含光伏电源的电动汽车充电站服务定价策略研究

【摘要】：摘要：电动汽车充电负荷在时间和空间上存在较大的随机性,大量接入会对电力系统造成影响,含光伏电源的电动汽车充电站不仅能够改善这一问题,并且有利于节能减排。本文以建有光伏发电系统的公共区域电动汽车充电站为背景,建立了电动汽车充电负荷及用户价格响应的数学模型,在此基础之上提出了电动汽车的分时充电服务价格定价策略,引导电动汽车用户有序充电：一方面,改善了充电负荷的时间分布特性,达到优先吸收光伏电能和减少对电网影响的目标;另一方面,减少了用户充电费用、增加运营商收益,在经济方面实现了双赢。 围绕电动汽车充电负荷特性和用户对价格的响应模型进行研究。针对电动汽车的充电负荷特性问题,分析了主要影响因素的特点和作用,进而基于起始充电时间的概率分布,建立了通勤电动汽车的典型日充电负荷曲线；在电动汽车替代燃油车不会影响用户出行特征这一假定下,基于通勤燃油车的出入数据,建立通勤电动汽车的月充电负荷模型。针对电动汽车用户对价格的响应问题,基于消费者心理学原理,采用三段式特性曲线描述电动汽车用户转移比例跟随不同时段价格差的变化趋势,进而建立电动汽车用户价格响应模型,并通过调查问卷获取峰-平时段、峰-谷时段、平-谷时段响应特性曲线的典型参数。 在此基础上,制定充电站运营商以分时充电服务价格手段引导电动汽车有序充电的整体策略。 (1)针对电动汽车充电时间连续的情况,提出了具体的分时充电服务价格的优化方法：以光伏发电利用率最大建立单目标优化函数,采用改进的多种群协同进化粒子群算法求解；以枚举法验证其优化结果可靠性：基于日数据和月数据进行算例分析,验证该方法的有效性。通过对比三种时长的充电服务价格应用效果,建议充电站运营商优先选择工作日、双休日分开考虑并按月制定充电服务价格。 (2)针对电动汽车充电时间不连读的情况,提出了具体的分时充电服务价格优化方法：以光伏发电利用率最大和电网电费最小建立多目标优化函数,采用线性规划方法求解,得到最优电动汽车充电负荷曲线；以实际充电负荷与最优充电负荷曲线最大程度拟合为目标,采用粒子群算法优化充电服务价格。算例结果显示,该方法对充电负荷总量大于和小于光伏功率总量情况均有效。进而,对上述两种优化方法的效果进行了对比分析。 【关键词】：电动汽车 充电站 充电服务价格 用户价格响应模型
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM910.6;U469.72
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-21
• 1.1 课题研究背景与意义11-16
• 1.1.1 电动汽车充电负荷的影响11-13
• 1.1.2 含光伏电源的电动汽车充电站13-15
• 1.1.3 课题来源及研究场景描述15-16
• 1.2 国内外研究现状16-18
• 1.2.1 电动汽车充电控制与引导策略研究16-17
• 1.2.2 电动汽车充电服务定价策略17-18
• 1.3 本文的研究内容和研究方案18-21
• 2 电动汽车充电负荷及用户价格响应模型分析21-29
• 2.1 电动汽车充电负荷特性21-24
• 2.1.1 影响因素分析21-23
• 2.1.2 负荷模型建立23-24
• 2.2 电动汽车用户价格响应模型24-27
• 2.2.1 特性曲线25-26
• 2.2.2 参数分析26-27
• 2.3 本章小结27-29
• 3 分时充电服务价格引导策略29-35
• 3.1 分时充电服务价格上下限分析30-31
• 3.1.1 燃油车与电动汽车使用成本分析30-31
• 3.1.2 分时充电服务价格基准值制定原则31
• 3.2 分时充电服务价格优化模型31-33
• 3.2.1 引导后充电负荷模型31-33
• 3.2.2 光伏舍弃量模型33
• 3.2.3 目标函数分析33
• 3.3 本章小结33-35
• 4 基于充电时间连续的分时充电服务价格制定35-53
• 4.1 充电服务价格优化35-38
• 4.1.1 目标函数35-36
• 4.1.2 优化方法36-38
• 4.2 基础价格的计算38
• 4.3 基于日数据的充电服务价格制定38-47
• 4.3.1 算例设计39-40
• 4.3.2 算例结果40-45
• 4.3.3 算例分析45-47
• 4.4 基于月数据的充电服务价格制定47-50
• 4.4.1 算例设计47-48
• 4.4.2 算例结果48-50
• 4.4.3 算例分析50
• 4.5 本章小结50-53
• 5 基于充电时间不连续的分时充电服务价格制定53-69
• 5.1 功率数据模块化处理的定义53-55
• 5.2 电动汽车充电负荷目标曲线55-57
• 5.2.1 目标函数55-56
• 5.2.2 优化方法56-57
• 5.3 充电服务价格优化57-58
• 5.3.1 目标函数57-58
• 5.3.2 优化方法58
• 5.4 基础价格的计算58-59
• 5.5 基于日数据的充电服务价格制定59-66
• 5.5.1 算例一：充电负荷总量大于光伏功率总量59-62
• 5.5.2 算例二：充电负荷总量小于光伏功率总量62-64
• 5.5.3 算例分析64-66
• 5.6 本章小结66-69
• 6 结论与展望69-71
• 参考文献71-73
• 附录A73-75
• 附录B75-79
• 附录C79-81
• 作者简历81-85
• 学位论文数据集85

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