摘 要
本文研究了电动汽车充电桩智能调度与能源管理系统。系统的调度算法和能源管理方案是本文的研究重点，旨在提高电动汽车充电桩的利用率和城市的能源使用效率。文章中提出了一个基于大数据和人工智能的预测和决策系统，并构建了能源供需平衡模型，实现了调度的高效和精确。同时，系统集成方面，文章采用了数据共享和自治控制策略，实现了多个充电桩之间的统一优化和自治调度。关键技术方面，本文提出多源数据采集和处理技术，包括流量数据、气象数据、能源数据等，实现了对城市用电负荷的准确分析。此外，作者还应用了实时优化和动态调度技术等，提高了调度精度和效率。
关键词：电动汽车充电桩；智能调度；能源管理
Abstract
This paper studies the intelligent scheduling and energy management system of electric vehicle charging pile. The scheduling algorithm and energy management scheme of the system are the focus of this paper, aiming to improve the utilization rate of electric vehicle charging piles and the efficiency of urban energy use. In this paper, a prediction and decision system based on big data and artificial intelligence is proposed, and a balance model of energy supply and demand is constructed to achieve efficient and accurate scheduling. Meanwhile, in terms of system integration, data sharing and autonomous control strategies are adopted to realize unified optimization and autonomous scheduling among multiple charging piles. In terms of key technologies, this paper proposes multi-source data acquisition and processing technology, including flow data, meteorological data, energy data, etc., to achieve accurate analysis of urban power load. In addition, real-time optimization and dynamic scheduling techniques are applied to improve the scheduling accuracy and efficiency.
Key words: Electric vehicle charging pile; Intelligent scheduling; Energy management
目录
摘 要 I
Abstract II
一、引言 1
(一)研究的背景与意义 1
(二)国内外对此的研究状况 2
(三)学习的内容与目的 2
二、智能化的电动汽车充电站调度系统 3
(一)制度的设计及模式的建立 3
(二)排程算法与最优解 3
(三)制度的实施与应用实例 4
三、能源管理制度 4
(一)城镇电力消费情况 4
(二)能量供应和需求的均衡模式 5
(三)以大数据为基础的能量管理计划 5
四、系统的整合和优化 5
(一)共用资料和协调最佳 5
(二)系统整合与自主调控 6
(三)制度运作的成效评价 6
五、重点技术和创新点 7
(一)多源资料的获取和处理 7
(二)以人工智能为基础的预报和决策方法 7
(三)实时最优和动态排程方法 8
结论 8
参考文献 9
