电动汽车充电设施规划方法研究

 2021-12-21 09:12

论文总字数:28302字

摘 要

随着全球环境日益恶劣以及化石燃料紧缺,电动汽车的发展越来越受到人们的关注。然而,大规模的电动汽车负荷随机、无序的接入电网后,可能会导致网络损耗增加,电能质量下降,配电网运行成本增加等。为了保证电网的安全经济运行,需要研究考虑电动汽车充电设施的布局规划,即充电站的定容选址和网架结构。

电动汽车充电站的定容选址受到众多不确定性因素影响,需要考虑的约束条件较多,不仅难以搭建数学模型,而且难以实现最优解的求解。本文首先采用层次分析法,充分考虑交通、电力网络等众多因素的影响,以确定电动汽车充电站的候选地址。

合理规划配电网网架也会有效地减少网络损耗和配电网运行成本。本文建立的优化规划模型以配电网线路建设费用、网络损耗费用之和最小为目标函数。针对传统粒子群算法的不足进行了改进,提出了适用于网架规划的二进制粒子群优化算法。最后采用10个节点配电系统进行算例分析,验证所提模型及算法的可行性。

关键词:电动汽车充电站规划,配电网,定容选址,网架规划,二进制粒子群算法

A STUDY ON PLANNING OF ELECTRIC VEHICLE CHARGING INFRASTRUCTURE

Abstract

With the worsening of the global environment and the shortage of fossil fuel, the development of electric vehicles is getting more and more attention. However, the large electric vehicle load access to the grid randomly and disorderly. And it may cause the network loss, power quality decline, distribution network operation cost increase. In order to ensure the safe and economical operation of the network, the plan of the electric vehicle charging facilities should be considered, which is the sizing and sitting of the charging station and the structure of the distribution network.

The planning of sizing and sitting of the electric vehicle charging station is influenced by many uncertain factors, and it need to consider the more restrictive conditions, not only difficult to build mathematical model, but also difficult to achieve the optimal solution of the solution. In this paper, considering the influence of many factors such as transportation, power network and so on, one address is selected as the best candidate address of charging station for electric vehicle by AHP. 

The reasonable distribution network space network can also reduce the network loss and the operation cost of the distribution network. In this paper, the optimal planning model with grid lines for the minimum objective function of the construction cost and network loss cost. Aiming at the shortage of traditional particle swarm algorithm, binary particle swarm optimization algorithm applied to network planning is proposed. Finally, 10 node distribution system is used to analyze the feasibility of the model and the algorithm.

KEY WORDS: electric vehicles, distribution network, optimal sitting and sizing of electric vehicle charging stations, binary particle swarm optimization.

目录

摘 要 3

Abstract 4

第一章 绪 论 7

1.1 研究背景及意义 7

1.2 研究现状 8

1.3 本文主要研究内容 9

第二章 电动汽车充电站选址定容 11

2.1 基于层次分析法的充电站选址 11

2.1.1 层次法介绍 11

2.1.2 层次分析法优缺点 11

2.1.3 层次分析法选址基本步骤 12

2.2 充电站负荷容量确定 16

2.3 本章小结 16

第三章 电力网架优化 17

3.1 电力网架介绍 17

3.2 建立电力网架模型 17

3.2.1 电力网架构建难点 17

3.2.2 电力网架模型 18

3.2.3 约束条件 18

3.3 辐射状配电网潮流计算 18

3.3.1 配电网潮流计算特点 18

3.3.2 配电网计算方法简单介绍 19

3.4 本章小结 21

第四章 基于粒子群算法的配电网规划 22

4.1 粒子群算法 22

4.1.1 粒子群算法简介 22

4.1.2 粒子群算法原理与实现 22

4.2 基于二进制粒子群算法的网架规划 24

4.2.1 粒子表征形式 24

4.2.2 辐射状网架判别 24

4.2.3 二进制粒子群算法的改进 25

4.2.4 适应度函数 25

4.2.5 参数设置 25

4.2.6 二进制粒子群算法的实现过程 26

4.3本章小结 28

第五章 算例分析 29

5.1 电动汽车充电站选址算例 29

5.1.1 上海市杨浦区基本概况 29

5.1.2 杨浦区电动汽车充电站选址 29

5.2 电力网架规划算例 34

5.3 本章小结 37

结论 38

参考文献(References) 39

第一章 绪 论

1.1 研究背景及意义

汽车是现代社会的重要代步工具,它为人们的出行提供了便捷。然而,传统的燃油汽车带来了诸多问题,例如能源消耗增加和环境压力加大,特别是尾气排放气体已经成为我国很多城市主要的大气污染。近几年,我国的民用汽车保有量迅速从2000年的1600万辆上升至2010年年底的7800万辆,总数量增加了将近5倍,如图1-1所示。随着我国经济的快速发展和人们生活水平的提高,在今后的几年里,我国汽车的保有量仍然有9%的增长率,而这一趋势进一步加剧了有害废气的产生和对不可再生石油资源的依赖。由此可见,电动汽车技术的发展不仅可以解决日益凸显的能源危机,而且符合节能环保的发展理念。其发展前景广阔,是缓解我国环境日益恶劣和化石燃料紧缺的重要手段。

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