V2G充馈电定价机制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 V2G系统及电价相关研究 | 第16-28页 |
| 2.1 V2G系统概述 | 第16-20页 |
| 2.1.1 V2G基本概念及实现方式 | 第16-18页 |
| 2.1.2 大规模电动汽车接入对电网影响 | 第18-20页 |
| 2.2 短期电力负荷预测研究 | 第20-24页 |
| 2.2.1 电力负荷概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 电网负荷曲线 | 第21-22页 |
| 2.2.3 短期电力负荷预测 | 第22-24页 |
| 2.3 电价机制研究 | 第24-27页 |
| 2.3.1 分时电价 | 第25-26页 |
| 2.3.2 阶梯电价 | 第26-27页 |
| 2.3.3 实时电价 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 电网日负荷曲线预测 | 第28-45页 |
| 3.1 最小二乘支持向量机模型 | 第28-31页 |
| 3.1.1 最小二乘支持向量机原理 | 第28-30页 |
| 3.1.2 核函数选取及参数影响 | 第30-31页 |
| 3.2 蚁群算法 | 第31-37页 |
| 3.2.1 蚁群算法原理 | 第32-35页 |
| 3.2.2 改进蚁群算法 | 第35-37页 |
| 3.3 ACO-LSSVM预测方法 | 第37-43页 |
| 3.3.1 输入样本处理 | 第37-39页 |
| 3.3.2 预测流程 | 第39-40页 |
| 3.3.3 仿真参数设置与结果分析 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 V2G充馈电定价机制研究 | 第45-64页 |
| 4.1 EV随机充电行为分析 | 第45-48页 |
| 4.2 充电定价机制 | 第48-57页 |
| 4.2.1 用户效用函数 | 第49-50页 |
| 4.2.2 电网代价函数 | 第50-51页 |
| 4.2.3 优化问题描述 | 第51-53页 |
| 4.2.4 交互流程及算法描述 | 第53-54页 |
| 4.2.5 仿真验证及结果分析 | 第54-57页 |
| 4.3 馈电定价机制 | 第57-62页 |
| 4.3.1 电动汽车充电负荷预测修正 | 第58-60页 |
| 4.3.2 馈电定价机制描述 | 第60-62页 |
| 4.3.3 仿真结果分析 | 第62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第64-65页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第70-71页 |
