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随着环境与能源问题日益严峻,发展电动汽车成为国家关注的焦点问题之一。为了引导电动汽车在上海电网区域的发展,建立了电动汽车的节能减排模型,并在此基础上分析了未来3个阶段上海区域内电动汽车的节能减排效益。同时,电动汽车储能作为电网的可调度资源,不同的调度方式会给电网带来不同的影响,以2015年上海的典型日负荷为例,针对不同类型的电动汽车进行了分析。结果表明,电动汽车的合理调度可以平滑负荷曲线,减小峰谷差,提高电网运行可靠性、经济性,还可以有效的节约不可再生能源,并减少温室气体CO2的排放,具有良好的环境效益。 相似文献
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随着电动汽车的商业化,电动汽车与电网相连V2G(vehicle to grid)之间的影响也受到关注。电动汽车配备的大容量储能装置可以很好的作为电网的分布式储能设备。提出通过电动汽车互联到电网,来解决新能源并入电网引起的频率波动问题。将处于闲置状态的电动汽车聚合在一起,对大规模电动汽车采取预设智能充放电控制,通过充电桩对电网进行双向功率传输,以此来对电网频率偏移进行抑制。通过仿真分析,当电动汽车达到一定规模时,充分利用电动汽车的储能特性可以有效缓解区域电网的频率偏移。 相似文献
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插电式电动汽车(plug-in electric vehicles, PEV)近年来发展迅速,考虑PEV并网后的差异性需求,提出一种计及PEV需求差异的智能电网调度策略:根据需求差异将PEV分为无序充电PEV、可调度充电PEV和可调度充放电PEV,之后提出考虑高低功率调控差异性将可调度PEV分为高功率可调度PEV和低功率可调度PEV。最后,构建以智能电网运行成本最小和电动汽车支付费用最小的多目标优化调度模型。算例结果表明在考虑PEV差异性需求的情况下通过合理调度PEV可以有效提高可再生能源消纳能力、降低智能电网运行成本和PEV车主支付费用。 相似文献
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预警负荷会严重影响电力系统的安全经济运行。面向参与车辆到电网(vehicle to grid,V2G)服务的电动汽车用户,综合考虑预警负荷、预警电价和充电激励措施对充放电过程的影响,提出基于改进粒子群算法(improved particle sw arm optimization,IPSO)的电动汽车充放电优化策略。通过计算预警负荷发生时的放电奖励,建立预警负荷电价模型、电池容量损耗模型,基于分时电价和放电激励制度建立用户充放电成本模型。此外,引入长短时记忆的概念,提出改进粒子群优化算法。在上述模型和算法的基础上,以最小化用户成本为优化目标,计及用户充电需求和充放电功率等约束,提出不同预警负荷情况下的充放电优化策略。在MATLAB中完成了仿真验证,结果表明,在已知预测预警负荷的前提下,采用文中的充放电优化策略能够提高电动汽车用户V2G参与度,有效降低用户成本,并缓解预警负荷发生时电网压力。 相似文献
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随着电动汽车规模的迅速增长和主动配电网的发展,对包含电动汽车的电力系统进行调度优化变得越来越重要。文中提出一种包含电动汽车换电站优化调度的三层分布式算法,相比于传统的中心化算法,该算法对于趋于分散布局的现代电力系统更加适用。在此基础上,构建了针对该模型的区块链数据存储与共识体系,保证所有历史数据不被篡改和可追溯。此外,提出了适用于该算法的电动汽车换电站车辆入网(V2G)的电价引导模型,能够准确地引导电动汽车换电站的V2G行为。针对优化运行中可能存在的线路阻塞问题,采用动态约束集法对优化结果进行了校正。最后,通过对15节点测试系统进行仿真,验证了该模型对于分布式电网布局的适用性。 相似文献