基于多时间尺度的电动汽车光伏充电站联合分层优化调度(Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-07-22 16:36:51 发布

大龙不吃小鱼干

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

一、多时间尺度优化调度的理论基础

1. 定义与必要性

2. 典型框架设计

二、电动汽车光伏充电站系统架构

1. 核心组件与能量流

2. 不确定性来源

三、分层优化调度模型与求解

1. 目标函数设计

2. 约束条件

3. 求解算法创新

四、关键技术突破点

1. 多时间尺度预测融合

2. 跨层协调机制

3. V2G与储能协同

五、研究进展与挑战

1. 实证效果

2. 未解难题

3. 前沿方向

结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

文献来源：

摘要: 为满足日前调度的全局统筹性和实时调度的精准性要求，提出一种基于多时间尺度的

电动汽车光伏充电站联合分层优化调度方法。在日前阶段，上层总调度中心根据预测数据，以

平抑配电网负荷波动和总购电成本最小为目标，对多个光伏充电站次日的购电功率进行全局联

合优化; 在日内阶段，各光伏充电站结合实时数据，根据总调度中心下达的指导购电功率曲线对

接入的电动汽车按其优先级进行实时充电功率分配。仿真结果表明，所提出的多时间尺度联合

分层优化调度方法在满足每辆电动汽车充电需求的前提下，能够消纳更多光伏出力，降低购电

成本，并缩小电网峰谷差，同时兼顾全局统筹和实时性要求。

基于多时间尺度的电动汽车光伏充电站联合分层优化调度架构如图 1 所示。在物理架构上，配电网经由 AC-DC 变换器向各光伏充电站供电，光伏发电系统经 DC-DC 变换器接入光伏充电站直流母线，光伏充电站经由 DC-DC 变换器向各充电桩供电。在调度架构上，上层的总调度中心在日前收集配电网的预测基础负荷数据和分时电价，并接收所辖各光伏充电站上传的预测充电负荷和光伏发电出力，以平抑配电网负荷波动和所有光伏充电站总购电成本最小为目标，对所辖各光伏充电站次日的购电功率进行全局联合优化，并下发优化后各站的指导购电功率曲线，作为各光伏充电站次日实时调度的指导基准。下层的各光伏充电站在日前接收总调度中心下达的指导购电功率曲线，在日内每个实时调度时段开始时，统计当前站内总充电需求和光伏发电功率，在保证每辆电动汽车的充电需求得到满足的前提下，以日前指导购电功率为基准，按照每辆电动汽车的充电优先级对其进行充电功率分配。

一、多时间尺度优化调度的理论基础

1. 定义与必要性

多时间尺度优化指在 日前（24小时级）、日内（4小时级）、实时（分钟级） 等不同时间颗粒度上分层制定决策，以应对可再生能源波动性与负荷不确定性。其核心价值在于：

预测精度补偿：日前预测误差可达20%，而超短期（4小时内）预测误差可降至5%以内，滚动优化可逐级修正计划。
资源响应特性匹配：慢速资源（如储能充放电计划）需日前规划，快速资源（如电动汽车实时充电功率）需秒级调整。
经济性与可靠性平衡：长时间尺度优化购电成本，短时间尺度平抑功率波动。

2. 典型框架设计

现有研究主要采用三阶段分层架构：

日前调度（24小时/1小时颗粒度）：
基于光伏/负荷长期预测，以总购电成本最小为目标，制定储能充放电计划、基础购电曲线。
数学模型：

约束：功率平衡、SOC限值、电网交互功率上限。
日内滚动优化（4小时/15分钟颗粒度）：
每15分钟更新超短期预测，以跟踪日前计划+平抑波动为目标，调整储能出力与V2G调度。

创新点：引入"波动特征识别"模块，量化光伏出力突变概率。
实时校正（5分钟/秒级）：
基于实际充电需求与SOC状态，按优先级规则动态分配充电功率，确保单辆车需求满足。
例：采用改进二进制灰狼算法（IBGWO）实现秒级响应。

框架对比

框架类型时间尺度优化目标典型文献
两阶段（日前+日内） 24h+4h 经济性主导
三阶段（含实时） 24h+4h+5min 经济性+可靠性并重
四阶段（含电价更新）日前+电价优化+小时前+实时用户激励增强

