面向充电设施效率优化的电动汽车充电调度策略研究

发布时间：2022-12-10 08:12

　　随着人们越来越关心环保和节能方面的话题,电动汽车作为新能源绿色车辆逐渐在汽车市场中占据重要位置。然而,与之配套的电动汽车充电设施暂时并不能完全满足所有车辆在高峰时期的充电需求。因此,本文从充电设施效率优化的角度,提出对充电设施以及电动汽车的调度策略,以此让有限的充电资源能够服务更多的充电车辆。首先,本文从充电站内部分析,针对每个单独的充电站中的多个充电桩进行优化调度。由于电动汽车充电需要较长时间,故而当充电桩的空闲时段较短无法满足任何车辆的充电需求时,会造成资源的浪费。本文提出一种需二次分配的充电桩调度策略,在第一阶段基于冲突集的原理让充电站对收到的充电请求进行判断是否能满足其请求,并通过一系列鼓励方案促使充电车辆调整其充电时段以使得充电桩的工作时间更加紧凑。在第二阶段利用单亲遗传算法为已经接受充电请求的所有车辆安排充电桩,在满足所有车辆的充电需求的前提下,尽量平衡各个充电桩的工作量。仿真结果证明,该充电桩调度策略能有效提高充电桩利用率和电动汽车预约成功率。然后,本文提出对储能系统的优化调度。考虑到充电站在不同时段的用电需求量不同,本文提出可为每个充电站配备一个电力存储系统（Energ... 

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究工作的背景与意义
        1.1.1 电动汽车的兴起及发展
        1.1.2 电动汽车充电现状
        1.1.3 电动汽车调度的研究意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文的主要工作及内容
    1.4 论文的组织结构
第二章 充电调度相关技术概述
    2.1 国内外电动汽车研究现状
    2.2 充电桩调度研究概述
    2.3 充电站储能系统研究概述
    2.4 电动汽车的调度研究概述
    2.5 本章小结
第三章 基于冲突集的充电桩调度策略
    3.1 引言
    3.2 基于冲突集的充电预约处理策略
        3.2.1 对预约请求的冲突集匹配
        3.2.2 对预约请求的调整以及奖惩措施
    3.3 利用单亲遗传算法进行充电桩分配
        3.3.1 装载问题近似算法
        3.3.2 充电桩调度算法
        3.3.3 充电桩调度算法的优化
    3.4 仿真及结果
    3.5 本章小结
第四章 对充电站的储能系统的调度策略
    4.1 引言
    4.2 储能系统及其调度
        4.2.1 ESS的配置及调度
        4.2.2 优化目标及约束
    4.3 蚁群算法求解储能系统调度方案
        4.3.1 蚁群算法介绍
        4.3.2 蚁群算法求解最佳调度时间表
    4.4 仿真及结果
        4.4.1 蚁群算法求解ESS充馈电时间表的仿真结果
        4.4.2 充电站的配置建议
    4.5 本章小结
第五章 多个充电站的协同调度策略
    5.1 引言
    5.2 车辆的充电候选集确认
        5.2.1 初步确定候选集
        5.2.2 缩小候选集
    5.3 车辆与充电站的匹配算法
        5.3.1 婚姻匹配算法
        5.3.2 车辆与充电站的匹配模型
        5.3.3 一对多匹配算法调度车辆
    5.4 仿真及结果
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于二次聚类的大规模电动汽车有序充电调度策略优化[J]. 张洁,杨春玉,鞠非,徐小龙.  计算机应用. 2017(10)
[2]面向用户行驶计划的电动汽车充电调度策略[J]. 曾鸣,冷甦鹏,张科.  计算机应用. 2016(08)
[3]基于Copula理论的电动汽车光伏充电站储能配置[J]. 卢锦玲,杨月,王阳,何同祥.  太阳能学报. 2016(03)
[4]电动出租车充电桩优化配置[J]. 张帝,姜久春,张维戈,王晓峰,黄彧.  电工技术学报. 2015(18)
[5]基于单亲遗传算法混合动态规划的电动汽车充电调度优化策略[J]. 陆坚毅,杨超,肖来元,郑锐.  计算机工程与科学. 2015(05)



本文编号：3716400