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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🔥 内容介绍

随着电动汽车（EV）普及率的快速提升和微电网技术的发展，集群电动汽车作为可灵活调控的分布式资源，为微电网的经济运行和新能源消纳提供了新的可能性。然而，微电网中光伏、风电等可再生能源出力的波动性，以及电动汽车充电需求的随机性，给微电网的优化调度带来了显著挑战。本文聚焦含集群电动汽车的并网型微电网，深入研究考虑不确定性的随机优化调度方法，通过概率建模、场景分析和随机优化算法，实现微电网在不确定性环境下的经济、可靠运行。

系统结构与不确定性因素分析

含集群电动汽车的并网型微电网典型结构包括：分布式电源（光伏阵列、风力发电机）、储能系统（蓄电池储能）、集群电动汽车（通过虚拟电厂聚合的 EV 群体）、可控负荷（工业、商业、居民负荷）及公共连接点（PCC）（与主网进行功率交互）。其核心特征是多能源互补与源荷互动，但不确定性因素贯穿于能源生产、消费和存储的全环节。

主要不确定性来源

1. 可再生能源出力不确定性：

• 光伏发电：受光照强度、云层遮挡、温度等气象因素影响，出力呈现间歇性和波动性，短期预测误差可达 10%-20%；

• 风力发电：风速、风向的随机变化导致出力波动，尤其在低风速时段，预测精度显著下降。

1. 集群电动汽车不确定性：

• 充电需求不确定性：用户出行行为（出发时间、行驶里程、返回时间）的随机性导致充电开始时间、充电功率和充电时长难以精确预测；

• 响应不确定性：部分 EV 用户可能因出行需求变更，无法按照调度指令参与需求响应，导致实际可调容量与计划存在偏差。

1. 负荷不确定性：

• 居民、商业负荷受季节、天气、节假日等因素影响，存在随机波动，短期预测误差通常在 5%-15%。

1. 市场价格不确定性：

• 主网购售电价可能随时段、供需关系动态调整，尤其在峰谷时段，价格波动可能显著影响微电网的交互策略。

这些不确定性若未得到妥善处理，可能导致调度计划与实际运行偏差过大，引发功率失衡、经济性下降甚至系统稳定性问题。

随机优化调度模型框架

考虑不确定性的微电网随机优化调度模型以最小化系统总运行成本为目标，通过引入概率约束或场景分析，量化不确定性对调度结果的影响，实现风险可控的优化决策。模型采用两阶段随机规划框架：

• 第一阶段（日前调度）：在预测信息基础上，确定常规机组出力、储能充放电计划、集群 EV 的充电基准策略及与主网的交互功率，决策变量为确定性变量；

• 第二阶段（实时校正）：针对实际运行中出现的不确定性场景，调整可控资源（如储能、EV 的灵活充电）以消除功率偏差，决策变量为随机性变量，对应不同场景下的校正成本。

目标函数

系统总运行成本包括：

不确定性建模与场景分析

1. 场景生成

采用蒙特卡洛模拟结合K-means 聚类生成典型场景，以量化不确定性：

• 可再生能源出力场景：基于历史数据拟合光伏、风电出力的概率分布（如 Beta 分布描述光伏，Weibull 分布描述风电），生成大量随机样本，通过聚类减少场景数量（通常保留 10-20 个典型场景）；

• EV 充电场景：根据用户出行调查数据，建立充电开始时间、充电时长的概率模型，生成不同用户的充电曲线，聚合为集群 EV 的负荷场景；

• 负荷场景：采用正态分布描述负荷预测误差，叠加在预测值上生成负荷场景。

模型求解与案例分析

1. 求解算法

考虑不确定性的随机优化模型属于混合整数线性规划（MILP）问题，采用随机对偶动态规划或场景树求解器（如 CPLEX、Gurobi）求解。对于大规模问题，可采用分解算法（如 Benders 分解）将两阶段问题分解为多个子问题并行求解，提高效率。

关键技术与挑战

1. 集群 EV 的聚合与调控

通过虚拟电厂（VPP） 技术聚合分散的 EV，建立 “用户 - 聚合商 - 微电网” 的三层调控架构：

• 底层：EV 用户提交充电需求（灵活度、时间窗口）；

• 中层：聚合商根据用户需求和微电网指令，生成集群充电计划；

• 顶层：微电网调度中心将集群 EV 视为可控负荷或分布式储能，纳入优化模型。

2. 实时校正策略

为应对短期不确定性，采用模型预测控制（MPC） 进行滚动优化：

• 每 15 分钟更新一次预测信息（如光伏出力、EV 实际充电状态）；

• 基于最新信息重新求解优化模型，调整未来 1 小时的调度计划，仅执行第一个 15 分钟的指令。

3. 工程应用挑战

• 数据采集与通信：需建立可靠的量测与通信网络，实时获取 EV 状态、可再生能源出力等数据；

• 用户隐私保护：在聚合 EV 数据时，需采用匿名化处理技术，保护用户出行隐私；

• 计算实时性：随机优化的计算复杂度较高，需通过算法加速（如 GPU 并行计算）满足实时调度要求。

未来展望

未来研究可从以下方向深化：

• 多目标随机优化：在成本最小化基础上，融入碳排放最小化、用户满意度最大化等目标；

• 分布式随机优化：采用 ADMM 等分布式算法，实现微电网各主体的协同优化，减少信息交互负担；

• 数字孪生融合：构建微电网数字孪生模型，通过虚拟仿真测试不同不确定性场景下的调度策略，提升决策可靠性。

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，是实现高比例可再生能源接入、提升系统灵活性和经济性的关键技术。通过科学量化不确定性、优化资源协调策略，可为微电网的智慧化运行提供重要支撑，推动新能源与交通领域的深度融合。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 苗轶群.含电动汽车及换电站的微网优化调度研究[D].浙江大学,2012.

[2] 陈曦.考虑新能源发电不确定性的含微电网群及共享储能系统的优化配置与调度[D].三峡大学,2024.

[3] 谭碧飞.考虑不确定性的多微电网能量管理研究[D].华南理工大学,2022.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

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2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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