框架类型	时间尺度	优化目标
两阶段（日前+日内）	24h+4h	经济性主导
三阶段（含实时）	24h+4h+5min	经济性+可靠性并重
四阶段（含电价更新）	日前+电价优化+小时前+实时	用户激励增强

二、电动汽车光伏充电站系统架构

1. 核心组件与能量流

关键特征：

直流母线架构：减少AC/DC转换损耗（效率提升5-8%）
双向能量流：支持V2G（Vehicle-to-Grid）与储能协同调峰
分层控制逻辑：中央控制器协调局部优化器（如MPPT、充电桩控制器）

2. 不确定性来源

光伏出力：受云层移动影响，分钟级波动幅度可达装机容量的30%
充电需求：EV到达时间、SOC需求、停留时间的随机性
电价机制：分时电价下用户行为偏移导致的负荷重构

三、分层优化调度模型与求解

1. 目标函数设计

采用多目标加权聚合形式：

其中：

经济性（CcostCcost） ：购电成本 + 储能折旧 + V2G收益
设备寿命（FbatFbat） ：蓄电池循环电量（等效充放电次数）
电网友好性（DgridDgrid） ：负荷峰谷差 + 功率波动率
权重设置：夏冬季取ω3=0.7（重可靠性），春秋季取ω1=0.8（重经济性）

2. 约束条件

硬约束：
- 功率平衡：$P_{PV} + P_{grid} + P_{dis}^{ESS} = P_{EV} + P_{ch}^{ESS} + P_{loss}$
- SOC动态：SOCt+1=SOCt+ηchPchΔt−PdisΔtηdis
- 充电需求：∑t∈TkPEV,kΔt≥Ereq,k（每辆车k充满）
软约束：配网电压偏差≤10%，变压器负载率≤95%

3. 求解算法创新

上层（日前）：
- 场景法：生成1000组光伏/负荷场景，缩减至10个典型场景
- 混合整数规划：CPLEX求解MILP问题
下层（实时）：
- 智能优化：NSGA-II求Pareto解集，IBGWO处理离散决策
- 模型预测控制（MPC）：滚动优化中嵌入反馈校正

四、关键技术突破点

1. 多时间尺度预测融合

光伏预测：
采用多通道CNN-BiLSTM模型，融合5min/15min/1h多尺度数据，MAPE降至2.7%（传统模型为3.5%）
充电需求预测：
基于移动性感知调度（Mobility-Aware Scheduling），结合用户行程大数据生成概率分布

2. 跨层协调机制

目标冲突消解：
上层传递"购电功率曲线"至下层，下层反馈"可调节裕度"实现双向耦合
隐私保护设计：
通过"协调空间投影"将子系统约束聚合为等效模型，避免原始数据泄露

3. V2G与储能协同

动态分时激励：
日内阶段设置"放电参与奖金"，引导EV在电价高峰时段返送电
寿命协同模型：
以储能充放电深度（DOD）约束EV快充功率，延长电池寿命20%以上

五、研究进展与挑战

1. 实证效果

经济性：购电成本降低12-38%（对比无优化场景）
可再生能源消纳：光伏就地消纳率提升至85%以上
电网支撑：峰谷差缩小15-30%，变压器过载风险下降40%

2. 未解难题

超短期预测精度瓶颈：突发天气事件下光伏出力预测仍存在滞后性
多主体博弈复杂性：聚合商-用户-电网三方利益协调缺乏动态激励机制
硬件响应延迟：功率器件开关延迟导致实时控制偏差（实测达5%）

3. 前沿方向

人工智能驱动：
图卷积网络（GCN）挖掘光伏电站空间相关性，强化学习实现无模型优化
碳交易耦合：
引入分层碳价机制，将CO₂减排量纳入上层目标函数
跨能源协同：
电-热-氢多能流联合调度，提升系统韧性

结论

多时间尺度分层优化是破解电动汽车光伏充电站经济性-可靠性-可持续性三角矛盾的关键路径。未来研究需进一步探索数据-算法-硬件的协同创新：在预测层面融合气象卫星与物联网实时数据；在优化层面发展轻量化分布式算法；在控制层面突破功率硬件响应瓶颈。唯有如此，方能实现"光伏驱车、车网互济"的低碳能源愿景。

