電動汽車并網(wǎng)充電模型應(yīng)用研究.pdf

1、全球能源、環(huán)境危機(jī)使得電動汽車產(chǎn)業(yè)逐漸引起了各國的重視。大量電動汽車并網(wǎng)既可對電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來隱患又可為其提供力所能及的輔助性服務(wù),諸如調(diào)頻、調(diào)壓、調(diào)峰、旋轉(zhuǎn)備用、補(bǔ)償新能源間歇性等。換言之,大量電動汽車充電對電網(wǎng)而言利弊并存。能否化弊為利則取決于調(diào)度中心對充電過程的調(diào)度與控制是否合適。因此,研究電動汽車充電的調(diào)度與控制問題具有重要理論及實(shí)際意義。本研究主要內(nèi)容包括：
　　⑴探究了大量電動汽車并網(wǎng)充電的動態(tài)物理過程,將該過程描

2、述為以電動汽車并網(wǎng)速率為擾動變量的大量充電負(fù)荷由低充電狀態(tài)(SOC-state of charge)向高SOC擴(kuò)散的動態(tài)擴(kuò)散過程?；谶@種描述采用擴(kuò)散理論建立了電動汽車的擴(kuò)散負(fù)荷模型。并運(yùn)用擴(kuò)散負(fù)荷狀態(tài)空間模型及蒙特-卡諾負(fù)荷模型對私家車電動汽車充電負(fù)荷進(jìn)行了計算對比,計算結(jié)果驗證了所建模型的準(zhǔn)確度。該模型能準(zhǔn)確量化總體充電負(fù)荷的控制參量—電動汽車并網(wǎng)速率和充電功率,能反映不同連續(xù)時刻充電負(fù)荷之間的內(nèi)在物理關(guān)聯(lián)性。因此,該模型可應(yīng)用于電

3、動汽車最優(yōu)充電策略制定以及電網(wǎng)輔助應(yīng)用諸領(lǐng)域。
　　⑵提出一種基于電動汽車擴(kuò)散負(fù)荷模型的最優(yōu)充電策略,其核心思想是在滿足電網(wǎng)運(yùn)行條件約束、用戶用車需求、避免影響電池壽命及杜絕維數(shù)爆炸四方面要求前提下,以可調(diào)度時段內(nèi)網(wǎng)絡(luò)總損耗電量最小為最優(yōu)目標(biāo),最優(yōu)分配各子時段電動汽車并網(wǎng)數(shù)量,以優(yōu)化各子時段充電功率。以IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)為對象,分析了用戶自主充電及最優(yōu)充電策略對該系統(tǒng)負(fù)荷、網(wǎng)損和電壓的影響。結(jié)果表明,最優(yōu)充電策略能夠顯著縮小

4、系統(tǒng)峰谷差,提高負(fù)荷率,減少系統(tǒng)網(wǎng)損,改善電壓質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)與用戶雙贏,實(shí)用價值巨大。
　?、墙Y(jié)合電動汽車參與實(shí)時補(bǔ)償AGC系統(tǒng)中ACE調(diào)節(jié)功率問題,分析了電動汽車參與電網(wǎng)輔助性服務(wù)問題。在分層分區(qū)控制模式下將區(qū)域內(nèi)大量電動汽車聚合成“虛擬發(fā)電廠”。采用電動汽車擴(kuò)散負(fù)荷模型對該問題進(jìn)行了數(shù)學(xué)分析,構(gòu)造出ACE調(diào)節(jié)功率與電動汽車可控充電功率差值的李雅普諾夫能量函數(shù)。統(tǒng)籌兼顧電動汽車數(shù)量和ACE實(shí)時調(diào)節(jié)功率兩方面的隨機(jī)性,設(shè)計了閉環(huán)魯