| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第10-13页 |
| 1.1.2 课题意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 含风光储电动汽车充电站运行特性分析及建模 | 第19-32页 |
| 2.1 含风光储电动汽车充电站概述 | 第19-21页 |
| 2.2 充电站系统结构及工作原理 | 第21-23页 |
| 2.3 电动汽车充电站运行特性及分析 | 第23页 |
| 2.4 容量配比基本概念 | 第23-24页 |
| 2.5 充电站系统建模 | 第24-31页 |
| 2.5.1 风力发电系统建模 | 第24-27页 |
| 2.5.2 光伏发电系统建模 | 第27-29页 |
| 2.5.3 储能电池建模 | 第29-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于统计学的电动汽车充电站充电负荷计算 | 第32-43页 |
| 3.1 影响电动汽车充电负荷的主要因素 | 第32页 |
| 3.2 电动汽车充电负荷计算的基本流程 | 第32-33页 |
| 3.3 模型参数计算 | 第33-36页 |
| 3.3.1 电动汽车充电起始时刻分析及计算 | 第33-34页 |
| 3.3.2 电动汽车初始时刻的SOC数学模型 | 第34-35页 |
| 3.3.3 充电时长 | 第35-36页 |
| 3.4 电动汽车充电功率需求计算 | 第36-42页 |
| 3.5 本章总结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于改进遗传算法的容量配比方法 | 第43-54页 |
| 4.1 容量配比方法总体思路 | 第43-44页 |
| 4.2 遗传算法 | 第44-46页 |
| 4.2.1 遗传算法 | 第44-45页 |
| 4.2.2 遗传算法基本流程 | 第45-46页 |
| 4.3 容量配比模型设计 | 第46-48页 |
| 4.3.1 约束条件 | 第46-48页 |
| 4.3.2 目标函数 | 第48页 |
| 4.4 基于改进遗传算法的模型求解算法设计 | 第48-50页 |
| 4.5 容量配计算具体流程 | 第50-53页 |
| 4.5.1 计算每小时正在充电的电动汽车的充电总功率 | 第50页 |
| 4.5.2 计算风机设备和光伏设备的出力 | 第50-51页 |
| 4.5.3 建立约束条件和目标函数 | 第51-52页 |
| 4.5.4 改进遗传算法求解优化目标值 | 第52-53页 |
| 4.6 本章总结 | 第53-54页 |
| 第五章 容量配比方法的算例分析及仿真验证 | 第54-69页 |
| 5.1 算例分析 | 第54-64页 |
| 5.1.1 确定风光资源数据 | 第54-56页 |
| 5.1.2 风光储型号的确定 | 第56-57页 |
| 5.1.3 风光出力计算 | 第57-59页 |
| 5.1.4 计算电动汽车充电负荷 | 第59-64页 |
| 5.2 仿真验证 | 第64-68页 |
| 5.3 本章总结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士期间的主要研究成果 | 第76-77页 |