📚2 运行结果

部分代码：

%求各充电站的最大和最小购电功率
%% 站1：90辆
a=normrnd(9,0.5,1,18); %占0.2
b=normrnd(19,1.5,1,72); %占0.8
tp1=[a,b];
for i=1:90
if tp1(i)<8
tp1(i)=8;%待用数据1：接入时间
end
end
c=a+8;
d=zeros(1,72)+32;
tl1=[c,d]; %待用数据2：离开时间
psoc=normrnd(0.6,0.1,1,90);%初始荷电状态
Ec1=(1-psoc).*60; %待用数据3：待充电量

Hs1=zeros(1,90);%起始充电时段（每辆EV停放时间所跨越的时段）
Hf1=zeros(1,90);%充电结束时段
for N=1:90
for i=1:96
if (tp1(N)>(8+0.25*i))&&(tp1(N)<=(8+0.25*(i+1)))
Hs1(N)=i+1;
end
if (tl1(N)>=(8+0.25*i))&&(tp1(N)<(8+0.25*(i+1)))
Hf1(N)=i;
end
end
end
Emin11=zeros(90,96);%充电电量的最小值，不是EV荷电量值
Emax11=zeros(90,96);
for N=1:90
i=1;
if (i>Hs1(N))&&(i<=Hf1(N))
Emax11(N,i)=min((0+10*0.25),Ec1(N));%最大充电功率10kW,第N辆车第8+0.25i时刻所需累计充电量
end
for i=2:96
if i>Hs1(N)
Emax11(N,i)=min((Emax11(N,(i-1))+10*0.25),Ec1(N));%最大充电功率10kW,第N辆车第8+0.25i时刻所累计充电量
end
end
end
for N=1:90
for i=96:-1:1
if i>=Hf1(N)
Emin11(N,i)=Ec1(N);
elseif (i>Hs1(N))&&(i<Hf1(N))
Emin11(N,i)=max((Emin11(N,(i+1))-10*0.25),0);%最大充电功率10kW
end
end
end
Emin1=sum(Emin11,1);%站一96个时段最小累计充电电量
Emax1=sum(Emax11,1);%站一96个时段最大累计充电电量
%求站1电动汽车每时段最大负荷功率Pmax，每辆车最大充电功率为10kW
Ps=zeros(9600,1);%过度变量
for N=1:90
for i=0:9599
if (tp1(N)>=(8+0.0025*i))&&(tp1(N)<(8+0.0025*(i+1)))
Ps(i+1,1)=Ps(i+1,1)+10;
end
if (tp1(N)<(8+0.0025*i))&&(tl1(N)>=(8+0.0025*i))
Ps(i+1,1)=Ps(i+1,1)+10;
end
if tl1(N)<(8+0.0025*i)
continue
end
end
end
Pmax1=zeros(96,1);%站1电动汽车每时段最大负荷功率Pmax
for i=1:96
for k=1:100
Pmax1(i,1)=Pmax1(i,1)+Ps(((i-1)*100+k),1);
end
Pmax1(i,1)= Pmax1(i,1)./100;
end
Pgmax1=max((Pmax1-Ppv1),0); %待用数据5：站1每时段最大购电功率

%% 站2：120辆
%起始充电时间
a=normrnd(9,0.5,1,24); %占0.2
b=normrnd(19,1.5,1,96); %占0.8
tp2=[a,b]; %待用数据1：接入时间
c=a+8;
d=zeros(1,96)+32;
tl2=[c,d]; %待用数据2：离开时间
%初始荷电状态
psoc=normrnd(0.6,0.1,1,120);
Ec2=(1-psoc).*60; %待用数据3：待充电量

