| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-19页 |
| ·选题背景及意义 | 第11-14页 |
| ·V2G国外研究现状 | 第14-15页 |
| ·V2G国内研究现状及应用 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容及研究步骤 | 第16-19页 |
| 第2章 V2G系统组成与功能 | 第19-27页 |
| ·V2G概念及系统组成 | 第19-20页 |
| ·V2G概念 | 第19页 |
| ·V2G的系统组成 | 第19-20页 |
| ·V2G技术的实现与控制 | 第20-24页 |
| ·V2G的实现方法 | 第20-21页 |
| ·V2G系统的控制 | 第21-24页 |
| ·V2G在电力系统中的功能概述 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 电动汽车充放电功率预测 | 第27-39页 |
| ·电动汽车充放电行为的概率分析 | 第27-29页 |
| ·采用随机模拟方法仿真预测电动汽车的充放电总功率 | 第29-30页 |
| ·蒙特卡洛方法 | 第29-30页 |
| ·基于蒙特卡洛的随机抽样仿真 | 第30-35页 |
| ·建立电动汽车充放电仿真计算模型 | 第30-32页 |
| ·参数设置与收敛性分析 | 第32-33页 |
| ·基于Monte Carlo模拟的电动汽车充、放电容量计算 | 第33-35页 |
| ·预测结果及其分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 V2G参与电网调峰控制策略 | 第39-57页 |
| ·V2G参与电网调峰的控制策略 | 第39-42页 |
| ·V2G参与调峰的数学模型 | 第40-42页 |
| ·粒子群优化算法 | 第42-47页 |
| ·基本粒子群优化算法(PSO) | 第42-44页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第44-47页 |
| ·基于粒子群算法的V2G调峰控制策略 | 第47-48页 |
| ·算例 | 第48-54页 |
| ·本章小结 | 第54-57页 |
| 第5章 基于电力市场机制的V2G控制策略 | 第57-67页 |
| ·电动汽车与电力市场互动 | 第57-59页 |
| ·电动汽车的发展对电力市场的影响 | 第57-58页 |
| ·电力市场机制引导电动汽车并网 | 第58-59页 |
| ·基于电价机制的V2G控制策略 | 第59-61页 |
| ·建立V2G响应电价的控制策略模型 | 第59-61页 |
| ·离散二进制粒子群优化算法 | 第61页 |
| ·基于BPSO算法的V2G控制策略优化 | 第61-62页 |
| ·算例 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结和展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者简历 | 第73-77页 |
| 学位论文数据集 | 第77页 |