微网中电动汽车与光储容量的双层优化研究

摘要

化石能源的消耗带来了剧烈的环境问题，全球气候变暖，空气质量下降，严重影响了人们的日常生活，制约了经济的快速发展。微电网技术近年来发展迅速，在微网中，分布式电源与储能设备相互配合对负荷进行供电，达到分布式电源电能就地消纳的目的。储能设备可以对随机性、间歇性较强的分布式电源多余的发电量进行储存，在分布式电源发电功率不足时，对负荷进行供电。电动汽车以可再生的电能为燃料，大量电动汽车接入微网时，利用电动汽车充电负荷对可再生能源进行消纳，既可以减少化石能源消耗带来的不利影响，还可以减少可再生能源接入对电网的冲击。本文主要研究对微网系统中电动汽车充电引导策略和光伏储能容量配置进行双层优化，使微网系统对光伏发电完全消纳、对大电网负荷波动影响最小以及系统经济效益最优。本文研究内容具有重要的现实意义和实用价值。 本文首先研究了电动汽车充电特点和用户行车习惯，建立电动汽车在工作日和节假日的充电模型。在MATLAB仿真软件上利用蒙特卡洛法对电动汽车充电负荷进行仿真计算，分别模拟仿真了电动汽车在工作日和节假日的负荷曲线。对充电后的微网日负荷曲线进行分析可以发现，电动汽车工作日充电负荷加大了微网负荷波动，给微网的稳定运行带来挑战，节假日的影响稍小。 其次，介绍分布式光伏发电系统的发展现状。根据光伏发电系统的功率特性，对光伏发电系统进行建模，在MATLAB软件中模拟单块光伏电池板典型日的发电功率曲线。对储能系统的充放电行为进行数学建模，确定光储微网系统的结构模型，并制定了光储微网系统的运行调度策略。 最后在以上研究分析基础上，对电动汽车电价引导策略中的峰谷电价时段进行上层优化，建立了电价引导策略下的电动汽车有序充电模型，将峰谷电价时段的起始时刻设为变量，微网负荷波动系数设为目标函数适应值，利用粒子群算法对问题进行寻优求解。对微网光储容量配置进行下层优化，建立微网光储系统的经济模型，以光伏和储能系统容量为变量，微网经济收益最大化为目标。将上层优化的结果作为下层优化的基本参数，利用差分进化算法进行优化求解。将下层优化得到的结果返回到上层，进行循环迭代，同时满足上下层约束条件，双层优化结束，得到最优分时电价时段和光伏储能容量。结论表明，在最优的峰谷电价时段和光储容量配置下，微网负荷对大电网的影响最小，光伏发电被完全消纳，微网系统的经济性最优，验证了本文研究过程及结论的可靠性。

目录

声明

摘要

1．1研究背景及意义

1．2国内外研究现状

1．2．1电动汽车充电的研究现状

1．2．2微网中光储容量配置的研究现状

1．3主要工作

2电动汽车充电建模与仿真

2．1电动汽车充电的特点

2．2基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷计算

2．2．1电动汽车充电建模

2．2．2预测基本原理

2．2．3蒙特卡洛仿真

2．3电动汽车充电负荷模拟

2．3．1单辆电动汽车充电负荷

2．3．2大量电动汽车充电负荷

2．4电动汽车负荷接入微网

2．4．1微网典型日负荷曲线

2．4．2工作日电动汽车负荷接入微网

2．4．3节假日电动汽车负荷接入微网

2．4．4电动汽车接入后负荷曲线的分析

2．5本章小结

3微网中光伏储能系统建模

3．1光伏发电建模

3．1．1光伏发电功率特性

3．1．2光伏发电对电网的影响

3．2储能系统建模

3．2．1蓄电池工作原理

3．2．2储能系统对电网的影响

3．3微网光储互补典型结构

3．4微网中光储能量管理策略

3．5本章小结

4电动汽车充电与光储容量配置双层优化

4．1电动汽车充电的上层优化模型

4．1．1上层模型目标函数

4．1．2上层模型约束条件

4．2上层优化方法

4．2．1粒子群优化算法

4．2．2参数设置

4．2．3仿真验算

4．3光储容量配置的下层优化模型

4．3．1下层模型目标函数

4．3．2下层模型约束条件

4．4下层优化方法

4．4．1差分进化算法

4．4．2参数设置

4．4．3仿真验算

4．5双层优化算例分析

4．5．1双层优化流程

4．5．2仿真优化结果与分析

4．6本章小结

5．1全文结论

5．2未来展望

参考文献

攻读硕士学位期间参与的科研课题与取得的成果

致谢