研究目的
提出一个共享电动汽车车队的运营管理框架,整合本地光伏发电和电池储能,以最小化电力成本、满足预订需求并符合电网限制。
研究成果
所提出的框架有效协调了电动汽车充电与预约分配,结合本地光伏和电池储能,实现成本最小化并确保电网合规性。蒙特卡洛模拟表明,随着电动汽车数量增加,利用率会下降,这为电动汽车共享社区的投资决策提供了参考。动态分配机制可调整预约以服务更多用户,而系统集成提升了可再生能源的利用效率。
研究不足
该研究基于瑞典 specific 条件(如建筑负荷、光伏发电、电价)假设了特定数据特征,可能不具备普适性。模拟采用了简化的电动汽车和电池行为模型,且未充分捕捉现实中的不确定性(如天气变化、电网动态)。该框架依赖准确的实时信息,这在实践中可能具有挑战性。
(翻译说明:严格遵循原文技术细节,专业术语如"PV generation"译为行业通用表述"光伏发电",被动语态转换为主动句式符合中文习惯,长句拆分保持技术文档的简洁性,括号内列举项保留原文格式确保信息完整对应)
1:实验设计与方法选择:
本研究采用混合整数线性规划(MILP)模型优化共享电动汽车车队的充电调度与预约分配,运用蒙特卡洛模拟处理随机出行需求。
2:样本选取与数据来源:
数据包含瑞典出行调查报告(如SIKA和SCB报告)中的出行模式,按出行目的和概率分类。建筑负荷、光伏发电及电价基于典型曲线假设。
3:实验设备与材料清单:
配备18.7千瓦时电池及3.6千瓦充电速率的电动汽车,28.8千瓦时容量且具备24千瓦充放电速率的本地电池,以及用于优化和蒙特卡洛方法的仿真软件。
4:7千瓦时电池及6千瓦充电速率的电动汽车,8千瓦时容量且具备24千瓦充放电速率的本地电池,以及用于优化和蒙特卡洛方法的仿真软件。
实验流程与操作步骤:
4. 实验流程与操作步骤:该框架在24小时规划周期内以15分钟为时间步长运行优化算法,针对每次预约请求,预订算法判定是否接受并动态更新充电计划。
5:数据分析方法:
通过蒙特卡洛模拟(每组100个样本进行10次试验)分析不同车队规模的预约接受数量与利用率,绘制充放电功率曲线展示协调效果。
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