电动汽车换电站与光伏发电集成系统的容量优化配置

【摘要】：随着能源危机和环境问题的日益显现,世界各国都在致力于发展可再生能源和电动汽车。根据我国现有的一次能源结构,若通过电网对电动汽车充电,所产生的碳排放量并不比传统燃油汽车低,很难实现节能减排效果。建立电动汽车充换电基础设施与可再生能源发电的集成系统,实现电动汽车对可再生能源的就地消纳利用,将有助于解决这一问题。在众多可再生能源发电中,光伏发电在城市环境下可利用性强,与电动汽车充换电设施的集成具备先天优势。因此,本文以电动汽车换电站与光伏发电集成系统为研究对象,关注集成系统的容量优化配置问题,具体工作如下。 (1)分析了集成系统的典型结构,从独立光伏电源的系统结构和并网系统结构中各选用一种,作为建立集成系统容量优化配置模型的研究对象。根据两种典型结构的不同特点,分别提出了相应的能量交换策略。 (2)基于蒙特卡洛模拟法建立了两类基础计算模型,用于求解集成系统的容量优化配置模型。通过动力电池梯次利用容量计算模型,可得到系统年限内动力电池的逐年梯次利用容量；通过换电电量需求计算模型,可得到集成系统一天内24小时的换电电量需求。 (3)针对独立光伏电源的系统结构,建立了考虑动力电池梯次利用的集成系统容量优化配置模型。以系统年运营利润最大为目标函数,从决策变量的变化范围、动力电池的充电功率、储能电池的充放电功率、系统功率平衡、站内动力电池和储能电池的电量等角度构造了约束条件。采用微分进化算法对模型进行求解,得到了系统最优容量配置方案,分析了动力电池、储能电池、光伏发电系统及相关变流器容量配置的合理性,并探讨了梯次利用的应用效果和换电收益问题。 (4)针对并网系统结构,建立了综合考虑经济和环境效益的集成系统多目标容量优化配置模型。以系统年成本最小和光伏发电的利用电量占总电量的比例最大为目标函数,并从外部环境、建设规模、系统运行和换电服务等角度构造了约束条件。采用NSGA-II算法对模型进行求解,得到了Paret0最优解,从系统主要组件容量变化、系统功率平衡、动力电池电量、临界换电电价等角度对优化结果进行了详细分析,并针对不确定性因素进行了灵敏度分析,验证了优化模型的合理性。 【关键词】：电动汽车换电站 光伏发电 容量优化配置 微分进化算法 NSGA-Ⅱ
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U491.8;TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.2.1 电动汽车充换电站研究动态13-14
• 1.2.2 电动汽车充换电站与光伏发电集成系统的研究动态14-16
• 1.3 本文的主要工作16-18
• 第2章 集成系统的结构与能量交换策略18-30
• 2.1 集成系统的典型结构分析18-19
• 2.2 本文采用的集成系统典型结构19-23
• 2.2.1 典型结构一19-20
• 2.2.2 典型结构二20-21
• 2.2.3 系统主要组件功能21-23
• 2.3 能量交换策略23-28
• 2.3.1 典型结构一的系统能量交换策略23-25
• 2.3.2 典型结构二的系统能量交换策略25-28
• 2.4 本章小结28-30
• 第3章 基于蒙特卡洛模拟法的两类基础计算模型30-39
• 3.1 蒙特卡洛模拟法简介30
• 3.2 动力电池梯次利用容量计算模型30-35
• 3.2.1 梯次利用策略的提出30-31
• 3.2.2 动力电池容量退化特性31-32
• 3.2.3 动力电池梯次利用容量的计算模型32-34
• 3.2.4 动力电池梯次利用容量计算模型测试34-35
• 3.3 换电电量需求计算模型35-38
• 3.3.1 四种车型的换电特性35-36
• 3.3.2 换电电量需求计算模型36-37
• 3.3.3 换电电量需求计算模型测试37-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第4章 考虑动力电池梯次利用的集成系统容量优化配置39-55
• 4.1 优化模型39-42
• 4.1.1 目标函数39-41
• 4.1.2 约束条件41-42
• 4.2 DE算法42-44
• 4.2.1 DE算法简介42-43
• 4.2.2 DE算法的基本策略43-44
• 4.3 基于DE算法的集成系统容量优化配置44-46
• 4.4 算例46-54
• 4.4.1 区域概述46-48
• 4.4.2 优化过程与结果48-50
• 4.4.3 优化结果的合理性分析50-51
• 4.4.4 梯次利用的效果分析51-53
• 4.4.5 单位电量换电收益对年运营利润的影响分析53-54
• 4.5 本章小结54-55
• 第5章 综合考虑经济和环境效益的集成系统多目标容量优化配置55-73
• 5.1 优化模型55-58
• 5.1.1 目标函数55-57
• 5.1.2 约束条件57-58
• 5.2 NSGA-Ⅱ算法58-60
• 5.2.1 NSGA-Ⅱ算法简介58
• 5.2.2 NSGA-Ⅱ算法的实现步骤58-60
• 5.3 基于NSGA-Ⅱ算法的集成系统多目标容量优化配置60-62
• 5.4 算例62-72
• 5.4.1 Pareto最优解63-64
• 5.4.2 系统主要组件容量随POPV的变化关系64-65
• 5.4.3 系统功率平衡65-67
• 5.4.4 动力电池系统电量分析67-68
• 5.4.5 临界换电电价随POPV的变化关系68
• 5.4.6 灵敏度分析68-72
• 5.5 本章小结72-73
• 第6章 结论与展望73-75
• 6.1 结论73
• 6.2 展望73-75
• 参考文献75-79
• 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研工作79-80
• 致谢80

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