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论文说明
摘要
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 可再生能源发展带来的挑战和电动汽车作为储能装置的潜在优势
1.3 电动汽车充电设施的不足和充电站规划的必要性
1.4 电动汽车发展现状
1.4.1 电动汽车分类
1.4.2 电动汽车动力电池技术
1.4.3 电动汽车充换电方式
1.5 本文研究工作
2 配电系统中平抑负荷波动的混合动力电动汽车优化调度
2.1 引言
2.2 建模与假设
2.2.1 混合动力电动汽车运行模式
2.2.2 混合动力电动汽车行驶能耗
2.2.3 电动汽车行驶行为统计建模
2.3 调度模型
2.3.1 优化调度目标函数
2.3.2 约束条件
2.4 交叉熵算法
2.4.1 交叉熵算法概述
2.4.2 交叉熵算法原理
2.4.3 交叉熵两级更新迭代方法
2.4.4 用交叉熵算法求解电动汽车优化调度问题
2.5 算例
2.5.1 算例参数设置
2.5.2 算例结果
2.6 本章小结
3 降低可再生能源出力不确定性与间歇性的电动汽车优化调度
3.1 引言
3.2 电动汽车与可再生能源概率建模
3.2.1 光伏发电不确定性建模
3.2.2 风电出力不确定性建模
3.3 优化调度模型
3.3.1 优化调度框架
3.3.2 目标函数
3.3.3 电动汽车储能约束
3.3.4 配电网安全约束
3.3.5 数学模型求解框架
3.4 遗传算法求解
3.5 算例设置
3.5.1 研究系统
3.5.2 数据和参数
3.6 算例结果
3.6.1 风速和光照强度的随机特性
3.6.2 可再生能源出力的随机特性
3.6.3 优化结果
3.6.4 电动汽车电池损耗成本对优化结果的影响
3.6.5 优化调度的优点
3.7 本章小结
4 计及交通约束的电动汽车充电站多目标规划方法
4.1 引言
4.2 多目标规划模型
4.2.1 最大化充电服务能力
4.2.2 考虑电动汽车电池容量限制的充电站规划
4.2.3 最小化系统网损和电压偏移
4.3 求解算法
4.3.1 多目标问题处理方法
4.3.2 粒子群算法求解
4.4 算例分析
4.4.1 测试系统与参数设置
4.4.2 各目标函数重要度不同对结果的影响
4.4.3 粒子群算法有效性分析
4.4.4 不同目标函数的效果
4.5 本章小结
5 综合评估方法在电动汽车充电设施规划中的应用
5.1 引言
5.2 综合评估方法简介
5.2.1 数据包络分析的优点
5.2.2 数据包络分析的数学模型
5.3 数据包络分析在多目标优化决策中的应用
5.3.1 数据包络分析的输入和输出
5.3.2 计算步骤
5.4 数据包络分析在充电设施多阶段规划中的应用
5.4.1 背景和动机
5.4.2 规划决策者面临的挑战
5.4.3 数据包络分析的应用方法
5.4.4 第二阶段规划方案场景设置方法
5.5 算例分析
5.5.1 研究系统
5.5.2 数据包络分析在多目标规划决策中的应用
5.5.3 数据包络分析在多阶段规划中的应用
5.6 本章小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