利用可再生資源的電動汽車協(xié)調(diào)充電方案研究

盡管電動汽車可以降低碳排放、提高空氣質(zhì)量，但是研究焦點(diǎn)從尾氣排放轉(zhuǎn)移到發(fā)電以驅(qū)動電動車輛。隨著電動汽車數(shù)量的增加，電動汽車充電對電力系統(tǒng)運(yùn)行及穩(wěn)定性的影響受到越來越多的關(guān)注。

本文采用迭代方法尋優(yōu)電動汽車最佳充電速率，旨在滿足充電需求的前提下通過調(diào)整電動汽車充電速率而從智能電網(wǎng)中獲取盡可能少的能量，最大化可再生能源在充電消耗能量的比例及停車場擁有者的利益最大化。商業(yè)充電站應(yīng)能夠以不同的速率給電動汽車充電，以適應(yīng)不同電動汽車荷電狀態(tài)不同引起的隨機(jī)多變的充電時(shí)間。本文研究對象為停車場內(nèi)設(shè)有綜合利用太陽能、風(fēng)能和電網(wǎng)能量的電動汽車充電站，該商業(yè)充電站有5個(gè)不同的充電速率以滿足不同荷電狀態(tài)電動汽車的充電需求。由于太陽能和風(fēng)能等可再生能源是隨機(jī)產(chǎn)生的，因此將可再生能源模型化為具有一定趨勢和季節(jié)性因素的能夠反映自然場景的隨機(jī)過程。該控制算法的限制條件包括：①有效充電時(shí)間；②電動汽車在充電站的需求充電量；③從太陽能和風(fēng)力發(fā)電裝置中獲得的可再生能源總量。當(dāng)可再生資源不足以滿足電動汽車充電速率需求時(shí)，充電站從智能電網(wǎng)獲得其余電能；當(dāng)可再生能源產(chǎn)生的電能大于電動汽車需求電能時(shí)，充電站將多余能量輸送到智能電網(wǎng)。

KumarsinhJhalaetal. ComputationalIntelligence Applications in Smart Grid（CIASG），2014IEEESymposium.

編譯：王琳琳