2012
[2]基于车载GPS数据的交通流路段平均行程时间估计与预测方法研究[D]. 伊峰.吉林大学 2012
[3]GPS车辆导航中的数据处理与地图匹配研究[D]. 夏州.北京交通大学 2009
本文编号：3171382
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 论文的选题背景与研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文主要研究内容
第二章 住宅区电动汽车的负荷预测
2.1 住宅区充电区域分析
2.2 BP神经网络算法的基本概念
2.3 基于相似日的数据筛选
2.3.1 影响住宅区电动汽车负荷预测的因素
2.3.2 相似日筛选计算
2.4 数据归一化处理
2.5 BP神经网络参数设计
2.5.1 输入/输出层设计
2.5.2 隐含层设计
2.6 算例仿真
2.6.1 结果分析
2.7 本章小结
第三章 公共区电动汽车的负荷预测
3.1 公共区充电区域分析
3.2 蒙特卡洛模拟方法的基本概念
3.3 公共区电动汽车充电负荷影响因素及其模拟方法
3.3.1 充电时长
3.3.2 充电频率
3.3.3 充电起始时刻
3.3.4 充电起始负荷
3.3.5 充电方式
3.4 基于蒙特卡洛模拟方法的公共区电动汽车充电负荷预测
3.5 算例仿真
3.6 本章小结
第四章 商用区电动汽车的负荷预测
4.1 商用区充电区域分析
4.2 基于实时路况信息的商用区电动汽车充电负荷预测方法
4.2.1 图论的概念
4.2.2 最短路径计算
4.2.3 路阻函数的概念
4.2.4 路段数据筛选
4.2.5 修正路阻函数系数
4.2.6 充电负荷预测
4.3 算例仿真
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]电动汽车推广对环境保护的意义[J]. 孙晨嘉. 现代商贸工业. 2018(27)
[2]能源互联网与电动汽车车电互联[J]. 徐凯琪,苏伟,魏增福,刘华靖. 电器工业. 2017(05)
[3]基于数据驱动的物流电动汽车充电行为分析[J]. 毕军,张文艳,赵小梅,张廷. 交通运输系统工程与信息. 2017(01)
[4]大数据背景下的充电站负荷预测方法[J]. 黄小庆,陈颉,陈永新,杨夯,曹一家,江磊. 电力系统自动化. 2016(12)
[5]基于LCC和量子遗传算法的电动汽车充电站优化规划[J]. 黄小庆,杨夯,陈颉,江磊,曹一家. 电力系统自动化. 2015(17)
[6]居民区配电网接纳电动汽车充电能力的统计评估方法[J]. 郭毅,胡泽春,张洪财,苏文聪,占恺峤,徐智威. 电网技术. 2015(09)
[7]动态路阻下的出行时间预测和路径选择模型[J]. 张安英,孙全欣,韦伟,胡智敏. 公路与汽运. 2014(02)
[8]电动汽车充换电站谐波水平分析及治理[J]. 汪奂伶,吴尚洁,田立亭,许守平. 电网与清洁能源. 2013(09)
[9]电动汽车充电基础设施规划方法与模型[J]. 郭春林,肖湘宁. 电力系统自动化. 2013(13)
[10]电动汽车充放电对电网影响研究综述[J]. 马玲玲,杨军,付聪,刘培,孙元章. 电力系统保护与控制. 2013(03)
硕士论文
[1]诱导条件下的动态交通分配方法研究[D]. 王硕.北京交通大学 2012
[2]基于车载GPS数据的交通流路段平均行程时间估计与预测方法研究[D]. 伊峰.吉林大学 2012
[3]GPS车辆导航中的数据处理与地图匹配研究[D]. 夏州.北京交通大学 2009
本文编号：3171382
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