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面向车-网联合运行的微网建模与优化配置
摘要:面向车-网联合运行的微网是未来智能交通系统的重要组成部分,可以实现车辆与电网之间的高效互动和能源共享。本文针对面向车-网联合运行的微网,从建模和优化配置两个方面进行了研究。首先,通过详细分析面向车-网联合运行微网的基本原理,提出了一种基于分布式能源资源管理的建模方法。接着,针对面向车-网联合运行微网的优化配置问题,提出了一种基于多目标遗传算法的优化方法,并通过实例验证了该方法的有效性。最后,对未来面向车-网联合运行微网的发展方向进行了展望。
关键词:面向车-网联合运行;微网;建模;优化配置;遗传算法
1. 引言
随着电动汽车及其充电基础设施的快速发展,车辆与电网之间的互动越来越紧密。面向车-网联合运行的微网作为一种新型能源系统,将车辆和电网有效地结合在一起,实现了能源的高效利用和共享。本文旨在研究面向车-网联合运行的微网的建模与优化配置方法,为未来智能交通系统的开发和应用提供参考。
2. 面向车-网联合运行微网的建模方法
基本原理
面向车-网联合运行微网的基本原理是将电动汽车作为能源站点,利用其储能装置和逆变器的功率转换能力,将电网和车辆之间实现能量的双向流动。通过智能控制和管理系统,实现车辆电池的充放电控制,以满足车辆出行需求和电网对能量调度的要求。
建模方法
针对面向车-网联合运行微网的建模问题,本文提出了一种基于分布式能源资源管理的建模方法。该方法将微网划分为多个能源站点,并通过分布式能源资源管理器进行协调和控制。每个能源站点包括电动汽车、充电桩和储能装置等组件,通过建立动力学模型和能量管理策略,实现对能源的分配和调度。
3. 面向车-网联合运行微网的优化配置方法
优化目标
面向车-网联合运行微网的优化配置问题涉及到多个目标,包括车辆出行需求、电网负荷平衡和能源利用效率等方面。本文将这些目标转化为优化问题,并采用多目标遗传算法进行求解。
优化方法
针对面向车-网联合运行微网的优化配置问题,本文提出了一种基于多目标遗传算法的优化方法。该方法首先构建了面向车-网联合运行微网的优化模型,然后设计了适应度函数和遗传算子,以实现对微网的优化配置。通过遗传算法的遗传操作和进化过程,不断优化微网的参数和结构,最终得到最优的配置方案。
4. 实例验证与分析
本文以某城市的典型车-网联合运行微网为例,进行了实例验证和分析。通过对比不同的优化方法,验证了本文提出的基于多目标遗传算法的优化方法在面向车-网联合运行微网的优化配置问题上的有效性和优越性。
5. 结论和展望
本文针对面向车-网联合运行的微网进行了建模和优化配置方法的研究。通过实例验证,证明了所提出的建模和优化方法在提高微网性能和能源利用效率方面的有效性。未来,面向车-网联合运行微网的研究还可以进一步深入,如考虑更复杂的约束条件和更多的优化目标等。
参考文献:
[1] Li D, Li F, Chen X, et al. Integration of electric vehicles in the grid with distributed energy resources[J]. IET Generation, Transmission & Distribution, 2019, 13(7): 1077-1086.
[2] Hu Y, Liu F, Tang W, et al. Modelling, operation strategy and optimization of a combined Wind-Photovoltaic-Electric Vehicle DC Microgrid[J]. IET Generation, Transmission & Distribution, 2018, 12(18): 4115-4123.
[3] Zhang L, Li H, Fang C, et al. Optimal charging strategies of PEVs in vehicle-to-grid energy management considering power loss and battery degradation[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2019, 10(3): 1432-1442.

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  • 时间2025-01-29
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