微网中电动汽车有序充放电的粒子群优化控制

• 作者: 宋绍剑 廖碧莲 林秀清 王腾 程根 罗任志
• 来源期刊: 电气开关
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车 微电网 蒙特卡洛方法 分布式发电 基于种群间互相学习策略的粒子群优化算法(IIL-PSO)
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 13-18,22
• 页数: 7页
• 分类号: TM72
• 字数: 5412字
• 语种: 中文

摘要

针对大规模电动汽车进行无序充电将会影响电网的稳定性问题,本文首先对影响电动汽车充电需求的有关因素进行深入分析,并通过蒙特卡洛的方法计算出大规模电动汽车的充电需求.其次,将电动汽车作为一种可移动的储能装置,以一天中不同时期的充放电功率为控制对象,以区域内24h总负荷需求与光伏发电出力之间差值最小化为目标函数,建立调度策略的数学模型并使用种群间相互学习的粒子群优化算法来获取最优日调度策略.最后,仿真结果验证了本文所提出算法的有效性.结果表明:IIL-PSO算法能够克服粒子群最优算法易陷入局部最优的不足,能够较快地收敛于最优解.通过对电动汽车的充放电过程进行优化控制,不但能改善光伏发电的消纳能力,还能降低微电网储能装置的容量需求及减少投资.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋绍剑	广西大学电气工程学院	83	322	9.0	13.0
2	廖碧莲	广西大学电气工程学院	20	77	5.0	8.0
3	罗任志	广西大学电气工程学院	3	1	1.0	1.0
4	王腾	广西大学电气工程学院	6	5	1.0	1.0
5	程根	广西大学电气工程学院	3	1	1.0	1.0
6	林秀清	广西大学电气工程学院	3	1	1.0	1.0