| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 电动汽车对电网运行影响的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 电动汽车有序充放电的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 电动汽车充放电功率不确定性的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 第2章 电动汽车无序充电对电网的影响 | 第17-31页 |
| 2.1 电动汽车充电负荷的影响因素 | 第17-23页 |
| 2.1.1 电动汽车的规模和类型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 电动汽车的日运行规律 | 第18-19页 |
| 2.1.3 电动汽车的电池特性 | 第19-21页 |
| 2.1.4 电动汽车的用户充电习惯 | 第21-23页 |
| 2.2 基于蒙特卡罗抽样法的电动汽车充电负荷计算 | 第23-27页 |
| 2.2.1 蒙特卡罗抽样法简介 | 第23-24页 |
| 2.2.2 电动汽车充电负荷计算模型 | 第24-26页 |
| 2.2.3 电动汽车充电负荷计算流程 | 第26-27页 |
| 2.3 算例分析 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于实时电价的电动汽车充放电控制策略 | 第31-46页 |
| 3.1 电动汽车充放电优化控制模型 | 第31-35页 |
| 3.1.1 实时电价电力市场机制 | 第31-32页 |
| 3.1.2 以电网峰谷差最小为目标的优化模型 | 第32-33页 |
| 3.1.3 以电动汽车用户收益最大为目标的优化模型 | 第33-34页 |
| 3.1.4 约束条件 | 第34-35页 |
| 3.2 优化算法 | 第35-40页 |
| 3.2.1 粒子群优化算法简介 | 第35-36页 |
| 3.2.2 单目标粒子群算法的算法流程 | 第36-38页 |
| 3.2.3 多目标改进粒子群算法简介 | 第38-40页 |
| 3.3 仿真算例及分析 | 第40-45页 |
| 3.3.1 仿真参数和基础数据 | 第40-41页 |
| 3.3.2 优化结果及分析 | 第41-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 考虑电动汽车不确定性的有序充放电控制策略 | 第46-58页 |
| 4.1 电动汽车充放电功率不确定性对电网的影响 | 第46-47页 |
| 4.2 不确定参数的处理方法 | 第47-50页 |
| 4.2.1 传统不确定性参数处理方法 | 第47-48页 |
| 4.2.2 区间优化简介及优点 | 第48-49页 |
| 4.2.3 区间潮流简介 | 第49-50页 |
| 4.3 考虑电动汽车不确定性的充放电优化模型 | 第50-52页 |
| 4.3.1 不确定量的处理 | 第50-51页 |
| 4.3.2 目标函数 | 第51-52页 |
| 4.3.3 约束条件 | 第52页 |
| 4.4 算例分析 | 第52-56页 |
| 4.4.1 仿真参数和基础数据 | 第52-54页 |
| 4.4.2 优化结果及分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |