V2G模式下含分布式能源网优化运行研究(Matlab代码实现)

简介: V2G模式下含分布式能源网优化运行研究(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥


🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。


⛳️座右铭:行百里者,半于九十。


📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁


目录


💥1 概述


📚2 运行结果


🎉3 参考文献


🌈4 Matlab代码、数据及文章讲解


💥1 概述

文献来源:


49259c0617d64bd6b51eb79f7d571487.png


在当今能源和环境问题以及政府政策的驱动下,电动汽车(EV)产业迎来风口,得以在近几年高速发展;同时,分布式清洁能源的并网运行也成为当今趋势。电动汽车与分布式能源(DER)虽能带来很多益处,但也伴随着一些问题,其会对配电网造成着冲击。因此,为减小电动汽车无序入网和分布式能源的波动性给配电网带来的影响,本文展开了V2G ( vehicle to grid)模式下含分布式能源的配电网优化运行研究。


据交管局数据,截止2018年底,全国新能源汽车保有量达261万辆,比2017年增加107万辆,增长近七成,且纯电动汽车保有量211万辆,占新能源汽车总量的81.06%。下图1.1是近5年来全国新能源汽车保有量统计数据,由图可以看出这5年中新能源车保有量呈快速增长趋势,而且据《2019中国新能源汽车消费趋势报告》预测,新能源汽车在2019的年销量将达172万辆,同比2018年增长40%。“2019中国电动汽车百人会论坛”上,相关专家就当前电动汽车的发展和热点问题展开了讨论,预计到2025年,电动汽车的续航里程和价格将与传统燃油汽车相当;到2030年,我国电动汽车产销将超过1500万辆,保有量将达到8000万辆,非化石能源的发电量有可能占到一半左右。可见,如果持续发展和使用电动汽车,既可减少传统化石能源的使用,又可降低燃油汽车尾气对环境的污染,对于节能减排具有重要作用(4-6]。


de241a37eded455991784a3682fc3ca3.png


当前关于电动汽车与分布式能源入网的配电网优化运行研究,除了考虑电动汽车自身的充放电策略或者V2G技术外,还应着眼于两方面,一是考虑配电网更为严苛的安全运行条件,二是实现配电网实时的优化,特别是考虑不确定性和波动性都很强的分布式能源与电动汽车,需对其进行实时优化以更符合实际情况。

基于上述的研究现状,可以发现,无论是对电动汽车的有序充放电管理,还是电动汽车与含分布式能源的配电网互动,国内外学者从各个方面展开研究,已取得了大量的成就。但就目前研究来讲,仍还有一些不足之处和值得深入的地方。

(1)关于电动汽车的调度方法。电动汽车不同于传统负荷,基于V2G技术其具备充放电的特性,可将其作为可控负荷和储能设备,电动汽车单辆的充放电功率虽然不大,但随着日益增多的电动汽车入网也面临着调度困难的问题。再者,电动汽车由于充放电特性,又涉及时空两个维度,意味着电动汽车控制变量复杂多样。当前的研究,要么着眼于个体调度,适用于车辆较少情况,随着车辆增多,将面临着变量维度过大使得求解困难甚至无解的情况;要么着眼于群体调度,虽然减少了维度,但没有考虑单辆电动汽车的车况,难以适用实际情况。因此,对于一定规模的电动汽车,如何选择合理的调度方法来配合电动汽车充放电策略的实施,提高求解效率,

是当前研究需要解决的问题。

(2)关于配电网更为严苛的安全运行问题。关乎安全性,配电网的继电保护是必须要考虑到的问题,而当前研究对电动汽车与分布式能源入网对配电网继电保护的影响研究还尚处在起步阶段,因此对含电动汽车与分布式能源的配电网关于继电保护层面的优化研究也是当前研究还需要深入之处。

(3)关于含电动汽车与分布式能源配电网实时的优化。由于电动汽车充电行为时间和空间的随机性、分布式能源出力的波动性以及负荷预测的误差均会给配电网的优化运行带来挑战,因此还需在根据预测信息所得日前优化的基础上,对日前优化结果进行修正,以符合实际的运行情况要求。


📚2 运行结果


4f7597117f74492ebda356eb48ffb93b.png


2b209410094e4cf8819d1c4da4c16423.png


d734bdd8a8cd4932b0ccf58dd85c06be.png


459e58eb6ec844679caf8659c71442b5.png


c46142a144d34c439d538796d93fb4e7.png


5a82a4e7a0ae4f1fb789eb794161d3dd.png


c863f17882514790a0939b6441e131a5.png


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。


[1]梅哲. V2G模式下含分布式能源的配电网优化运行研究[D].西华大学,2019.DOI:10.27411/d.cnki.gscgc.2019.000111.


🌈4 Matlab代码、数据及文章讲解


相关文章
|
2月前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
3月前
|
分布式计算 NoSQL Java
Hadoop-32 ZooKeeper 分布式锁问题 分布式锁Java实现 附带案例和实现思路代码
Hadoop-32 ZooKeeper 分布式锁问题 分布式锁Java实现 附带案例和实现思路代码
64 2
|
6月前
|
分布式计算 API 对象存储
Ray是一个开源的分布式计算框架,用于构建和扩展分布式应用。它提供了简单的API,使得开发者可以轻松地编写并行和分布式代码,而无需担心底层的复杂性。
Ray是一个开源的分布式计算框架,用于构建和扩展分布式应用。它提供了简单的API,使得开发者可以轻松地编写并行和分布式代码,而无需担心底层的复杂性。
1093 11
|
5月前
【光波电子学】MATLAB绘制光纤中线性偏振模式LP之单模光纤的电场分布(光斑)
该文章介绍了如何使用MATLAB绘制单模光纤中线性偏振模式LP₀₁的电场分布,并提供了相关的数学公式和参数用于模拟光纤中的光斑分布。
61 0
|
7月前
|
缓存 NoSQL 安全
玩转Redis!非常强大的Redisson分布式集合,少写60%代码
Redisson是Java的Redis客户端,提供实时数据平台服务,简化了分布式环境下的数据管理。它包含RList、RSet、RMap等分布式集合,支持ConcurrentMap和Set接口,确保线程安全和数据一致性。例如,RMap实现了本地缓存和监听器功能,允许数据监听和本地加速读取。此外,还提供了RSet的排序和去重功能,以及RQueue和RBlockingQueue等队列实现,支持阻塞操作。通过Redisson,开发者能轻松处理分布式系统的数据同步和操作。
|
6月前
|
缓存 Devops 微服务
微服务01好处,随着代码越多耦合度越多,升级维护困难,微服务技术栈,异步通信技术,缓存技术,DevOps技术,搜索技术,单体架构,分布式架构将业务功能进行拆分,部署时费劲,集连失败如何解决
微服务01好处,随着代码越多耦合度越多,升级维护困难,微服务技术栈,异步通信技术,缓存技术,DevOps技术,搜索技术,单体架构,分布式架构将业务功能进行拆分,部署时费劲,集连失败如何解决
|
8月前
|
存储 监控 分布式数据库
Scala代码在局域网监控软件中的分布式处理
该文介绍了如何使用Scala进行局域网监控数据的分布式处理。通过示例展示了利用Scala的并发能力进行数据收集,使用集合操作进行数据处理与分析,以及如何将处理结果存储到分布式数据库(如Cassandra)和自动提交到网站。Scala的并发处理能力和丰富库支持使其在分布式处理中表现出色。
137 3
|
5月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
248 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
5月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
147 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
5月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
119 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码

热门文章

最新文章