基于Hadoop的电动汽车充电站有序充电策略研究

发布时间：2018-08-03 20:25

【摘要】：随着我国机动车保有量的快速增长,传统的化石能源汽车对环境的破坏日益严重,相较而言电动汽车具有环保、安静、节能的天然优势,在完全解决容量、成本等因素后,电动汽产业必将快速发展。为满足需求,充电桩必须同步建设,随之而来的是大量车辆无序充电对局域电网造成的不利影响。如何将特定区域内的充电桩集群联网控制,形成一定规模的可控负荷集中管理,接受管理者统一调度,在满足用户充电服务的同时也能保证电网平衡是一个有待研究解决的问题。针对普通充电桩充电过程简单、缺少智能控制、没有对历史数据进行充分利用等问题,本文着眼于住宅小区充电站的应用背景,提出了以预测未来负荷数据从而制定分时电价引导用户行为的有序充电策略,核心预测算法基于Hadoop分布式系统,并设计了充电站有序控制系统作为充电策略的实现依托。方案在控制端通过大数据处理平台存储、分析海量数据,挖掘历史交易信息价值,提高动态预测准确性,在用户端综合负荷预测数据、车辆荷电状态SOC和用户充电计划等信息执行控制策略,从而实现降低用户充电成本和保证电网负荷平衡的双赢目标。大数据分析在当今信息社会愈显其重要价值,大数据处理平台Hadoop与电动汽车充电桩的结合,将为未来电动汽车的推广、电网负荷的平衡乃至智慧城市的建设和推进打下坚实的基础。
[Abstract]:With the rapid growth of motor vehicle ownership in China, the damage to the environment of traditional fossil energy vehicles is becoming increasingly serious. Compared with electric vehicles, electric vehicles have the natural advantages of environmental protection, quiet and energy saving, after completely solving the capacity, cost and other factors. Electric steam industry will develop rapidly. In order to meet the demand, the charging pile must be built simultaneously, followed by the unordered charging of a large number of vehicles on the local power grid. How to control the charge pile cluster in a specific area, form a certain scale of controllable load centralized management, accept the unified dispatch of the manager, It is a problem to be solved to satisfy the user charging service and to ensure the balance of the power grid at the same time. In view of the simple charging process of ordinary charging pile, the lack of intelligent control, and the lack of making full use of historical data, this paper focuses on the application background of charging station in residential district. An orderly charging strategy based on forecasting future load data is proposed. The core prediction algorithm is based on Hadoop distributed system and the charging station orderly control system is designed as the implementation of charging strategy. The scheme stores massive data through big data processing platform at the control end, mining the value of historical transaction information, improving the accuracy of dynamic forecasting, and synthesizing load forecasting data at the user side. In order to reduce the charging cost of the user and ensure the load balance of the power network, the information of SOC and user charging plan are implemented. Big data analysis is becoming more and more important in today's information society. The combination of big data processing platform Hadoop and electric vehicle charging pile will be used to popularize electric vehicle in the future. The balance of grid load and even the construction and promotion of intelligent city lay a solid foundation.
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U491.8;TM910.6

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本文编号：2162905