| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第13-15页 |
| 第2章 电动汽车充放电负荷特性 | 第15-25页 |
| 2.1 电动汽车充放电 | 第15-19页 |
| 2.1.1 V2G的概念 | 第15页 |
| 2.1.2 有序充放电 | 第15-16页 |
| 2.1.3 电动汽车充放电实现 | 第16-19页 |
| 2.2 电动汽车充放电负荷特性 | 第19-24页 |
| 2.2.1 私家车主的出行习惯 | 第19-20页 |
| 2.2.2 电动汽车充电负荷特性 | 第20-22页 |
| 2.2.3 电动汽车放电负荷特性 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 考虑V2G用户响应度的峰谷电价模型 | 第25-34页 |
| 3.1 峰谷电价时段优化有序充放电模型 | 第25-27页 |
| 3.1.1 模型 | 第25-26页 |
| 3.1.2 优化计算 | 第26-27页 |
| 3.2 不同V2G用户响应度下的负荷特性 | 第27-29页 |
| 3.3 不同用电方式满意度下的负荷特性 | 第29-31页 |
| 3.4 考虑V2G用户响应度的峰谷电价有序充放电模型 | 第31-33页 |
| 3.4.1 模型 | 第31-32页 |
| 3.4.2 优化计算 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于Pareto最优的多目标遗传算法 | 第34-44页 |
| 4.1 多目标遗传算法 | 第34-37页 |
| 4.1.1 多目标优化 | 第34页 |
| 4.1.2 帕累托最优 | 第34-35页 |
| 4.1.3 基于Pareto最优的多目标遗传算法 | 第35-37页 |
| 4.2 考虑峰谷差率和用电方式满意度的多目标优化模型 | 第37-38页 |
| 4.3 优化模型的计算与分析 | 第38-43页 |
| 4.3.1 计算步骤 | 第38-40页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 结论与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 结论 | 第44页 |
| 5.2 展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第51-52页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |