论文总字数：28543字

摘 要

随着经济的高速发展，一方面负荷需求不断增加，导致峰谷差加大，电网备用容量增加，另一方面一次能源大量燃烧导致环境污染和能源危机日趋严重。随着V2G技术的发展，电动汽车作为移动储能单元，且具有可控负荷和环保特性，因此受到越来越多的关注。通过有效的控制策略控制电动汽车充放电与电网友好互动，使电网更加稳定经济运行。

本文研究电动汽车参与调峰的控制策略，建立了以削峰填谷，减小峰谷差为目标，考虑充放电限制条件的优化模型，通过粒子群算法控制电动汽车充放电功率参与电网调峰。仿真结果表明电动汽车低谷时充电，高峰时放电，有效削减了峰谷差。另外研究了电动汽车参与调频的控制策略，建立了传统机组和电动汽车参与调频的数学模型，对比分析了有无V2G参与调频和不同V2G控制策略的频率偏差响应。仿真结果表明V2G可以明显改善频率偏差响应，缩短频率恢复时间和减小最大频率偏差。

关键词：电动汽车，调峰，调频

Abstract

With the rapid economic development, on the one hand, the increasing demand of power has led to the increase of the peak-to-valley difference and the excessive reserve capacity of the power grid. On the other hand, environmental pollution and energy crisis have become increasingly serious. With the development of V2G technology, electric vehicles have got more and more attention as mobile energy storage, which also has controlled load and characteristics. V2G technology is used to flexibly control the charging and discharging of electric vehicles to participate in peak regulation and frequency regulation of power grids, which improves the stability and economy of power grid.

With regard to peak modulation, an optimization model was established. Particle swarm optimization was used to determine the charging and discharging power in each time period for each electric vehicle. The simulation results show that the electric car is charged during the trough and discharged at the peak, which effectively reduce the peak-to-valley difference. Regarding frequency modulation, a mathematical model for the participation of conventional units and electric vehicles in frequency modulation was established. The frequency offset response of whether or not V2G was involved in frequency modulation and different V2G control strategies was compared. The simulation results show that V2G can significantly improve the frequency deviation response.

KEY WORDS: electric vehicles, peak modulation, frequency modulation

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题研究背景及意义 1

1.2 可行性分析 3

1.2.1 电动汽车参与调峰可行性 4

1.2.2 电动汽车参与调频可行性 4

1.3 国内外研究现状 5

1.4 本文研究内容及安排 6

第二章 电动汽车参与电网调峰 7

2.1 传统电力系统调峰 7

2.2 V2G参与电网调峰模型 8

2.2.1 目标函数 9

2.2.2 约束条件 9

2.3 电动汽车运行特性 10

2.3.1 电动汽车初始SOC 11

2.3.2 电动汽车充放电时间 12

2.4 粒子群算法 13

2.4.1 基本粒子群优化算法（PSO） 13

2.4.2 参数改进 15

2.5 算例 15

2.6 本章小结 19

第三章 电动汽车参与电网调频 20

3.1 电力系统调频 20

3.1.1 一次调频 20

3.1.2 二次调频 20

3.2 调频模型 21

3.2.1 传统机组调频模型 21

3.2.2 电动汽车调频模型 24

3.3 控制策略 25

3.3.1 下垂 惯性控制 25

3.3.2 模糊PID控制 26

3.3.3 区域或子系统调整策略 28

3.4 算例分析 29

3.4.1 仿真系统参数 29

3.4.2 有无V2G参与调频对比分析 29

3.4.3 不同V2G控制策略对比分析 32

3.5 本章小结 33

第四章 结论与展望 34

4.1 结论 34

4.2 展望 34

致谢 35

参考文献 36

绪论

课题研究背景及意义

能源作为全球人类生存和国民经济高速发展的重要物质基础，能源的结构和消费决定了一个国家未来的发展方向和前景。然而，由于能源结构，总量的限制以及国民经济的飞速发展，能源消耗的速度不断加快，能源危机日趋严重，占能源结构最大比例的化石能源总量不断减少，煤，石油，天然气等主要一次能源慢慢走向枯竭。根据2017年BP世界能源统计图鉴^[1]数据，各能源和储量见表1-1，1-2。

表1-1 2016年全球能源储量

表1-2 2016年中国能源储量

以上数据显示，在几十年内，我国化石能源将会消耗殆尽，能源危机不断恶化。因此改善能源结构，提高非化石能源的消耗比例，发展可再生能源成为目前十分重要的课题。

另一方面，环境是人类赖以生存的重要场所。然而随着经济社会的快速发展，化石能源的大量消耗，二氧化碳，二氧化硫，氮氧化合物等的大量排放，导致全球气候变暖，海平面不断上升，臭氧层遭到破坏等问题，尤其大气污染严重造成的雾霾现象，对人民生活造成十分严重的影响。PM2.5作为雾霾严重程度的一个重要指标，主要来自于煤炭燃烧，汽车尾气排放，扬尘等。图1-1是我国北方某市非采暖季PM2.5的主要排放源的占比分析，图1-2是我国北方某市采暖季PM2.5的主要排放源的占比分析^[2]。

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