電動汽車大規(guī)模隨機接入智能電網(wǎng)的負(fù)載均衡研究.pdf

1、隨著人類對化石能源短缺和環(huán)境嚴(yán)重污染的意識的提高，電動車憑借低碳、節(jié)能、環(huán)保的優(yōu)勢引起了人類的關(guān)注。電動車是一種依靠電池存儲電能來支持其日常出行的汽車，因此電動車的出現(xiàn)有助減少有污染的化學(xué)物質(zhì)的排放以及減少人類對石化能源的依賴。但是，當(dāng)大規(guī)模的電動車隨機接入電網(wǎng)，給電網(wǎng)的運行和管理帶來了很多新的挑戰(zhàn)，包括增加峰值負(fù)荷、增加電能損失和影響電能質(zhì)量等。
　　為了解決大規(guī)模電動車接入電網(wǎng)帶來的挑戰(zhàn)和問題，本文的主要研究工作如下:

2、　　1.本文首先把電動車的充電調(diào)度問題形式化地描述為一個最優(yōu)化的控制問題，并且給出最優(yōu)的電動車充電分布具備的數(shù)學(xué)性質(zhì)。
　　2.接著提出了一個完全分布式的算法ODC迭代求解這個最優(yōu)化的控制問題。在每一輪迭代中，電動車根據(jù)電網(wǎng)廣播的控制信號更新他們的充電行為，而電網(wǎng)則通過改變控制信號來引導(dǎo)電動車的充電行為。無論電動車的特征統(tǒng)一與否，這個算法最后能夠收斂到一個最優(yōu)的充電分布解，并給出了該算法的最優(yōu)性和收斂性的數(shù)學(xué)證明。
　　3.

3、改進(jìn)上述算法，得到一個新的算法AODC，這個改進(jìn)的算法能夠適應(yīng)于異步計算的環(huán)境。因為在實際情況中由于通信或其他原因，在每一輪迭代中，電動車或者電網(wǎng)的控制中心并不一定能夠及時更新每一輪迭代的信息，而是使用過時的信息。在這種情況下，算法AODC能夠處理并最終也能收斂到一個最優(yōu)的充電分布解。
　　4.使用美國PJM電力市場的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)實驗數(shù)據(jù)，對比了算法ODC、算法AODC、算法MCH的實驗效果，并從最優(yōu)性和收斂性兩個方面進(jìn)行分析對比