摘要
随着经济的持续发展，人们对能源的需求不断增加。在此背景下，化石能源的过度使用所造成的资源紧张和环境污染等问题日益显现。为了应对此类问题，各个国家纷纷投入到新型清洁能源的研究中来。在交通运输业上，电动汽车以其污染小、能耗低和噪声弱等优势，被各个国家所青睐。近年来，电动汽车数量与日俱增。电动汽车的蓬勃发展为世界的能源危机问题缓解了压力，也为环保事业做出了贡献。然而，大规模电动汽车无序充电会对电力系统的稳定运行造成严重危害。因此，如何引导电动汽车进行有序充放电，成为了当今时代的研究热点。 首先进行了电动汽车数量预测。采用最小二乘法建立电动汽车数量预测模型，并使用灰色关联度理论和专家评价法分别处理经济指标和政策指标，对全国电动汽车数量进行预测，进而分别得到江苏省和徐州市的电动汽车数量预测值。由预测值可以看出，近年来电动汽车数量增速极快，其充电负荷规模不容忽视。 接着研究了电动汽车无序充电负荷影响因素，并对电动汽车负荷进行预测。对单台电动汽车负荷影响因素进行分析，包括用户出行特性、充电模式和电池充电特性等方面，并得出各参量的概率分布。在几条基本假设的基础上，采用蒙特卡洛模拟方法建立无序充电负荷预测模型并对某区域进行负荷预测算例分析。 之后研究了电动汽车无序充电对配电网的影响。选取电量法对网损的计算过程进行分析，并指出网损对电网的危害。从蓄电池的角度和无功功率的角度分别分析电压偏差产生的原因，并指出电压偏差对电力系统的危害。建立某区域配电网网络模型，针对电动汽车在不同渗透率下的无序充电行为，对网损和电压偏差等方面的影响进行算例分析。对负荷标准差与电压质量、网损之间的关系进行研究，并得出优化负荷标准差可以提高电压质量、降低网损的结论。 最后研究了考虑用户响应的电动汽车有序充放电策略。在分时电价背景下，介绍了运用模糊数学中的隶属度函数和电量电价弹性矩阵划分峰、平、谷时段并制定各时段电价的传统过程。结合V2G技术，分析基于成本收益的放电电价。引入峰电价系数和谷电价系数的概念并在此基础上建立计及用户响应度与满意度的有序充放电模型，按照响应方式的不同对电动汽车种类进行划分。介绍了传统多目标粒子群算法并对其局限性进行分析，提出可以克服其局限性的基于Pareto最优的多目标粒子群算法，在算例分析中针对某区域采用此算法对约束条件下的目标函数进行求解从而得出优化解集，分析优化解集并选取实际最优解。采用蒙特卡洛模拟方法计算优化后的负荷，讨论了对负荷的优化效果，并求取了响应用户优化前后的充电费用。结果证实，有序充放电策略优化效果较为显著。
NETL