充换电站的网络分布及作为负荷电源的应用研究
摘要 | 第7-8页 |
abstract | 第8-9页 |
主要符号表 | 第16-17页 |
1 绪论 | 第17-20页 |
1.1 研究背景 | 第17-18页 |
1.2 存在的问题 | 第18-19页 |
1.3 研究的意义 | 第19-20页 |
2 国内外研究进程 | 第20-27页 |
2.1 国内研究进程 | 第20-24页 |
2.2 国外研究进程 | 第24-26页 |
2.3 本章小结 | 第26-27页 |
3 电动汽车充换电负荷需求预测研究 | 第27-39页 |
3.1 电动汽车负荷需求预测研究现状 | 第27页 |
3.2 影响电动汽车负荷需求预测的因素 | 第27-28页 |
3.3 现有预测方法 | 第28-34页 |
3.3.1 基于概率统计的直接充放电负荷预测 | 第28-29页 |
3.3.2 基于蒙特卡洛模拟的充放电需求预测 | 第29-34页 |
3.4 充换电站需求预测 | 第34-38页 |
3.4.1 区域电动汽车数量预测 | 第34-35页 |
3.4.2 分别对三种用户进行负荷需求预测 | 第35-37页 |
3.4.3 电动汽车换电站负荷需求预测 | 第37-38页 |
3.5 本章小结 | 第38-39页 |
4 充换电站选址方法 | 第39-46页 |
4.1 区域电动汽车充换电站选址模型 | 第39-41页 |
4.1.1 初始站址的选择 | 第39-40页 |
4.1.2 服务范围的划分 | 第40-41页 |
4.2 站址及服务范围的确定 | 第41-43页 |
4.3 实例分析 | 第43-45页 |
4.4 本章小结 | 第45-46页 |
5 充换电站作为负荷电源的应用 | 第46-59页 |
5.1 充换电站作为负荷备用电源的方案分析 | 第46-48页 |
5.2 考虑充换电站的分段开关配置模型 | 第48-52页 |
5.2.1 目标函数 | 第48-49页 |
5.2.2 约束条件 | 第49-52页 |
5.3 求解方法 | 第52-55页 |
5.3.1 遗传算法的基本原理 | 第52页 |
5.3.2 遗传算法的基本操作 | 第52-53页 |
5.3.3 遗传算法的基本应用 | 第53-54页 |
5.3.4 遗传算法的流程 | 第54-55页 |
5.4 算例及结果分析 | 第55-57页 |
5.5 本章小结 | 第57-59页 |
6 结论与展望 | 第59-61页 |
6.1 结论与创新点 | 第59页 |
6.2 展望 | 第59-61页 |
参考文献 | 第61-67页 |
攻读硕士学位期间科研项目及科研成果 | 第67-68页 |
致谢 | 第68-69页 |
作者简介 | 第69-70页 |