基于停驶模式的电动汽车充馈电策略研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 电动汽车入智能电网的兴起及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 电动汽车的兴起 | 第10-11页 |
| 1.1.2 电动汽车入智能电网的研究意义 | 第11页 |
| 1.2 电动汽车充馈电国内外研究现状和成果 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外研究成果 | 第12-14页 |
| 1.3 电动汽车入智能电网概述 | 第14-16页 |
| 1.3.1 电动汽车充馈电模式 | 第14-15页 |
| 1.3.2 V2G概念和结构 | 第15-16页 |
| 1.3.3 电动汽车对电网的影响 | 第16页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 电动汽车充电负荷模型 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 影响充电负荷因素及其概率分布 | 第18-23页 |
| 2.2.1 电动汽车规模 | 第18-19页 |
| 2.2.2 用户充电行为习惯 | 第19-21页 |
| 2.2.3 电池相关特性 | 第21页 |
| 2.2.4 充电模式 | 第21-23页 |
| 2.3 蒙特卡洛法求解充电负荷 | 第23-27页 |
| 2.3.1 蒙特卡洛方法简述 | 第23-24页 |
| 2.3.2 电动汽车充电负荷模型 | 第24-26页 |
| 2.3.3 规模化电动汽车充电负荷计算 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于可变功率分配的有序充电策略 | 第28-44页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 充电阶梯分时电价模型 | 第28-29页 |
| 3.3 基于可变功率的充电调度模型 | 第29-30页 |
| 3.3.1 目标函数 | 第29页 |
| 3.3.2 约束条件 | 第29-30页 |
| 3.4 基于改进的遗传算法的求解策略 | 第30-36页 |
| 3.4.1 遗传算法简述 | 第30-31页 |
| 3.4.2 遗传算法基本流程 | 第31-33页 |
| 3.4.3 可变功率分配求解流程 | 第33-36页 |
| 3.5 算例仿真及结果分析 | 第36-42页 |
| 3.5.1 条件假设 | 第36-37页 |
| 3.5.2 结果分析 | 第37-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 电动汽车馈电调峰策略研究 | 第44-58页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 电动汽车参与电网调峰方法概述 | 第44-46页 |
| 4.2.1 参与电网调峰可行性分析 | 第44页 |
| 4.2.2 V2G与电网连接模型 | 第44-46页 |
| 4.3 电动汽车馈电模型 | 第46-49页 |
| 4.3.1 馈电情形分析 | 第46-48页 |
| 4.3.2 目标函数及约束条件 | 第48-49页 |
| 4.4 充馈电方案求解流程 | 第49-51页 |
| 4.5 算例仿真及结果分析 | 第51-57页 |
| 4.5.1 条件假设 | 第51-53页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第53-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 主要工作与结论 | 第58页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 个人简历及攻读硕士期间的研究成果 | 第64页 |
