The charging/discharging optimization and control of electric vehicles (EVs) is the key technology for realizing large-scale integration of EVs, which is also an important approach to the load shaping problem. Taking the distribution network as a typical scene and focusing on the large-scale property and uncertainties of load as well as users' behavior, this project mainly investigates the distributed charging/discharging optimization and control of electric vehicle fleet for load shaping. Specifically, the key contents of this project include:.1. distributed optimal algorithm for large-scale charging and discharging optimization of EVs based on distributed optimization,.2. distributed optimal algorithm for charging and discharging optimization with load uncertainties based on stochastic/robust programming,.3. online control algorithm for charging and discharging based on distributed control..This project aims to make a theoretical breakthrough in the distributed algorithms of electric vehicle charging and discharging control, and to provide theoretical support and solutions for realizing large-scale integration of EVs into power grids. This project is also of great significance for alleviating the pressure on the distribution network, and improving the economy and safety of the electric grid.
电动汽车充放电优化与控制是实现电动汽车大规模入网的关键技术,也是解决“削峰填谷”问题的重要手段。本项目以配电网为典型场景,围绕“电动汽车集群规模大”、“电网负荷不确定性与波动性”和“用户行为随机性”等特点,采用和借鉴当前先进的分布式优化理论、分布式协同控制理论、随机/鲁棒优化理论等系统化方法,开展面向削峰填谷的电动汽车集群充放电分布式优化与控制研究。主要研究:.1. 基于分布式协同优化,研究大规模电动汽车充放电控制问题的分布式最优算法;.2. 基于随机和鲁棒优化框架,研究含有电网负荷不确定性问题的分布式最优算法;.3. 基于分布式协同控制,研究电动汽车充放电在线控制。.本项目拟在电动汽车充放电优化与控制的分布式算法方面取得理论突破,为实现电动汽车的大规模入网提供理论支撑和解决办法。本项目的开展对于提升电动汽车渗透率、缓解配电网压力、提高电网经济性和和安全性有重要意义。
发展电动汽车是解决全球变暖、环境污染以及改善我国生活环境质量的重要措施,也是我国取得产业升级、缩短与发达国家技术差距和保障能源安全的战略发展方向。本项目以配电网为典型场景,围绕“电动汽车集群规模大”、“电网负荷不确定性与波动性”和“用户行为随机性”等特点,采用和借鉴当前先进的分布式优化理论、分布式协同控制理论、随机/鲁棒优化理论等系统化方法,开展面向削峰填谷的电动汽车集群充放电分布式优化与控制研究。主要研究:.1. 研究大规模电动汽车充放电控制问题的分布式最优算法;.2. 研究含有电网负荷不确定性问题的分布式最优算法;.3. 研究电动汽车充放电在线控制。.本项目所提出的算法有希望应用于大规模电动汽车充放电问题,为未来电动汽车入网提供技术支撑。
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数据更新时间:2023-05-31
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