关键词：需求响应;;电动汽车;;启发式算法;;充放电调度
摘 要：随着汽车尾气给人们带来的危害日益加重、相关电动汽车的补贴政策力度越来越强和人们环保意识的日益觉醒,在未来一段时间内,人们对电动汽车的重视程度和购买意愿将会有大幅度的增长。如果不对电动汽车进行有效的充放电调度,不仅会造成电网负荷峰谷差值的增长,还会给电动汽车用户带来不便,使用户的用车需求不能得到满足并导致用户满意度下降。因此电动汽车充放电调度方案的研究势在必行。本文研究了电动汽车的硬件特性、充放电负荷特性以及用户的用电行为习惯,可以看出电动汽车的集群充放电调度可以集中于日间,而在夜间由于电价处于低谷,主要执行电动汽车的充电调度策略。基于此提出了日间基于用户需求与利益的电动汽车充放电调度策略和夜间基于改进蚁群算法的电动汽车充电调度策略,并分别构建了最大化用户利益的电动汽车充放电调度模型和平稳电网负荷的电动汽车充电调度模型。在日间,对单个用户的收益与满意度、电动汽车充放电上下限和电网的峰谷差值等问题进行研究,根据全体用户的利益与用电需求进行建模。接着提出二阶段算法对此模型进行求解。在第一阶段的电动汽车充放电调度中,利用粒子群算法用户可以获得丰厚的收益,并且电网的峰值负荷得到了明显的下降;在第二阶段调度中,大部分电动汽车可以保持足够的电量来满足用户的行驶需求。在夜间,对电动汽车电量、峰谷电价和电网负荷波动等问题进行研究,以最小化当前时刻负荷与前一天平均负荷的差值为目标函数进行建模。接着提出蚁群算法对此模型进行求解。此调度策略对电网起到了填谷的作用,减小了电网负荷的峰谷差值。
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