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图1 CA、GA执行流程
结论
针对未来大量电动汽车的充放电问题,提出包含EV代理、停车场代理以及控制中心代理的准实时协同充放电管理的多代理系统。停车场代理中的预测单元根据M/G/∞排队模型预测未来短时段内系统中的EV负载,为控制器代理中的优化单元提供准实时的决策数据。控制器代理中的优化单元采用两阶段优化策略,分别以最大化用户充电容量和最小化用户充电成本为目标制定充放电决策。
模拟实际的配电网环境,在电动汽车高、低两个渗透率下对多代理系统进行测试,并对所提出QCMS-C、QCMS-CD以及其他两个充电模式的性能做了比较。
仿真结果表明在EV低渗透率下,QCMS-C提供(该条件下只运行QCMS-C模式)比其他模式更低用户充电成本的充电决策;在EV高渗透率下,QCMS-C、QCMS-CD提供的充放电决策比其他模式具有更高的充电平均成功率。
性能比较结果表明:所提出的QCMS能够在各种EV渗透率下,在保证系统稳定性与健壮性的基础上,为用户提供高效的协同充放电决策。尽管在EV高渗透率下,QCMS-CD比QCMS-C提供了更高的充电平均成功率,但这是建立在对电池频繁充放电的前提下,而对电池频繁的充放电将会缩短电池的使用寿命,增加用户额外的成本开销。
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