电动汽车换电站最优充放电调度策略研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 目前存在的问题 | 第15-17页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 2 电动汽车充放电相关技术和理论 | 第18-28页 |
| 2.1 电动汽车有序充放电 | 第18-21页 |
| 2.1.1 电动汽车有序充放电类型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 V2G概念 | 第19-20页 |
| 2.1.3 B2G概念 | 第20-21页 |
| 2.2 电动汽车的电能补给模式 | 第21-23页 |
| 2.2.1 整车充电模式 | 第21-22页 |
| 2.2.2 换电模式 | 第22-23页 |
| 2.3 蒙特卡洛法 | 第23-24页 |
| 2.3.1 蒙特卡洛法介绍 | 第23页 |
| 2.3.2 蒙特卡洛法的优缺点 | 第23-24页 |
| 2.4 粒子群算法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 粒子群算法的基本理论 | 第24-25页 |
| 2.4.2 粒子群算法的数学描述 | 第25页 |
| 2.4.3 粒子群算法的流程 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于风险理论的电动汽车换电站调度策略 | 第28-43页 |
| 3.1 风险估值VaR理论 | 第28-29页 |
| 3.1.1 风险估值VaR定义 | 第28页 |
| 3.1.2 VaR计算的基本要素 | 第28-29页 |
| 3.2 条件风险估值CVaR理论 | 第29-30页 |
| 3.2.1 条件风险估值定义 | 第29页 |
| 3.2.2 条件风险值计算方法 | 第29-30页 |
| 3.3 用户需求风险模型 | 第30-32页 |
| 3.3.1 用户需求的日前预测 | 第30-31页 |
| 3.3.2 风险指标在用户需求预测中的物理含义 | 第31-32页 |
| 3.4 换电站电池管理模型 | 第32-33页 |
| 3.5 换电站调度模型 | 第33-34页 |
| 3.6 风险调度评价指标 | 第34-35页 |
| 3.7 约束条件 | 第35-36页 |
| 3.7.1 可用电池调度约束 | 第35页 |
| 3.7.2 电池调度约束 | 第35页 |
| 3.7.3 充电机日前、实时调度约束 | 第35-36页 |
| 3.8 模型求解流程 | 第36-37页 |
| 3.9 仿真案例 | 第37-42页 |
| 3.9.1 基础参数设置 | 第37页 |
| 3.9.2 仿真结果分析 | 第37-42页 |
| 3.10 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 计及预测误差的电动汽车换电站动态调度策略 | 第43-55页 |
| 4.1 换电站电池管理模型 | 第43-45页 |
| 4.2 换电站调度模型 | 第45-46页 |
| 4.2.1 日前调度目标函数 | 第45-46页 |
| 4.2.2 实时调度目标函数 | 第46页 |
| 4.3 约束条件 | 第46-47页 |
| 4.3.1 可用电池日前调度约束 | 第46页 |
| 4.3.2 电池日前、实时调度约束 | 第46-47页 |
| 4.3.3 充电机日前、实时调度约束 | 第47页 |
| 4.4 模型求解流程 | 第47-48页 |
| 4.5 仿真结果分析 | 第48-54页 |
| 4.5.1 基础参数设置 | 第48页 |
| 4.5.2 仿真结果分析 | 第48-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-56页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录A | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
