文献类型：期刊文章

作　　者：马永翔[1] 韩子悦[1] 闫群民[1] 万佳鹏[2] 淡文国[3]

MA Yongxiang;HAN Ziyue;YAN Qunmin;WAN Jiapeng;DAN Wenguo(School of Electrical Engineering,Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723001,Shaanxi,China;State Grid Xianyang Power Supply Company,Xianyang 712000,Shaanxi,China;Ulanqab Electricity Bureau,Ulanqab 012000,Inner Mongolia,China)

机构地区：[1]陕西理工大学电气工程学院,陕西汉中723001 [2]陕西省电力有限公司咸阳供电公司,陕西咸阳712000 [3]乌兰察布电业局,内蒙古乌兰察布012000

出　　处：《电网与清洁能源》

基　　金：国家自然科学基金(E0704)。

年　　份：2024

卷　　号：40

期　　号：4

起止页码：92-101

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、CSCD、CSCD_E2023_2024、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种优化电动汽车充电站储能容量配置的方法。该方法考虑了季节性电动汽车充电负荷波动与光伏出力之间的关系,并且考虑了储能寿命。论文利用蒙特卡罗法考虑了不同类型电动汽车的多种影响因素,对整体负荷进行预测。以每日运行成本最低为优化目标,在考虑四季光伏出力和储能寿命的影响下,采用了3种算法对目标函数进行优化,以得到最佳的光储充电站储能配置方案。研究以西北某地区为例。结果表明:冬季下综合成本为3.0432×10^(6)元,相比于其余3个季节综合成本最低;采用遗传算法时,在综合成本相差不多时,获得的储能配置最优,储能容量为22.82 MWh,储能功率为7.31MW,从而得到光储充电站最优的储能容量配置。

关 键 词：光储充电站  电动汽车 储能寿命  储能容量优化  遗传算法  粒子群算法 蚁群算法

分 类 号：TM73]