新型配电网中风光电动汽车协同调度研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第12-20页 |
| 1.2.1 电力系统经济调度模式及模型 | 第12-14页 |
| 1.2.2 含可再生能源发电的电力系统经济调度 | 第14-18页 |
| 1.2.3 考虑电动汽车入网的电力系统经济调度 | 第18-19页 |
| 1.2.4 优化算法 | 第19-20页 |
| 1.3 本文所做的主要工作 | 第20-22页 |
| 第二章 风光电动汽车混合系统协同调度模型 | 第22-32页 |
| 2.1 风光电动汽车混合系统 | 第22-24页 |
| 2.1.1 系统架构 | 第22页 |
| 2.1.2 系统主要组件的功能 | 第22-24页 |
| 2.2 电动汽车特性及V2G模式介绍 | 第24-26页 |
| 2.2.1 电动汽车运行特点 | 第24-25页 |
| 2.2.2 V2G技术的介绍 | 第25-26页 |
| 2.3 混合系统能量管理策略 | 第26-27页 |
| 2.4 协同调度数学模型 | 第27-30页 |
| 2.4.1 目标函数 | 第27-28页 |
| 2.4.2 约束条件 | 第28-30页 |
| 2.5 V2G策略相关原则说明 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 WSEV-HPS协同调度模型的求解策略 | 第32-43页 |
| 3.1 协同调度模型模糊化 | 第32-37页 |
| 3.1.1 常见隶属度函数 | 第32-33页 |
| 3.1.2 隶属度函数的确立方法 | 第33-35页 |
| 3.1.3 相关参数变量的模糊化 | 第35-36页 |
| 3.1.4 模糊协同调度模型 | 第36-37页 |
| 3.2 基于降维思维的纵横交叉算法 | 第37-40页 |
| 3.2.1 横向交叉操作流程 | 第38页 |
| 3.2.2 纵向交叉操作流程 | 第38-39页 |
| 3.2.3 竞争算子行为 | 第39页 |
| 3.2.4 CSO的参数设置 | 第39页 |
| 3.2.5 优化模型降维处理 | 第39-40页 |
| 3.3 纵横交叉算法求解协同调度问题实现流程 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 数据仿真及模拟分析 | 第43-50页 |
| 4.1 仿真场景 | 第43页 |
| 4.2 仿真数据 | 第43-45页 |
| 4.2.1 风光出力及负荷预测数据 | 第43页 |
| 4.2.2 分时电价参数 | 第43-44页 |
| 4.2.3 隶属度函数相关参数 | 第44页 |
| 4.2.4 电动汽车参数 | 第44-45页 |
| 4.3 结果分析 | 第45-49页 |
| 4.3.1 不同隶属度函数的影响分析 | 第45-46页 |
| 4.3.2 不同求解算法的影响分析 | 第46页 |
| 4.3.3 最优协调调度策略 | 第46-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
