世界资源研究所：中国新能源汽车规模化推广对电网的影响分析（91页）.pdf

上传人： st****n

编号：52790

2021-09-27

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蒙特卡洛随机模拟虽然电动汽车(特别是私家车)的出行、充电行为具有较强随机性，但也符合概率密度函数分布特征，因此本研究将采用蒙特卡洛随机模拟方法，以第二章中电动汽车出行与充电规律为基础拟合概率密度函数，以“天”为单位，模拟未来电动汽车充放电在不同情景下的日负荷曲线。该随机模拟的过程包括：对每辆电动汽车进行蒙特卡洛随机抽样，得到其在一天中的接入时间/充电起始时间、充电起始SOC及停车时间。依据不同充电策略(无序充电、有序充电或者电动汽车双向充放电)计算单车每隔15分钟的充(放)电负荷，并加总得出各个情景下电动汽车在一天不同时段的充(放)电总负荷。如此往复循环，直至蒙特卡洛抽样样本数达到设定值，最后输出规模化电动汽车充电负荷曲线的期望值及均方差。上述蒙特卡罗模型同样应用于宏观模型(见图20)和微观模型(见图21)。其中，不同充电策略(即无序充电、有序充电和电动汽车双向充放电策略)下电动汽车充(放)电负荷计算方法如下：无序充电策略：电动汽车接入电网时刻即为起始充电时刻，充电过程中功率保持不变，无放电操作(见图17)。该策略下，通过蒙特卡洛随机抽样得到每辆电动汽车的充电起始时间和日行驶里程，充电起始SOC通过抽样的日行驶里程推导得出，假设充电终止SOC为100%，进而可得出充电时长。

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