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《上海交通大学》 2017年
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基于多智能体的电动汽车优化调度研究

陈静鹏  
【摘要】:电动汽车能够有效缓解环境污染和能源枯竭的问题,大力发展电动汽车已是大势所趋。然而,其大规模无序充电会对电网和交通网络产生不利影响,因此有必要对电动汽车的充电进行优化调度。针对集中式控制方式存在计算量大,容易引发“维数灾”的问题,本文提出基于多智能体系统的电动汽车分层管理框架,该框架分为配电网、本地运营商和电动汽车三个层次。基于多智能体系统,提出基于改进贪心算法的大规模电动汽车充电行为优化策略和基于分布式控制的电动汽车分层优化调度策略,并考虑电网的节点电压安全约束,前者从电动汽车优化调度问题的数学模型入手,通过设计合理的贪心策略进行求解,避免贪心算法陷入局部最优,并大大缩小了优化计算的时间;后者从控制管理框架与机制入手,采用分层管理的框架,基于分布式控制方法实现对电动汽车充放电的优化调度,同样能够解决大规模电动汽车对优化调度问题提出的挑战。仿真算例表明,基于多智能体系统的电动汽车优化调度策略具有较高的计算效率,同时能够兼顾各个参与主体的利益,具有较强的实用性,适用于大规模电动汽车的优化调度。针对电动汽车无序充电对交通网络的影响,本文提出了基于用户出行需求的智能充电导航系统,根据电网信息和交通信息,建立综合考虑交通阻抗、充电费用和充电等待时间的最优充电站导航模型,对交通网、配电网和电动汽车用户进行协调优化管理。仿真结果表明,电动汽车按综合最优的策略进行充电时,能够实现对交通网、配电网和电动汽车用户的协调优化管理,平衡各个路段的交通流量,改善配网电压水平,减少用户的行驶距离、充电费用以及充电等待时间。最后,基于Eclipse平台利用Java语言建立初步的基于多智能体系统的电动汽车充电仿真平台,对分层架构和电动汽车的有序调度策略进行验证。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP18;U469.72

【参考文献】
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