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电动汽车充放电控制及与风光能源协调优化策略研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 发展概况第10-12页
        1.2.1 电动汽车发展概况第10-11页
        1.2.2 智能电网与能源互联网发展概况第11-12页
    1.3 研究现状第12-14页
        1.3.1 电动汽车充放电模型研究现状第12-13页
        1.3.2 电动汽车与电网互动技术研究现状第13-14页
    1.4 本文的主要研究内容第14-17页
第二章 电动汽车充放电模型的建立和控制理论分析第17-35页
    2.1 电动汽车充放电模型概述第17-20页
        2.1.1 电动汽车电池充放电技术第17-18页
        2.1.2 电动汽车充放电机模型主电路分析第18-20页
    2.2 LCL滤波型PWM变流器第20-26页
        2.2.1 LCL滤波器设计第20-24页
        2.2.2 有源阻尼控策略第24-26页
    2.3 LCL滤波型双向DC/DC变换器第26-30页
        2.3.1 LCL滤波器参数设计第26-27页
        2.3.2 电容电流反馈控制第27-28页
        2.3.3 电池充放电控制第28-30页
    2.4 模型仿真分析第30-34页
        2.4.1 电池充电仿真第30-32页
        2.4.2 电池放电仿真第32-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第三章 电动汽车与风光能源协调优化控制策略分析第35-42页
    3.1 电动汽车与电网互动的控制形式第35-37页
        3.1.1 集中式控制第35-36页
        3.1.2 自治式控制第36页
        3.1.3 基于微网的控制第36页
        3.1.4 基于更换电池组的控制第36-37页
        3.1.5 分层分区式控制第37页
    3.2 电动汽车与风光能源协调优化控制第37-40页
        3.2.1 控制结构第37-39页
        3.2.2 各层各区的作用第39-40页
    3.3 本章小结第40-42页
第四章 基于GAPSO算法的电网控制中心分析第42-51页
    4.1 电网控制中心模型的建立第42-44页
        4.1.1 目标函数第42-43页
        4.1.2 约束条件第43-44页
    4.2 GAPSO原理分析及应用第44-48页
        4.2.1 遗传粒子群算法工作原理第44-46页
        4.2.2 遗传粒子群算法的应用第46-48页
    4.3 算例分析第48-51页
    4.4 本章小结第51页
第五章 代理商对电动汽车充放电控制研究第51-60页
    5.1 代理商的控制结构第52-53页
        5.1.1 区域充放电站的划分第52页
        5.1.2 充放电集群的划分第52-53页
    5.2 优先级评价体系的制定第53-56页
        5.2.1 可调度容量计算及标准化第53-54页
        5.2.2 可调度时长计算及标准化第54页
        5.2.3 车主违约度计算及标准化第54-55页
        5.2.4 电池损耗度计算及标准化第55-56页
        5.2.5 综合评价体系的建立第56页
    5.3 模型的建立第56-57页
        5.3.1 目标函数第56页
        5.3.2 约束条件第56-57页
    5.4 算例分析第57-59页
    5.5 本章小结第59-60页
第六章 结论第60-62页
参考文献第62-66页
攻读学位期间发表的学术论文目录第66-68页
致谢第68页

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