当大规模的电动汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)和分布式发电(distributed generation,DG)接入电网时,车主充电行为的随机性和分布式发电的间歇性加大了对电网调节能力的要求。文章建立了电动汽车和分布式发电协调控制的多...当大规模的电动汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)和分布式发电(distributed generation,DG)接入电网时,车主充电行为的随机性和分布式发电的间歇性加大了对电网调节能力的要求。文章建立了电动汽车和分布式发电协调控制的多目标优化模型。该模型以等效负荷率最大、节点电压越限和损耗率最小、入网服务成本和车主充电成本最低为目标,动态调节电动汽车充放电功率,能很好地匹配负荷和分布式发电的功率波动,降低分布式发电间歇性对电网的影响。最后用实例进行仿真,并对结果进行了深入分析。展开更多
智能电网中大规模电动汽车(plug-in hybrid electricvehicle,PHEV)和可再生能源(renewable energy resource,RES)发电的接入,使得电网由传统的自上而下的集中控制转变为分布式控制,潮流也从单一流动转变为双向流动,直接影响传统发电机...智能电网中大规模电动汽车(plug-in hybrid electricvehicle,PHEV)和可再生能源(renewable energy resource,RES)发电的接入,使得电网由传统的自上而下的集中控制转变为分布式控制,潮流也从单一流动转变为双向流动,直接影响传统发电机组的功率输出。电动汽车能够向电网提供辅助服务(vehicle to grid,V2G),改变了传统经济调度单一的发电商利益模式。车主充电行为的随机性和可再生能源发电的间歇性也加大了对电网调节能力的要求。为此文章构建了基于智能电网的动态经济调度模型,该模型包含电动汽车和可再生能源发电,以发电成本(含电动汽车入网服务成本)和车主充电成本最低、环境污染最小和等效负荷率最高为优化目标,在满足用电需求的前提下,动态调节电动汽车充放电时间和功率,匹配负荷和可再生能源发电波动。最后以10机组系统为例对该模型进行了分析,证明了所提模型的合理性和有效性。展开更多
文摘以一款混联插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)的燃油经济性为研究目标,为改善以等效因子为核心的等效燃油瞬时消耗最小策略(Equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)的控制效果,考虑电池荷电状态(State of charge,SOC)、等效因子与燃油消耗的关系,构建等效因子全局优化模型;利用遗传算法离线优化一定工况下的等效因子S,得到不同电消耗续航行驶里程与电池SOC初始值的最佳等效因子MAP图,建立基于等效因子优化的ECMS能量管理策略,并考虑动力电池、电动机等部件的效率,获得最佳等效因子下的发动机、ISG电机、驱动电机的功率分配,并进行仿真与硬件在环试验,其中仿真结果表明,与未优化的等效因子相比,燃油经济性提高20.81%,硬件在环试验结果与仿真结果基本一致,表明所制定能量管理策略的有效性和可行性,进而为解决不同的行驶里程PHEV功率分配策略提供理论基础。
文摘当大规模的电动汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)和分布式发电(distributed generation,DG)接入电网时,车主充电行为的随机性和分布式发电的间歇性加大了对电网调节能力的要求。文章建立了电动汽车和分布式发电协调控制的多目标优化模型。该模型以等效负荷率最大、节点电压越限和损耗率最小、入网服务成本和车主充电成本最低为目标,动态调节电动汽车充放电功率,能很好地匹配负荷和分布式发电的功率波动,降低分布式发电间歇性对电网的影响。最后用实例进行仿真,并对结果进行了深入分析。
文摘智能电网中大规模电动汽车(plug-in hybrid electricvehicle,PHEV)和可再生能源(renewable energy resource,RES)发电的接入,使得电网由传统的自上而下的集中控制转变为分布式控制,潮流也从单一流动转变为双向流动,直接影响传统发电机组的功率输出。电动汽车能够向电网提供辅助服务(vehicle to grid,V2G),改变了传统经济调度单一的发电商利益模式。车主充电行为的随机性和可再生能源发电的间歇性也加大了对电网调节能力的要求。为此文章构建了基于智能电网的动态经济调度模型,该模型包含电动汽车和可再生能源发电,以发电成本(含电动汽车入网服务成本)和车主充电成本最低、环境污染最小和等效负荷率最高为优化目标,在满足用电需求的前提下,动态调节电动汽车充放电时间和功率,匹配负荷和可再生能源发电波动。最后以10机组系统为例对该模型进行了分析,证明了所提模型的合理性和有效性。
