| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 电动汽车接入对电网的影响 | 第15-17页 |
| 1.2.1 电动汽车无序接入对电网的影响 | 第15-16页 |
| 1.2.2 电动汽车有序接入(V2G)对电网的影响 | 第16-17页 |
| 1.3 电动汽车有序充放电研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的研究工作 | 第19-21页 |
| 第2章 居民小区日负荷预测 | 第21-35页 |
| 2.1 居民小区负荷预测研究 | 第21-25页 |
| 2.1.1 负荷特性分析 | 第21-23页 |
| 2.1.2 负荷预测的基本流程 | 第23页 |
| 2.1.3 数据来源及处理 | 第23-25页 |
| 2.2 神经网络BP算法 | 第25-28页 |
| 2.2.1 BP网络结构 | 第25-26页 |
| 2.2.2 BP神经网络模型 | 第26-28页 |
| 2.2.3 BP算法流程 | 第28页 |
| 2.3 居民小区负荷预测设计及其实现 | 第28-35页 |
| 2.3.1 模型参数设计 | 第28-30页 |
| 2.3.2 居民小区负荷预测 | 第30-35页 |
| 第3章 电动汽车充电负荷模型建立 | 第35-41页 |
| 3.1 影响电动汽车充电负荷的因素 | 第35-38页 |
| 3.1.1 电动汽车类型 | 第35页 |
| 3.1.2 电动汽车充电方式 | 第35-36页 |
| 3.1.3 电池充电特性 | 第36-37页 |
| 3.1.4 用户行为特性 | 第37-38页 |
| 3.2 设置合理假设条件 | 第38-39页 |
| 3.3 基于蒙特卡洛算法的充电负荷模拟 | 第39-41页 |
| 3.3.1 蒙特卡洛方法 | 第39页 |
| 3.3.2 单台电动汽车充电负荷分布 | 第39-41页 |
| 第4章 电动汽车充放电控制策略 | 第41-54页 |
| 4.1 居民小区内充电桩控制场景 | 第41-43页 |
| 4.1.1 居民小区内充电桩控制平台 | 第41页 |
| 4.1.2 小区内电动汽车充放电流程 | 第41-43页 |
| 4.2 充放电模型影响因素 | 第43-46页 |
| 4.2.1 分时电价 | 第43-44页 |
| 4.2.2 电池损耗模型 | 第44-45页 |
| 4.2.3 用户出行裕度 | 第45-46页 |
| 4.3 电动汽车充放电调度策略 | 第46-52页 |
| 4.3.1 模型参数设定 | 第46-47页 |
| 4.3.2 未参与调度的电动汽车充电策略 | 第47-49页 |
| 4.3.3 参与调度的电动汽车充放电策略 | 第49-52页 |
| 4.4 模型求解算法及流程 | 第52-54页 |
| 第5章 案例分析 | 第54-63页 |
| 5.1 调度参数设置 | 第54-55页 |
| 5.1.1 居民小区装置参数设置 | 第54页 |
| 5.1.2 仿真参数设置 | 第54-55页 |
| 5.2 无序充电 | 第55-56页 |
| 5.3 电动汽车充电调度 | 第56-59页 |
| 5.3.1 理想状态下充电调度 | 第56-57页 |
| 5.3.2 实际情况中充电调度 | 第57-59页 |
| 5.4 电动汽车充放电调度 | 第59-63页 |
| 5.4.1 理想情况下充放电调度 | 第59-60页 |
| 5.4.2 实际情况下充放电调度 | 第60-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63-64页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 附件 | 第71页 |