分布式场景电动汽车快速充电智能调度策略研究

发布时间：2024-02-18 16:51

　　目前,电动汽车充电网络和相关产业在不断完善,充电场景也在逐步拓宽。特别是在面对新型的网约电动车和共享电动汽车进入规模使用的户外充电场景时,如何解决分布式充电场景下大规模充电请求的整体并行调度优化,在考虑多方利益情况下,合理匹配充电请求与充电设施间的对应关系,保障大规模分布式站点设施下的区域化实时调度引导需求,保障用户的充电体验与充电设施的合理利用,这是目前需要进一步研究和亟待解决的问题。首先,本文提出了基于指派模型的待充电车辆全局并行调度的优化模型,通过估算路途时间、等待时间、充电时间,实现平衡用户、运营商和电网多方诉求的综合优化策略。其次,为增强充电调度模型在大规模应用下的适用性,提出了分布式充电场景下局部充电调度优化模型。该模型基于改进的层次聚类算法实现充电区域划分,建立了基于路途距离与区域热点的区域选择模型,不仅降低了全局优化的计算复杂度,还增加了区域差异化分析的能力。另外,本文认为分布式场景下的充电调度必须考虑站内的功率分配策略,以进一步提高站点负荷资源的利用率和用户充电体验。对此,本文提出了一种站内队列优先功率分配策略,通过按序优先为部分车辆提供高于平均功率的充电服务,充分的...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.4车辆GPS轨迹热力与充电站点分布图

图3.4车辆GPS轨迹热力与充电站点分布图点中一般是由站点负荷容量决定了站点充电桩数目，这背景情况需要结合更复杂的数据进行量化分析，本文对此充电区域划分中主要考虑站点经纬度(x，y)站点充电的目标为各区域拥有均衡的充电站点数和充电桩数聚类划分算法层次聚类关于充电区域划....

图3.5s(k)和c(k)系数曲线图

华中科技大学硕士学位论文c(k)=()()×1(3.18)其中，()不同类别之间协方差矩阵的迹，()为类别内部数据的协方差矩阵的迹，为总样本数，为分类数Silhouett....

图3.6最佳4区域划分的结果示意图

图3.6最佳4区域划分的结果示意图类算法的具体步骤于改进层次聚类算法的关键点，本文采用的改进层次聚步骤如下：点(i=12N)的单点数据()，为站点经度，为站点(i=12N)所属的充电区域编号；的划分数....

图3.7不同算法划分结果均衡能力评估

华中科技大学硕士学位论文法和传统基于平均簇间度量的层次聚类算法的划分结果示意图从图中可以看出，其他两种算法或多或少都会出现不同区域划分差异巨大的情况，而本文改进的算法则很少出现区域差异巨大的情况，保证了各区域有均衡的充电能力和优化调度空间将本文改进的层次....

本文编号：3902219