for i=1:120
if tp2(i)<8
tp2(i)=8;
end
end
Hs2=zeros(1,120);
Hf2=zeros(1,120);
for N=1:120
for i=1:96
if (tp2(N)>(8+0.25*i))&&(tp2(N)<=(8+0.25*(i+1)))
Hs2(N)=i+1;
end
if (tl2(N)>=(8+0.25*i))&&(tp2(N)<(8+0.25*(i+1)))
Hf2(N)=i;
end
end
end
Emin22=zeros(120,96);%充电电量的最小值，不是EV荷电量值
Emax22=zeros(120,96);
for N=1:120
i=1;
if (i>Hs2(N))&&(i<=Hf2(N))
Emax22(N,i)=min((0+10*0.25),Ec2(N));%最大充电功率10kW,第N辆车第8+0.25i时刻所需累计充电量
end
for i=2:96
if i>Hs2(N)
Emax22(N,i)=min((Emax22(N,(i-1))+10*0.25),Ec2(N));%最大充电功率10kW,第N辆车第8+0.25i时刻所需累计充电量
end
end
end
for N=1:120
for i=96:-1:1
if i>=Hf2(N)
Emin22(N,i)=Ec2(N);
elseif (i>Hs2(N))&&(i<Hf2(N))
Emin22(N,i)=max((Emin22(N,(i+1))-10*0.25),0);%最大充电功率10kW
end
end
end
Emin2=sum(Emin22,1);
Emax2=sum(Emax22,1);
%求站2电动汽车每时段最大负荷功率Pmax，每辆车最大充电功率为10kW
Ps=zeros(9600,1);%过度变量
for N=1:120
for i=0:9599
if (tp2(N)>=(8+0.0025*i))&&(tp2(N)<(8+0.0025*(i+1)))
Ps(i+1,1)=Ps(i+1,1)+10;
end
if (tp2(N)<(8+0.0025*i))&&(tl2(N)>=(8+0.0025*i))
Ps(i+1,1)=Ps(i+1,1)+10;
end
if tl2(N)<(8+0.0025*i)
continue
end
end
end
Pmax2=zeros(96,1);%站2电动汽车每时段最大负荷功率Pmax
for i=1:96
for k=1:100
Pmax2(i,1)=Pmax2(i,1)+Ps(((i-1)*100+k),1);
end
Pmax2(i,1)= Pmax2(i,1)./100;
end
Pgmax2=Pmax2-Ppv2; %待用数据5：站1每时段最大购电功率
for i=1:96
Pgmax2(i,Pgmax2(i,:)<0)=0;
end

%% 站3：84辆
%起始充电时间
a=normrnd(9,0.5,1,17); %占0.2
b=normrnd(19,1.5,1,67); %占0.8
tp3=[a,b]; %待用数据1：接入时间
c=a+8;
d=zeros(1,67)+32;
tl3=[c,d]; %待用数据2：离开时间
%初始荷电状态
psoc=normrnd(0.6,0.1,1,84);
Ec3=(1-psoc).*60; %待用数据3：待充电量

for i=1:84
if tp3(i)<8
tp3(i)=8;
end
end
Hs3=zeros(1,84);
Hf3=zeros(1,84);
for N=1:84
for i=1:96
if (tp3(N)>(8+0.25*i))&&(tp3(N)<=(8+0.25*(i+1)))
Hs3(N)=i+1;
end
if (tl3(N)>=(8+0.25*i))&&(tp3(N)<(8+0.25*(i+1)))
Hf3(N)=i;
end
end
end
Emin33=zeros(84,96);%充电电量的最小值，不是EV荷电量值
Emax33=zeros(84,96);
for N=1:84
i=1;
if (i>Hs3(N))&&(i<=Hf3(N))
Emax33(N,i)=min((0+10*0.25),Ec3(N));%最大充电功率10kW,第N辆车第8+0.25i时刻所需累计充电量
end
for i=2:96
if i>Hs3(N)
Emax33(N,i)=min((Emax33(N,(i-1))+10*0.25),Ec3(N));%最大充电功率10kW,第N辆车第8+0.25i时刻所需累计充电量
end
end
end
for N=1:84
for i=96:-1:1
if i>=Hf3(N)
Emin33(N,i)=Ec3(N);
elseif (i>Hs3(N))&&(i<Hf3(N))
Emin33(N,i)=max((Emin33(N,(i+1))-10*0.25),0);%最大充电功率10kW
end
end
end
Emin3=sum(Emin33,1);
Emax3=sum(Emax33,1);
%求站3电动汽车每时段最大负荷功率Pmax，每辆车最大充电功率为10kW
Ps=zeros(9600,1);%过度变量
for N=1:84
for i=0:9599
if (tp3(N)>=(8+0.0025*i))&&(tp3(N)<(8+0.0025*(i+1)))
Ps(i+1,1)=Ps(i+1,1)+10;
end
if (tp3(N)<(8+0.0025*i))&&(tl3(N)>=(8+0.0025*i))
Ps(i+1,1)=Ps(i+1,1)+10;
end
if tl3(N)<(8+0.0025*i)
continue
end
end
end
Pmax3=zeros(96,1);%站3电动汽车每时段最大负荷功率Pmax