科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为了解决V2G充放电系统参与电网互动，但缺乏有序管理的问题，提出一种计及天气因素影响的有序充放电控制策略。所提策略以天气数据的欧式距离为依据，改进了BP神经网络的训练样本选择方法，训练后的网络模型，能可靠预测充放电机的有功或无功功率调节值。MATLAB的仿真结果表明，控制策略在充电或放电模式下，都能及时进行有功或无功支撑。最后，基于该控制策略的60 kW充放电机，在虚拟电厂中的示范应用数据证明，充放电机能够结合当前电网状态，达到功率调度的预期目标，可有效避免电动汽车充放电能量的无序流动，增强电网应对指标异常的能力。
