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面向需求响应的电动汽车充放电调度策略的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 背景及意义第10-12页
    1.2 研究现状第12-15页
        1.2.1 国内研究现状第12-13页
        1.2.2 国外研究现状第13-15页
    1.3 主要工作和内容安排第15-17页
第2章 电动汽车充放电技术的基础研究第17-26页
    2.1 电动汽车的硬件特性分析第17-21页
        2.1.1 电动汽车类别第17页
        2.1.2 电动汽车规模第17-19页
        2.1.3 电池类型与容量第19-20页
        2.1.4 充电设施第20-21页
    2.2 电动汽车的负荷特性分析第21-23页
        2.2.1 不同模式下电动汽车充电特性第21-22页
        2.2.2 电动汽车放电特性第22-23页
    2.3 电动汽车的用户行为习惯分析第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 需求响应技术的相关研究第26-32页
    3.1 需求响应技术的概述第26-27页
        3.1.1 需求响应概念的提出第26页
        3.1.2 需求响应的分类第26-27页
    3.2 针对分时电价的研究第27-28页
        3.2.1 分时电价的概念第27页
        3.2.2 分时电价的制定规则第27-28页
    3.3 电动汽车调度方法的研究第28-31页
        3.3.1 电动汽车无序充电的缺点第28-30页
        3.3.2 电动汽车有序充电的规划第30-31页
    3.4 本章小结第31-32页
第4章 日间电动汽车充放电调度策略第32-45页
    4.1 基于有序充电的数学模型第32-33页
        4.1.1 基于用户利益的目标函数第32页
        4.1.2 电动汽车充放电调度的约束条件第32-33页
    4.2 基于二阶段的电动汽车调度策略第33-38页
        4.2.1 第一阶段模型第33-37页
        4.2.2 第二阶段模型第37-38页
    4.3 算例分析第38-44页
        4.3.1 参数的设置第38-40页
        4.3.2 算例结果第40-44页
    4.4 本章小结第44-45页
第5章 夜间电动汽车充放电调度策略第45-56页
    5.1 基于有序充电的数学模型第45-46页
        5.1.1 基于电网负荷平稳的目标函数第45-46页
        5.1.2 电动汽车有序充电的约束条件第46页
    5.2 基于改进蚁群的电动汽车调度方法第46-51页
        5.2.1 蚁群算法的模型第46-47页
        5.2.2 改进的蚁群算法模型第47-48页
        5.2.3 改进蚁群算法在电动汽车调度上的应用第48-51页
    5.3 算例分析第51-54页
        5.3.1 参数的设置第51-52页
        5.3.2 算例结果第52-54页
    5.4 本章小结第54-56页
第6章 结论与展望第56-58页
    6.1 本文所做工作与所得结论第56-57页
    6.2 后续工作展望第57-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第62-63页
攻读硕士学位期间参加的科研工作第63-64页
致谢第64页

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