摘要
我国是一个发展中国家，对能源的需求量很大。我国的油气长久以来都是供不应求的局面，以石油为代表的矿物燃料的燃烧，会对空气造成污染。近几年，绿色环保的电动汽车已逐步走进人们的日常生活，由于其无污染，零排放等特点,使得电动汽车越来越受到人们的重视。然而随着电动汽车的普及，电网正面临着日益增加的负荷压力，有效解决汽车充电过程对于电网造成的压力是亟待解决的问题。为此本文以北京市电动汽车为研究对象，进行了负荷调度控制，本文的研究如下: (1)北京市地区充电负荷时空预测。利用国网充电桩车联网交易记录数据，研究分析北京地区电动汽车充电负荷区域特性，使用混合高斯分布、对数正态分布对电动汽车充电行为进行描述并进行参数估计得到充电参数的概率模型，对北京市各行政区进行模特卡洛模拟预测各区域电动汽车充电负荷需求。国网汽车充电站实际充电数据用于研究，增加了研究结果的真实性和可靠性。 (2)电动汽车慢充调度。首先得到慢充无序调度模型，并分析负荷高峰时段。然后基于分时电价和功率限制，通过线性规划得到某一居民区慢充的有序调度模型，并分析调度的有效性。最后对北京市地区的电动汽车慢充私人充电桩进行整体实时充电调度，通过建立电网、电动汽车厂商、汽车用户的网联化分层架构，实现北京市地区的电动汽车慢充整体调度。相较于充电聚合商，创新性地将厂商作为调控主体可以调度使用家用私人充电桩的电动汽车充电行为。 (3)面向光伏消纳的充电负荷调度。首先对光伏发电进行预测，提出了基于TCN-LSTM的新光伏预测模型，模型精度要高于TCN与LSTM,验证了基于TCN-LSTM的新光伏预测模型的有效性。然后以充电站总运行费用最小为优化目标，通过线性规划，实现电动汽车充电站负荷对光伏发电进行消纳，通过算例分析，验证了电动汽车充电对于光伏消纳的有效性。 (4)仿真软件设计与实现。设计了北京地区的电动汽车负荷仿真软件和基于网联化的电动汽车层级化有序管理软件，通过软件设计可以直观显示北京市各个行政区一天内的预测负荷和基于厂商调度的网联化汽车管理区域负荷结果，直观显示了本研究的可靠性。
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