关键词：电动汽车;;充电负荷模型;;多目标优化;;拥挤距离;;粒子群算法
摘 要：为应对全球日益恶化的能源和环境问题,燃油汽车作为化石能源的主要消耗品以及环境污染的罪魁祸首之一,研发与推广能够代替燃油汽车的新型交通工具势在必行。在这个大环境下,电动汽车因其环保无污染以及节约能源的特点日益被全球接收和认可,其发展热度居高不下,发展规模的巨幅提升是显而易见的。但是大规模的电动汽车无序接入配电网充电会给当前电网的稳定运行带来前所未有的冲击,因此,对电动汽车容易发展成无序充电的行为进行切实有效的引导和调控势在必行,研发相应的优化充电策略不可或缺,这不仅可以缓解电动汽车无序充电造成的严峻局面,还对电动汽车的全面推广大有裨益。本文首先对能够影响电动汽车充电需求的随机因素进行分析,然后基于电动汽车充电行为在时间和空间上的不确定性,分析了电动汽车的行驶习惯,利用蒙特卡洛模拟法得到了电动汽车充电的日负荷曲线,紧接着完成了大规模电动汽车无序充电负荷的数学建模。再以最常见的电动汽车类型——私家车作为研究主体,以IEEE33节点配电网为仿真系统,对不同渗透率电动汽车接入配电网充电会引起的连锁反应进行了仿真。仿真结果表明,随着电动汽车渗透水平的不断提升,配电网的负荷最大值、负荷峰谷差会随之扩大,节点电压的偏移现象以及配电网的网络损耗问题也变得更严重,因此提出切实有效的优化充电策略迫在眉睫。本文提出的优化充电策略充分考虑了电动汽车用户侧和电网侧双边的利益,建立了以电动汽车车主充电花费最低、配电网日负荷峰谷差最小以及配电网网络损耗最小为目标函数的多目标优化模型,并采用基于拥挤距离的多目标粒子群优化算法(MOPSO-CD)来求取模型的Pareto最优解集,然后利用层次分析法在Pareto最优解集中优中寻优,得到能同时兼顾三个目标函数的最优解集。最后通过仿真分析了使用提出的多目标优化策略对电动汽车充电时对配电网的影响。
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