基于Hadoop的电动汽车有序充电策略的研究

发布时间：2020-06-20 03:07

【摘要】：电动汽车的飞速发展,充电桩的规模化建设,导致巨大的充电负荷接入电网,这将对局域电网的安全运行造成巨大的挑战。因此迫切需要对电动汽车规模化充电进行统一管理,在满足用户要求的前提下,保证电网稳定运行。为了能够统一管理用户的充电行为,提出一种在预测未来负荷数据的基础上,利用合理的分时电价引导用户有序充电的方法。对某区域内充电站近两年日负荷数据进行分析和整理,采用模糊聚类和改进灰色关联分析的方法获得待测日的相似日集合,再利用该集合中的负荷数据对待测日的日负荷进行GA-BP神经网络训练,预测待测日的日负荷。搭建Hadoop云平台,在HDFS文件系统中完成对历史负荷数据的存储和读写,在Map Reduce中进行GA-BP神经网络的训练和预测。结果表明,在Hadoop云平台下对待测日进行相似日选择和GA-BP神经网络预测,在提高效率的同时也提高了预测精度。根据预测结果,对充电行为进行有序控制,建立多目标优化模型。采用多尺度变异粒子群优化方法,对用户成本和负荷波动进行目标优化,其中,粒子群优化可以减小用户成本并降低负荷波动,多尺度变异则在变异算子不断变小的过程中避免粒子群陷入局部最优。结果表明,利用预测结果进行分时电价调整的方式,能够在一定程度上降低用户成本、提高电能质量,从而达到“削峰填谷”的目的。
【学位授予单位】：华北理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM73;U469.72
【图文】：

废气污染,汽车尾气排放

1.1 背景及意义1.1.1 研究背景进入 21 世纪以来，居民生活水平不断提高，伴随着资源的急剧消耗，能源问题逐渐变成人们关注的重点。就能源消耗来说，交通损耗是一个很大的问题。近年来，为了满足人们出行便捷的目的，汽车行业飞速发展，同时也带来了十分严重的能源和环境问题。一方面，汽车数量急剧增加，导致主要燃料石油的消耗量不断攀升，我国用于汽车的石油消耗量已达到全国石油消耗总量的 26%，而石油资源是常见且重要的“消耗品”，属于不可再生能源，巨大的石油消耗已经导致了我国能源的紧缺。另一方面，汽车在消耗大量燃料的同时也排放出大量的尾气，空气遭受严重的污染，过量的温室气体排放导致环境问题日益严重。

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【参考文献】