考虑电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略.pdf

电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略 在考虑电动汽车有序充电的光储充电站储能容量优化策略中，文章提出了一种基于粒子群算法的优化方法，以电网出力曲线峰谷差最小为目标函数，计算电动汽车有序充电时电网出力总负荷，进而确定光储充电站储能容量最优解。 文章计算了光伏系统输出功率，基于典型日光照强度曲线和光电能量转换关系。然后，根据电动汽车用户出行习惯、充电行为特性、充电模式等充电负荷影响因素，建立影响电动汽车充电负荷的概率模型，利用蒙特卡洛方法预测无序充电下电动汽车充电负荷。 在考虑电动汽车有序充电的情况下，文章利用粒子群算法计算电网出力总负荷，进而确定光储充电站储能容量最优解。结果表明，未考虑储能时电动汽车无序充电造成电网负荷峰上加峰，有序充电下电网负荷峰谷差值下降 15.35%，考虑电动汽车有序充电同时配置最优储能容量时电网负荷峰谷差值下降了 20.65%，实现了削峰填谷，增强了电力系统运行的稳定性。 此外，文章还讨论了电动汽车有序充电对电网的影响，包括峰谷差值的下降、电网负荷的减少等。同时，文章还讨论了光储充电站储能容量优化策略在实际应用中的意义和价值。 知识点： 1. 电动汽车有序充电对电网的影响：电动汽车有序充电可以减少电网负荷峰谷差值，实现削峰填谷，增强电力系统运行的稳定性。 2. 粒子群算法在储能容量优化中的应用：粒子群算法可以用于计算电网出力总负荷，进而确定光储充电站储能容量最优解。 3. 光伏系统输出功率的计算：可以基于典型日光照强度曲线和光电能量转换关系计算光伏系统输出功率。 4. 电动汽车充电负荷影响因素：电动汽车充电负荷受到电动汽车用户出行习惯、充电行为特性、充电模式等影响。 5. 蒙特卡洛方法在电动汽车充电负荷预测中的应用：蒙特卡洛方法可以用于预测无序充电下电动汽车充电负荷。 文章提出了一种基于粒子群算法的电动汽车有序充电光储充电站储能容量优化策略，旨在减少电网负荷峰谷差值，增强电力系统运行的稳定性。