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计及天气因素影响的V2G有序充放电控制策略研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
天气因素;V2G;神经网络;预测;功率调节
中图分类号：
作者姓名：
牛高远;孟凡提;陈天锦;刘苗苗;边慧萍;贾甜
作者机构：
许继电源有限公司,河南许昌 461000;河南省智能充电技术重点实验室,河南许昌 461000
文献出处：
引用格式：
[1]牛高远;孟凡提;陈天锦;刘苗苗;边慧萍;贾甜-.计及天气因素影响的V2G有序充放电控制策略研究)[J].电器与能效管理技术,2022(09):51-57
A类：
B类：
天气因素,V2G,有序充放电,充放电控制策略,控制策略研究,充放电系统,电网互动,气数,欧式距离,训练样本,样本选择,选择方法,有功,无功功率,功率调节,放电模式,无功支撑,kW,虚拟电厂,示范应用,应用数据,功率调度,预期目标,电动汽车充放电,放电能量,无序流动,强电,指标异常
AB值：
0.388134
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