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        量化太陽能發(fā)電實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車碳排放的降低

        2016-12-07 06:11:02
        汽車文摘 2016年10期
        關(guān)鍵詞:馬爾科夫等待時(shí)間充電站

        量化太陽能發(fā)電實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車碳排放的降低

        電動(dòng)汽車的廣泛使用使得接入電網(wǎng)的電動(dòng)汽車數(shù)量越來越多,促進(jìn)了充電基礎(chǔ)設(shè)施的快速發(fā)展,但只有數(shù)量有限的充電站可供公眾使用。而太陽能發(fā)電成本很低,促使太陽能的安裝量顯著增加,自2006年開始太陽能安裝量每年約增長50%。鑒于此,設(shè)想在電動(dòng)汽車充電站上廣泛采用太陽能發(fā)電,以滿足電動(dòng)汽車的充電需求。本文針對(duì)利用太陽能發(fā)電的電動(dòng)汽車充電站進(jìn)行研究,給出一種用于公共充電站功率分配的算法,并研究量化采用太陽能發(fā)電后對(duì)降低電動(dòng)汽車碳排放所帶來的收益。

        由于太陽能發(fā)電具有間歇性,因此采用太陽能發(fā)電的充電站還需要接入電網(wǎng),依靠傳統(tǒng)能源,以建立一個(gè)可靠的供能系統(tǒng)。將電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)往往會(huì)產(chǎn)生變壓器過載、電壓下降等問題,因而需要對(duì)公共充電站的功率分配進(jìn)行控制。采用太陽能發(fā)電后,這種功率分配問題變?yōu)榫哂屑s束的隨機(jī)優(yōu)化問題。本文給出的算法又稱為日前算法,其基于馬爾科夫決策框架,考慮的約束包括電動(dòng)汽車的隨機(jī)到達(dá)時(shí)間和太陽能發(fā)電的波動(dòng)。優(yōu)化目標(biāo)為盡可能減少電動(dòng)汽車充電的等待時(shí)間和充電期間產(chǎn)生的碳排放(如利用太陽能發(fā)電)。文中基于一個(gè)具有多個(gè)充電接口的公共充電站,采用時(shí)間序列模型表示太陽能光伏系統(tǒng)的發(fā)電情況。假設(shè)10輛汽車遵循馬爾科夫過程隨機(jī)抵達(dá)充電站,并假設(shè)充電站能夠滿足10輛汽車同時(shí)充電。采用貝爾實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的代數(shù)建模語言(AMPL)對(duì)上述問題進(jìn)行描述,采用Minos求解器對(duì)描述后的問題進(jìn)行求解優(yōu)化。對(duì)上述情況進(jìn)行仿真發(fā)現(xiàn),所提出的算法能夠權(quán)衡充電過程碳排放、充電時(shí)間和電動(dòng)汽車的等待時(shí)間,但不能保證每輛電動(dòng)汽車的充電性能,可保證充電站最壞情況下的充電性能。

        OmidArdakanianetal. 2014IEEEInternational Conference on Smart Grid Communications,Venice Nov.03-06,2014.

        編譯:張振偉

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