人工智人-家居设计-电动汽车智能充电站研究与开发.pdf

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充电服务设施的建设是电动汽车普及的重要因素。 因此，迫切需要解决电动汽车充电站的规划问题。 考虑到自然环境，社会，交通，电网和经济的标准，通过15个次级标准建立了电动汽车充电站项目评价体系。 分析中采用的BP神经网络构建了充电站的规划模型。 它用于充电站规划的位置和容量预测。 通过对数据样本进行分析，建立了稳定的网络结构，并在充电站规划中验证了该模型的可行性。

作为电动汽车运营所必须的基础配套服务设施，充电站的建设位置与规模对推广电动汽车有着重要的意义。提出了一个多等级电动汽车充电站的选址与求解算法，考虑电动汽车用户分布的特性，基于目标规划思想，建立了使得充电站初始建设成本及用户充电总成本最小化的多等级充电站选址模型。为求解该模型，发展了一个改进的禁忌搜索算法。针对其中表示站址等级和相关用户分配的两个决策变量，设计了禁忌编码和初始解构建相结合的新颖设计方案，井采用2-opt邻域搜索策略，可同时确定出充电站的建址位置、建设的等级及各个需求点的分配。最后通过仿真算例

在电力市场环境下,充电站优化投标策略能降低电力成本，甚至通过售电获取收益。本程序考虑了电动汽车成为柔性储荷资源的潜力，提出了日前电力市场和实时电力市场下充电站的投标策略。基于闵可夫斯基加法提出了充电站内电动汽车集群模型的压缩方法，并建立了日前可调度潜力预测模型和实时可调度潜力评估模型。同时，考虑充电站间的非合作博弈，建立了电力零售市场下充电站的策略投标模型，并基于驻点法将其转化为一个广义Nash 均衡问题。然后，提出了基于日前报价和实时报量的两阶段市场交易模式，并与合作投标模式、价格接受模式和集中调度模式进行对比。最后，基于一个 38 节点配电系统进行了仿真。仿真结果表明所提出的可调度潜力计算方法能够将电动汽车集群封装为广义储能设备，从而降低了模型的维度。基于可调度潜力的策略投标模型能够挖掘电动汽车的储荷潜力，实现电动汽车与电网的有序互动

电动汽车充电策略与充电站优化选址研究，刘佳，王守相，随着电动车的大量使用，其充放电过程将对电网的安全经济运行造成重要的影响。提出与电网连接的HEV模型，准确反映HEV的充放电特性；

光储充电站解决方案 光储充电站解决方案

1 绪论 1.1 项目开发背景 1.2 国内外发展趋势 1.3 项目主要的内容 5 2 相关技术介绍及环境开发条件 6 2.1相关技术介绍 2.1.1微信开发者工具 6 2.1.2 Java开发语言 2.1.3 Maven版本管理 2.1.4 MySQL数据库 2.1.5 Spring框架 2.1.6 Tomcat服务器 2.1.7 Idea开发工具 8 2.2环境开发条件 3 系统的需求分析 3.1可行性分析 3.1.1技术性可行性 3.1.2经济性可行性 3.1.3操作性可行性 3.2需求分析 3.2.1系统总体概述 3.2.2功能性需求 3.3其他性能分析 3.3.1系统安全性 3.3.2数据完整性 3.5非功能性需求 4 系统的设计 4.1流程图设计 4.2系统ER图设计 4.3数据库设计 5系统功能模块实现 19 5.1.功能页面实现 20 5.1.1登录注册模块实现 5.1.2首页模块实现 21 5.1.3充电站模块实现 21 5.1.4预约模块实现 22 5.1.5个人中心模块实现 24 5.1.6添加车辆模块实现 25 5.1.7订单管理模块实现 26 。。。

箱式充电站采用再生蓄电池做储能与缓冲，平时用普通电网小功率向蓄电池充电，为电动汽车充电时则由蓄电池提供瞬时强大充电电流，

电动汽车充电站的仿真及谐波分析