大数据的电动汽车充电控制策略研究(附件)【字数：9258】
指导教师 黄 其 新 摘 要 随着社会的发展在能源的紧缺和环境污染的压力下，电动汽车成为了发展新能源的主要方向之一。而对电动汽车的智能充电更是重中之重，本文对电动汽车的充电控制进行研究。基于大数据下的智能汽车充电控制研究电动汽车接入电网后对电网负荷的影响并进行对比，对电能质量和负荷的改善方案，对电动汽车有序充电的研究，以减少充电站成本效益及寿命周期成本。对充电站运行进行评估和优化规划以提高收益降低成本。 本文采用蒙特卡罗仿真方式模拟了电动汽车充电特性，并通过大数据的应用给出符合用户需求和电网用电需求的充电控制策略，利用电价激励措施，引导用户有序充电，给出了算例并采用粒子群优化算法，对所研究的问题进行验证，结果表明在大数据的背景下，采用电价引导对用户进行有序充电控制是有效的。
目 录
第一章 绪 论 1
第二章 大数据大数据与电力系统 2
2.1大数据的基本概念和发展 2
2.1.1基本概念 2
2.2 大数据的应用需要和分析 4
2.2.1应用需要 4
2.2.2 大数据的分析研究 4
2.3 大数据与电力系统仿真研究 5
2.3.1 思路 5
2.3.2 应用 5
2.3.3 问题 5
第三章 电动汽车有序充电控制 6
3.1 电动汽车有序控制背景 6
3.2 基于电价有序控制 6
3.2.1解决方法 7
3.2.2 蒙特卡洛模拟法 9
3.3 仿真算例对比 10
3.3.1 云模型在电力系统负荷控制中的应用 13
3.4 粒子群优化算法 14
3.5 基于集中充电站的电动汽车有序充电 15
第四章 结 论 16
第五章 结束语 17
致 谢 18
参考文献 19
第一章 绪 论
智能电网以建设成为覆盖电力系统整个生产过程为目的，它的安全，自愈，绿色，可靠运行是以实时数据采集、传输和存储、 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
以及海量数据的快速分析为基础。大数据其实就是对大量的复杂的数据进行快速高效的捕捉和分析。
在能源紧缺和环境污染的压力下，电动汽车已成为新能源运用的主要发展方向。电动汽车规模不断扩大，给电网安全稳定运行带来不利的影响。电动汽车接入电网可作为储能元件通过合理的控制可以有效的协助电网稳定运行。其大规模使用会对电网产生直接影响，会导致电网峰值负荷超过设备允许极限。从负荷、电网损耗和电压方面分析对电网的影响。在满足电动汽车充电需要的情况下，根据负荷曲线，对各时段可充电功率进行优化，达到平稳负荷、降低电能损耗和提高电能质量的目的。
大量的电动汽车无序随机的接入电网也会给电网的经济运行带来负面的影响，迫切的需要实现有序充电控制技术。以电动汽车充电站的特点提出以换电站充电功率为控制对象的有序充电控制调度策略，建立不同的函数数学模型。比较不同优化目标的调度策略对负荷曲线的影响，分析优化目标函数的变化趋势。提出有序充电调度策略对减小电网峰谷差，提高电网负荷率起到平衡负荷的作用。这种大规模有序充电技术以电网负荷波动最小化为目标，分析无序充电、有序充电情况下电动汽车充电对电网负荷的影响，验证充电负荷模型和有序充电的有效性和可行性。电动汽车与新能源的综合利用是当下的热点问题。在考虑电动汽车用电需要的前提下，同时发挥电动汽车换电模式所具备的储能能力，考虑风光补偿系统构成一种含电动汽车充电站的风光互补系统容量优化配置模型。以动态分时电价的制定对电动汽车用户充电规划进行引导达到电动汽车充电的有序控制。
第二章 大数据大数据与电力系统
2.1大数据的基本概念和发展
2.1.1基本概念
大数据一般都是使用的4V低压，它以云计算为基础，跨领域，利用与融合多种类型的数据，配合一系列软硬件技术应用到理论研究和实际应用方面。把充分吸收电力系统云计算的成果的大数据技术运用到电力系统中是大数据在电力行业的应用和发展的基础，电力系统大数据技术组件包括1）储存 2）分析3）算法。
在电力系统的各个子领域研究和实践电力系统大数据技术，以实现电力系统大数据技术在电力系统的全面应用为目的。这些子领域中的数据通常也会具有多类型、分散和未充分利用的特点，为了促进各个子领域的技术进步借用电力系统大数据技术，可以先在一个小范围可以合理有效的控制范围内验证、研究、发展电力系统大数据技术，得到一些实践经验和一些常见问题的解决方案，为最终的多领域融合作好准备。事实上，大数据在这些子领域中不断的应用研究，在实践中不断的得到各种问题，不断的改善研究，才真正具有活力，才会真正的不断进步。
类型和来源
大数据是近几年来一个全新的概念，在社会上得到了广泛的关注，它是基于大量来源的各种复杂数据分析，捕获，合理提取技术框架和经济价值研究。因此，广义而言，大数据不仅涉及大数据，还包含了处理和分析这些数据，方法和技术的理论。
在现代管理模式下，建立了一批电力公司信息系统，系统积累了大量复杂的数据资源。智能电力系统的数据结构复杂，各种数据量大，除了传统的结构化数据外，还包含大量的半结构数据和非结构化数据，如语音数据信息系统，视频数据和图像数据。据不同来源，可配备智能电视数据为电力企业内外部数据。
表21 电力系统的内部数据
类型
数据源
数据内容
数据特点
内部
数据
配电管
理系统
配电网线路信息、设备运行信息、用户信息、空间位置信息、属性信息。
配网复杂、设备众
多、数据量大。
生产管
