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适用于电动汽车充放电的分时电价研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 课题背景和意义第9页
    1.2 国内外电动汽车发展现状第9-12页
        1.2.1 世界电动汽车产业发展现状第9-11页
        1.2.2 中国电动汽车产业发展现状第11-12页
    1.3 课题研究现状第12-16页
        1.3.1 电动汽车充电负荷模型第12-13页
        1.3.2 大规模电动汽车充放电对电网的影响第13页
        1.3.3 分时电价第13-15页
        1.3.4 分时电价时段划分方法第15-16页
    1.4 论文的主要工作第16-17页
第2章 基于离散吸引力模型的电动汽车需求价格弹性矩阵第17-28页
    2.1 需求价格弹性矩阵的建立第17-18页
    2.2 离散吸引力市场份额模型第18-19页
        2.2.1 市场份额模型第18页
        2.2.2 离散吸引力模型第18-19页
    2.3 电力需求价格弹性系数的计算第19-20页
    2.4 SPSS 软件回归分析第20-21页
        2.4.1 回归模型第20页
        2.4.2 估计回归方程第20-21页
        2.4.3 最小平方法第21页
    2.5 算例分析第21-27页
        2.5.1 SPSS 软件在需求价格弹性分析中的应用示例第21-25页
        2.5.2 基于 SPSS 软件的电动汽车需求价格弹性矩阵的求取第25-27页
    2.6 本章小结第27-28页
第3章 基于需求响应的电动汽车充放电模型第28-36页
    3.1 电动汽车充电模型第28-29页
    3.2 电动汽车对分时电价的需求响应模型第29-32页
        3.2.1 第 I 类电动汽车的需求响应模型第30页
        3.2.2 第 II 类电动汽车的需求响应模型第30-31页
        3.2.3 第 III 类电动汽车的需求响应模型第31页
        3.2.4 第 IV 类电动汽车的需求响应模型第31-32页
    3.3 算例第32-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第4章 基于多目标优化的电动汽车分时电价研究第36-46页
    4.1 基于多目标优化的电动汽车分时电价数学模型第36-39页
        4.1.1 电动汽车对配电网网损的影响第36-37页
        4.1.2 第 IV 类电动汽车电费支出的满意度第37页
        4.1.3 目标函数第37-38页
        4.1.4 约束条件第38-39页
    4.2 多目标优化及 Pareto 最优解第39-40页
    4.3 基于遗传算法的多目标优化算法第40-42页
        4.3.1 遗传算法概述第40页
        4.3.2 遗传算法的多目标优化算法中的一些基本概念第40-41页
        4.3.3 遗传算法的多目标优化算法流程分析第41-42页
    4.4 最优折衷解第42页
    4.5 算例第42-45页
    4.6 本章小结第45-46页
第5章 结论与展望第46-48页
    5.1 结论第46页
    5.2 展望第46-48页
参考文献第48-52页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第52-53页
    发表的学术论文第52页
    参与项目情况第52-53页
致谢第53页

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