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电动汽车V2G充放电智能控制与调度方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第13-33页
    1.1 研究背景与意义第13-15页
    1.2 电动汽车的发展现状第15-19页
        1.2.1 国外发展现状第16-17页
        1.2.2 国内发展现状第17-18页
        1.2.3 电动汽车电能补给方式及相关标准第18-19页
    1.3 电动汽车V2G的研究现状第19-26页
        1.3.1 电动汽车V2G的概念第19-22页
        1.3.2 电动汽车V2G的功能第22-24页
        1.3.3 电动汽车V2G的实现第24-26页
    1.4 双向变流器控制技术第26-30页
        1.4.1 双向变流原理第27-28页
        1.4.2 传统变流器控制技术第28-29页
        1.4.3 虚拟同步机控制技术第29-30页
    1.5 本文所做的研究工作及论文结构第30-33页
第2章 基于虚拟同步机的电动汽车充放电控制第33-55页
    2.1 引言第33-34页
    2.2 同步发电机的数学模型第34-36页
        2.2.1 磁链方程第34-35页
        2.2.2 电压方程第35-36页
        2.2.3 运动方程第36页
        2.2.4 转矩方程第36页
    2.3 虚拟同步机原理第36-39页
        2.3.1 电气模拟第36-37页
        2.3.2 虚拟同步机本体建模第37-39页
    2.4 电动汽车充放电接口硬件结构第39-43页
        2.4.1 三相变流器第40-41页
        2.4.2 DC-DC变换器第41-42页
        2.4.3 LCL滤波器第42-43页
    2.5 基于虚拟同步机控制技术的电动汽车充放电控制第43-54页
        2.5.1 交流接口的控制策略第43-47页
        2.5.2 直流接口的控制策略第47-48页
        2.5.3 仿真分析第48-54页
    2.6 本章小结第54-55页
第3章 单台电动汽车分布式智能V2G控制第55-73页
    3.1 引言第55-56页
    3.2 T-S型模糊逻辑系统第56-58页
    3.3 系统结构及工作原理第58-65页
        3.3.1 电动汽车充放电系统的整体结构第58-60页
        3.3.2 电量计算第60页
        3.3.3 T-S模糊控制器第60-64页
        3.3.4 功率耦合与模式决策第64-65页
    3.4 仿真分析第65-72页
    3.5 本章小结第72-73页
第4章 电动汽车充电站智能V2G控制第73-95页
    4.1 引言第73页
    4.2 电动汽车智能充电站结构模型第73-75页
        4.2.1 配电网模型第73-74页
        4.2.2 V2G智能充电站总体结构第74-75页
    4.3 控制系统设计第75-86页
        4.3.1 电量计算第75-76页
        4.3.2 T-S模糊控制器第76-79页
        4.3.3 自适应无锁相环虚拟同步机第79-85页
        4.3.4 功率分配第85-86页
        4.3.5 直流侧接口第86页
    4.4 仿真分析第86-94页
    4.5 本章小结第94-95页
第5章 电动汽车输出电压质量控制第95-113页
    5.1 引言第95页
    5.2 控制系统总体结构第95-97页
    5.3 H~∞重复控制方法第97-104页
        5.3.1 重复控制原理第97-99页
        5.3.2 H~∞重复控制器第99-102页
        5.3.3 基于遗传算法的控制参数优化第102-104页
    5.4 仿真实例第104-111页
        5.4.1 控制器设计第104-105页
        5.4.2 测试结果第105-111页
    5.5 本章小结第111-113页
第6章 电动汽车充放电与风电/火电系统协同优化调度第113-132页
    6.1 引言第113-114页
    6.2 系统模型第114-117页
        6.2.1 电动汽车集模型第114-115页
        6.2.2 火电机组模型第115-116页
        6.2.3 风电机组模型第116-117页
    6.3 多目标优化问题第117-118页
    6.4 优化算法第118-126页
        6.4.1 多目标粒子群算法第118-122页
        6.4.2 模糊最优决策第122-126页
    6.5 算例分析第126-131页
        6.5.1 算例描述第126-128页
        6.5.2 仿真结果第128-131页
    6.6 本章小结第131-132页
总结与展望第132-135页
参考文献第135-147页
致谢第147-148页
附录A 攻读学位期间主要成果第148-150页
英文缩略词英汉对照表第150页

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