电动汽车充电的集群运动模型与协同调度

发布时间：2021-01-08 23:44

　　近年来,能源短缺与环境污染问题日益严重,电动汽车（Electric Vehicle,EV）作为电能替代在交通领域的产物,由于其具有低污染、低噪声、高效能的特点,在全球范围内正迅猛发展。但大规模的电动汽车接入电网,其无序充电会导致配电网负荷曲线峰上加峰,威胁电力系统安全运行,降低系统运行的经济性。为解决上述问题,本文从生物仿生学角度出发,以降低等效负荷曲线方差为目标,借鉴集群运动理论,研究电动汽车充电协同调度算法,并利用MATLAB仿真软件验证了所设计协同调度算法的可行性与有效性。本文的主要研究内容如下所示:首先,分析了协同调度的基本问题,包括协同调度的目标、协同效应产生的机理及协同效应信息传递机制;介绍了集群运动相关理论,包括集群运动的概念、研究思想及模型,重点介绍了 Vicsek集群运动模型,分析了其运动规则及模拟结果,借鉴集群运动理论,给出了本文电动汽车充电协同调度思路。其次,分析了电动汽车充电负荷的影响因素,基于电动汽车行驶习惯、充电方式及电动汽车类型,建立了单辆电动汽车充电负荷模型,然后给出了基于蒙塔卡洛模拟的规模化电动汽车充电负荷计算方法与流程,最后以北京某小区为算例进行了仿... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１?２０２０年全球主要国家电动车保有量预测??，、三??

２．３．２模拟结果分析??根据运动规则进行模拟实验，在不同系统密度和角度噪声参数情况下，得述实验结果，模拟过程表明：运动速度大小在０．００３＜ｖ＜０．３的范围内变化时响实验的最终结果，下述实验结果为ｖ?＝?０．３的情况下取得的。??图中箭头的方向代表自驱动粒子的运动速度方向，四种情况下个体数量均＃?＝?３００。图（ａ）表示仿真的初始情况，其参数为＾?＝?７，１１?＝?２．０，自驱动粒位置和速度方向根据设定的规则随机确定；图（ｂ）表示低系统密度低角度情况，其参数为Ｚ?＝?２５，?Ｔ１?＝〇．１，自驱动粒子群经过一定时间的演化后，形数个方向不同的簇团；图（ｃ）表示高系统密度高角度噪声的情况，其参数为Ｚ?＝?７，ｒｉ?＝?２．０，自驱动粒子群经过一定时间的演化后，没有出现明显规律性的运动情况；图（ｄ）表示高系统密度低角度噪声情况，其参数为Ｚ?＝?５，?”二０．１，自驱动粒群经过一段时间的演化后，出现了有趣的现象：粒子群从初始的杂乱无章状态渡到有序状态（速度方向一致）。??

ｎ??图２－２系统密度和角度噪声对系统有序度的影响情况??图２－２?（ａ）表不相同系统密度条件下，角度噪声对系统有序度的影响。由??图可以看出，只有在角度噪声处于较低水平时，系统才会出现同步状态。图２—２??（ｂ）表示相同角度噪声条件下，系统密度对系统有序度的影响。结果表明：只??有在系统密度处于较高水平时系统才可能出现同步状态。??Ｉ??２．３电动汽车集群充电协同调度思路??Ｉ??电动汽车充电协同控制的目标是在满足充电需求的前提上，实现有序充电，??降低系统等效负荷波动，从而提高系统设备负荷率与系统运行的经济性。为此，??首先需要考虑充电方式、电池特性及电动汽车类型等影响因素建立单体动力电池??充电模型，明确动力电池充电负荷特性’为大规模电动车协同调度提供支撑；其??次，通过对集群运动模型的研宄，借鉴生物集群运动机制，建立电动汽车信息传??递机制。本课题研究电动汽车充电局域协同调度方法，把每辆电动汽车看成具有??自主决策的智能体


本文编号：2965542