考虑不确定性的含集群电动汽车并网型微电网随机优化调度研究附Matlab代码

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于 2025-07-03 09:54:47 发布

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🔥 内容介绍

随着电动汽车的普及，其接入微电网带来的不确定性对微电网调度产生显著影响。本文针对含集群电动汽车的并网型微电网，深入分析电动汽车充放电行为、分布式电源出力等不确定性因素。通过建立考虑不确定性的随机优化调度模型，以微电网运行成本最小为目标，结合蒙特卡洛模拟和粒子群优化算法进行求解。算例结果表明，该模型和算法能够有效应对不确定性，实现微电网经济高效运行，为含集群电动汽车的微电网调度提供了科学依据。

关键词

微电网；集群电动汽车；不确定性；随机优化调度；蒙特卡洛模拟；粒子群优化算法

一、引言

近年来，电动汽车（EV）以其清洁环保、能源利用率高等优势，在全球范围内得到快速发展。大量 EV 接入微电网，一方面为微电网提供了灵活的储能调节能力，另一方面也因其充放电行为的随机性和分布式电源（如太阳能、风能）出力的不确定性，给微电网的稳定经济运行带来了巨大挑战。如何在考虑这些不确定性因素的基础上，实现含集群 EV 的并网型微电网的优化调度，成为当前研究的热点问题。

国内外学者针对含 EV 的微电网调度问题开展了大量研究。部分学者考虑 EV 的可控性，通过制定合理的充放电策略，优化微电网运行成本。然而，这些研究大多将 EV 的充放电行为视为确定性因素，未充分考虑实际运行中 EV 用户出行时间、行驶里程等不确定性。也有学者采用鲁棒优化、随机优化等方法处理微电网中的不确定性问题，但在含集群 EV 的并网型微电网场景下，对多种不确定性因素综合影响的研究仍有待深入。因此，开展考虑不确定性的含集群 EV 并网型微电网随机优化调度研究具有重要的理论和现实意义。

二、含集群电动汽车的并网型微电网结构及不确定性分析

2.1 微电网结构

含集群 EV 的并网型微电网主要由分布式电源（如光伏（PV）、风机（WT））、储能装置、EV 集群、传统负荷以及与大电网的连接线路组成。分布式电源为微电网提供绿色电能，EV 集群既作为负荷消耗电能，又可在适当条件下向微电网放电，起到储能调节的作用。微电网通过与大电网相连，实现电能的双向交互，以保障微电网的稳定供电。

2.2 不确定性因素分析

电动汽车充放电行为的不确定性：EV 用户的出行需求具有随机性，包括出行时间、行驶里程和返回时间等。这些因素直接影响 EV 的充电开始时间、充电时长和充电功率，导致 EV 集群的充放电功率在不同时段存在较大的不确定性。例如，部分用户可能因临时出行计划，提前结束充电，使得原本预计的充电功率发生变化。

分布式电源出力的不确定性：光伏和风机的出力受自然环境因素（如光照强度、风速）影响较大。这些自然因素具有明显的随机性和间歇性，导致分布式电源的发电功率难以准确预测。在阴天时，光伏的发电功率会大幅下降；而风速不稳定时，风机的发电功率也会产生较大波动。

负荷需求的不确定性：除了 EV 负荷外，微电网中的传统负荷（如居民生活用电、商业用电等）也会因用户的生活习惯、天气变化等因素产生不确定性。在炎热的夏季，空调等大功率电器的使用会导致负荷需求显著增加；而在夜间，负荷需求则会相对降低。

三、考虑不确定性的随机优化调度模型

四、模型求解算法

4.1 蒙特卡洛模拟

蒙特卡洛模拟是一种通过随机抽样来处理不确定性问题的方法。针对本文中 EV 充放电行为、分布式电源出力等不确定性因素，利用蒙特卡洛模拟生成大量的场景。具体步骤如下：

确定各不确定性因素的概率分布。对于 EV 出行时间、行驶里程等，可根据历史数据拟合其概率分布函数；对于光伏和风机出力，可根据气象数据和设备特性确定其概率分布。

进行随机抽样。根据确定的概率分布，在每个调度时段对各不确定性因素进行随机抽样，生成一组场景。

重复抽样过程，生成足够数量的场景集。通过大量场景的模拟，能够较为准确地反映不确定性因素的影响。

4.2 粒子群优化算法

五、算例分析

5.1 算例参数设置

构建一个含集群 EV 的并网型微电网算例，微电网中包含 100kW 光伏、150kW 风机，EV 集群由 100 辆电动汽车组成，每辆 EV 电池容量为 40kWh，充放电效率均为 0.9。调度时间间隔为 1 小时，调度周期为 24 小时。大电网分时电价、分布式电源运行维护成本、EV 充放电电价等参数根据实际情况设定。通过历史数据拟合得到 EV 充放电行为和分布式电源出力的概率分布。

5.2 结果分析

优化调度方案：运用本文提出的随机优化调度模型和算法，得到微电网各设备在不同时段的优化调度方案。结果显示，在光照充足、风速较大的时段，充分利用分布式电源发电，减少从大电网购电；在 EV 充电需求较大且分布式电源出力不足的时段，合理安排从大电网购电，并引导部分 EV 进行有序充电。

成本对比分析：将本文模型与不考虑不确定性的确定性模型进行对比，结果表明，考虑不确定性的随机优化调度模型能够有效降低微电网的运行成本。在不确定性因素的影响下，确定性模型由于未考虑各种随机情况，可能导致购电成本增加或停电惩罚成本上升，而本文模型通过对多种场景的模拟和优化，能够更好地应对不确定性，实现微电网的经济运行。

算法性能分析：对蒙特卡洛模拟和粒子群优化算法的计算效率和收敛性进行分析。结果表明，随着场景数量的增加，算法能够更准确地反映不确定性因素的影响，但计算时间也会相应增加。通过合理选择场景数量，在保证计算精度的前提下，能够有效控制计算时间。粒子群优化算法在迭代过程中能够快速收敛到最优解附近，具有较好的优化性能。

六、结论

本文针对含集群 EV 的并网型微电网，考虑 EV 充放电行为、分布式电源出力等不确定性因素，建立了随机优化调度模型，并采用蒙特卡洛模拟和粒子群优化算法进行求解。算例分析结果表明，该模型和算法能够有效应对微电网中的不确定性，降低微电网运行成本，实现微电网的经济高效运行。未来的研究可以进一步考虑更多的不确定性因素，如电价波动、设备故障等，同时探索更高效的求解算法，提高模型的实用性和计算效率。