理系统
人员信息、设备台账数据、生产计划管理数据、检修数据、巡视管理数据、安检管理数据等。
实时性要求不高，数
据量大。
用电信
息采集
系统
计量点、运行表、终端、采集关 数据量大，用电客户、线路、变压器、客户电量数据、功率、电流、等基础数据、电压等负荷数据， 约 3 000 万，数据每月增长量为 1 TB 以上。
目 录
第一章 绪 论 1
第二章 大数据大数据与电力系统 2
2.1大数据的基本概念和发展 2
2.1.1基本概念 2
2.2 大数据的应用需要和分析 4
2.2.1应用需要 4
2.2.2 大数据的分析研究 4
2.3 大数据与电力系统仿真研究 5
2.3.1 思路 5
2.3.2 应用 5
2.3.3 问题 5
第三章 电动汽车有序充电控制 6
3.1 电动汽车有序控制背景 6
3.2 基于电价有序控制 6
3.2.1解决方法 7
3.2.2 蒙特卡洛模拟法 9
3.3 仿真算例对比 10
3.3.1 云模型在电力系统负荷控制中的应用 13
3.4 粒子群优化算法 14
3.5 基于集中充电站的电动汽车有序充电 15
第四章 结 论 16
第五章 结束语 17
致 谢 18
参考文献 19
第一章 绪 论
智能电网以建设成为覆盖电力系统整个生产过程为目的，它的安全，自愈，绿色，可靠运行是以实时数据采集、传输和存储、 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
以及海量数据的快速分析为基础。大数据其实就是对大量的复杂的数据进行快速高效的捕捉和分析。
在能源紧缺和环境污染的压力下，电动汽车已成为新能源运用的主要发展方向。电动汽车规模不断扩大，给电网安全稳定运行带来不利的影响。电动汽车接入电网可作为储能元件通过合理的控制可以有效的协助电网稳定运行。其大规模使用会对电网产生直接影响，会导致电网峰值负荷超过设备允许极限。从负荷、电网损耗和电压方面分析对电网的影响。在满足电动汽车充电需要的情况下，根据负荷曲线，对各时段可充电功率进行优化，达到平稳负荷、降低电能损耗和提高电能质量的目的。
大量的电动汽车无序随机的接入电网也会给电网的经济运行带来负面的影响，迫切的需要实现有序充电控制技术。以电动汽车充电站的特点提出以换电站充电功率为控制对象的有序充电控制调度策略，建立不同的函数数学模型。比较不同优化目标的调度策略对负荷曲线的影响，分析优化目标函数的变化趋势。提出有序充电调度策略对减小电网峰谷差，提高电网负荷率起到平衡负荷的作用。这种大规模有序充电技术以电网负荷波动最小化为目标，分析无序充电、有序充电情况下电动汽车充电对电网负荷的影响，验证充电负荷模型和有序充电的有效性和可行性。电动汽车与新能源的综合利用是当下的热点问题。在考虑电动汽车用电需要的前提下，同时发挥电动汽车换电模式所具备的储能能力，考虑风光补偿系统构成一种含电动汽车充电站的风光互补系统容量优化配置模型。以动态分时电价的制定对电动汽车用户充电规划进行引导达到电动汽车充电的有序控制。
第二章 大数据大数据与电力系统
2.1大数据的基本概念和发展
2.1.1基本概念
大数据一般都是使用的4V低压，它以云计算为基础，跨领域，利用与融合多种类型的数据，配合一系列软硬件技术应用到理论研究和实际应用方面。把充分吸收电力系统云计算的成果的大数据技术运用到电力系统中是大数据在电力行业的应用和发展的基础，电力系统大数据技术组件包括1）储存 2）分析3）算法。
在电力系统的各个子领域研究和实践电力系统大数据技术，以实现电力系统大数据技术在电力系统的全面应用为目的。这些子领域中的数据通常也会具有多类型、分散和未充分利用的特点，为了促进各个子领域的技术进步借用电力系统大数据技术，可以先在一个小范围可以合理有效的控制范围内验证、研究、发展电力系统大数据技术，得到一些实践经验和一些常见问题的解决方案，为最终的多领域融合作好准备。事实上，大数据在这些子领域中不断的应用研究，在实践中不断的得到各种问题，不断的改善研究，才真正具有活力，才会真正的不断进步。
类型和来源
大数据是近几年来一个全新的概念，在社会上得到了广泛的关注，它是基于大量来源的各种复杂数据分析，捕获，合理提取技术框架和经济价值研究。因此，广义而言，大数据不仅涉及大数据，还包含了处理和分析这些数据，方法和技术的理论。
在现代管理模式下，建立了一批电力公司信息系统，系统积累了大量复杂的数据资源。智能电力系统的数据结构复杂，各种数据量大，除了传统的结构化数据外，还包含大量的半结构数据和非结构化数据，如语音数据信息系统，视频数据和图像数据。据不同来源，可配备智能电视数据为电力企业内外部数据。
表21 电力系统的内部数据
类型
数据源
数据内容
数据特点
内部
数据
配电管
理系统
配电网线路信息、设备运行信息、用户信息、空间位置信息、属性信息。
配网复杂、设备众
多、数据量大。
生产管
理系统
人员信息、设备台账数据、生产计划管理数据、检修数据、巡视管理数据、安检管理数据等。
实时性要求不高，数
据量大。
用电信
息采集
系统
计量点、运行表、终端、采集关 数据量大，用电客户、线路、变压器、客户电量数据、功率、电流、等基础数据、电压等负荷数据， 约 3 000 万，数据每月增长量为 1 TB 以上。
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