基于用戶駕駛行為的電動(dòng)汽車(chē)有序充電策略.pdf

1、針對(duì)全球范圍的能源問(wèn)題和環(huán)境問(wèn)題，電動(dòng)汽車(chē)因其低污染或無(wú)污染、能效高的優(yōu)點(diǎn)，在世界各國(guó)都得到了大力的發(fā)展。然而，作為一種新型電力負(fù)荷，電動(dòng)汽車(chē)充電行為具有隨機(jī)性、間歇性的特征，規(guī)?；妱?dòng)汽車(chē)充電可能會(huì)對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行產(chǎn)生顯著影響，因此，有必要對(duì)電動(dòng)汽車(chē)充電進(jìn)行引導(dǎo)。
　　本文主要圍繞基于用戶駕駛行為的電動(dòng)汽車(chē)有序充電策略進(jìn)行研究，主要包括以下幾方面的內(nèi)容:
　　首先，對(duì)不同類(lèi)型的電動(dòng)汽車(chē)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，分析了各自的特點(diǎn)及優(yōu)缺點(diǎn)

2、。以混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)PHEV為例，對(duì)電動(dòng)汽車(chē)進(jìn)行能耗分析，研究不同因素例如平均速度、環(huán)境溫度、空調(diào)使用等對(duì)電動(dòng)汽車(chē)能耗以及續(xù)駛里程的影響。對(duì)電動(dòng)汽車(chē)進(jìn)行能耗分析是預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車(chē)?yán)m(xù)駛里程的基礎(chǔ)。
　　其次，根據(jù)電動(dòng)汽車(chē)能耗分析的結(jié)果，提出了基于用戶駕駛行為的電動(dòng)汽車(chē)?yán)m(xù)駛里程預(yù)測(cè)方法。用戶駕駛行為通過(guò)電動(dòng)汽車(chē)不同的行駛工況來(lái)描述，并且在能耗分析的基礎(chǔ)上，額外加入部分具體反映用戶駕駛行為的特征參數(shù)，利用主成分分析法及模糊聚類(lèi)算法，提出了電

3、動(dòng)汽車(chē)?yán)m(xù)駛里程的預(yù)測(cè)方法，并運(yùn)用于電動(dòng)汽車(chē)有序充電策略的制定中。電動(dòng)汽車(chē)實(shí)際道路測(cè)試數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的準(zhǔn)確性。
　　再次，針對(duì)電動(dòng)汽車(chē)使用的鋰離子電池，研究放電截止電壓、環(huán)境溫度、充放電倍率及SOC使用區(qū)間對(duì)鋰電池容量衰退的影響?；谶@些因素，對(duì)一種基于不規(guī)則應(yīng)用的鋰電池容量衰退量化模型進(jìn)行研究，并將其用于有序充電策略中充電量的計(jì)算過(guò)程中。同時(shí)，利用NASA提供的鋰離子電池監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證該模型的準(zhǔn)確性。
　　最后，在上述研究?jī)?nèi)

4、容的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了電動(dòng)汽車(chē)有序充電策略。策略模型分為用戶側(cè)模型和電網(wǎng)側(cè)模型，用戶側(cè)模型利用上述研究?jī)?nèi)容，計(jì)算滿足用戶出行且使電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池容量衰退最小的充電量，電網(wǎng)側(cè)模型用于對(duì)電動(dòng)汽車(chē)充電進(jìn)行引導(dǎo)，以起始充電時(shí)間最早及局域配電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差最小為優(yōu)化目標(biāo)，制定了兼顧用戶及配電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu)化策略，利用遺傳算法求解該優(yōu)化問(wèn)題。有序充電仿真結(jié)果表明，對(duì)于電動(dòng)汽車(chē)用戶，有序充電策略能夠顯著減小動(dòng)力電池容量衰退，對(duì)于局域配電網(wǎng)，有序充電策略能夠有