考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 原文结果

2.2 复现结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解

💥1 概述

文献来源：

摘要：随着经济发展和化石燃料短缺、环境污染严重的矛盾日益尖锐,电动汽车(Electric Vehicle,EV)的发展和普及将成为必然趋势。大规模无序充电的电动汽车接入电网充电将给电网带来强大的冲击,并可能导致电网局部过负荷,威胁电网运行的安全性和经济性。因此研究了发电机、电动汽车、风力的协同优化计划问题,提出了一种基于输电和配电系统层面的电动汽车充放电计划双层优化调度策略。在输电网层,以减少发电机组的运行成本、PM2.5排放量、用户的总充电成本和弃风电量为目标,建立了基于机组最优组合的上层优化调度模型;在配电网层,以降低网损为目标,考虑网络安全约束和电动汽车的空间迁移特性,建立了基于最优潮流的下层优化调度模型。在基于标准10机输电网和IEEE33节点配电网的电力系统仿真模型上,对所提的基于双层优化的大规模电动汽车充放电调度策略进行了仿真分析,验证了所提双层优化调度策略的有效性和优越性。

关键词：

电动汽车;双层优化充放电策略;机组组合;最优潮流;

截至 2015 年 8 月底，我国电动汽车保有量达到22.30 万辆，国家明确提出到 2020 年电动汽车保有量达到 500 万辆。由于大多数用户生活作息习惯和驾驶习惯的相近，规模化的电动汽车无序充电行为将可能出现集中化现象，给电网造成不可估量的影响。风能由于清洁、可再生的特点发展很快，但是风电场的接入对电网存在不利影响[1]。采用合理的电动汽车优化调度策略，规划电动汽车有序充电行为，可有效解决电动汽车随机充电行为对电网的不利影响，提高新能源利用率。因此研究大规模接入电网的电动汽车优化调度策略具有重要意义。文献[2-4]在低压配电网中研究电动汽车的充电策略，没有考虑与输电网侧发电机组的协调。在输电网层面上，也有人对电动汽车与发电机组的协调优化做了不少研究。文献[5-8]以机组的运行成本和CO2 排放量最小为优化目标，研究了考虑电动汽车充电和放电的机组组合问题，研究发现通过充放电电动汽车能平滑负荷曲线，能降低电力系统对小而昂贵的小发电机组的依赖，因而能够减少机组的运行成本和 CO2 的排放量。基于双层优化的电动汽车充放电调度策略出现了一些报道。文献[9]提出了一种基于计及安全约束的机组组合的电动汽车优化调度方法，并建立了两阶段模型：子模型 1 即为机组最优组合模型，能够获得各时段最优充放电的电动汽车数量，子模型 2 在考虑交流潮流约束的情况下将各时段最优充放电的电动汽车数量合理的配到电网的各个节点上，其研究模型是针对输电网络，但在输电网络中，各个节点的电动汽车数量是相对固定的，可调度性较差。文献[10-11]建立了双层经济调度的电动汽车充放电调度模型，内层为最优潮流模型，优化电动汽车充放电负荷的时间分布特性，外层模型能优化出了电动汽车充放电负荷的最优空间分布，但其在考虑充放电负荷的空间分布时没有考虑电动汽车在电网节点中的流动性，其研究模型也仅针对输电网络。文献[12-13]分别研究了电动汽车有序充电的时间调度、空间调度和时空联合调度，其时空联合调度策略能够优化换电站的充电负荷在时间上和空间上的分布，但由于其决策矩阵能够指出具体的电动汽车去具体的换电站进行充电，当电

动汽车和换电站的规模很大时，其优化算法的性能难以保证。文献[14-15]对电动汽车的充放电进行分层分区调度，在上层调度中，对电力系统和各电动汽车代理商进行协调优化，以负荷波动最小为目标，分配各代理商各时段的充放电负荷；在下层调度中，各代理商对管辖的电动汽车各时段的充放电状态进行控制，完成调度任务。