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大型插電式混合動力汽車嵌入式電力系統(tǒng)的經(jīng)濟調(diào)度和風險管理

2014-12-13 15:53
汽車文摘 2014年10期
關(guān)鍵詞:電式嵌入式約束

大型插電式混合動力汽車嵌入式電力系統(tǒng)的經(jīng)濟調(diào)度和風險管理

生態(tài)環(huán)境的惡化和天然氣價格的不斷上升,綠色交通已成為不懈的追求。節(jié)能、低排放、甚至零排放的電動汽車(EV)被認為是解決問題的一個辦法。隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展和政府有力的支持鼓勵,插電式混合動力汽車(PHEV)和配套設(shè)施正在逐步推廣。介紹了以往電力系統(tǒng)結(jié)合電動汽車的研究,尤其是PHEV在電力市場的經(jīng)濟調(diào)度問題。研究PHEV調(diào)度主要從以下3個方面入手:調(diào)度模式、建模和算法。

一般調(diào)度PHEV的充放電主要考慮兩個方面:預測一個區(qū)域內(nèi)PHEV電池容量以后,根據(jù)實際情況制定區(qū)域調(diào)度中心調(diào)度計劃;充電站將在接收到調(diào)度中心調(diào)度的計劃后,合理安排PHEV的充電和放電行為及效率。充電模式主要有非控制充電、延遲充電、無峰值充電和連續(xù)充電。通常情況下,根據(jù)目標函數(shù)和約束是否是連續(xù)可微,可以采取兩種全局優(yōu)化算法:①當目標函數(shù)和約束是連續(xù)可微時,可以應(yīng)用拉格朗日法、黃金價格算法等。②當目標函數(shù)和約束不連續(xù)可微時,通常采用啟發(fā)式搜索算法,如粒子群優(yōu)化法(PSO)、遺傳算法(GA)。

介紹了PHEV和其它可再生資源的聯(lián)合調(diào)度問題、PHEV相關(guān)的電力系統(tǒng)風險管理問題。未來可以將兩者結(jié)合起來進行研究,這一領(lǐng)域的研究將有助于評估風險,將風險降至最小化,從而控制不幸事件的概率。

刊名:Renewable and Sustainable Energy Reviews(英)

刊期:2012年第16期

作者:Peng Minghong et al

編譯:李曉娜

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