考虑光伏出力利用率的电动汽车充电站能量调度策略研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着电动汽车（EV）的普及和可再生能源技术的快速发展，电动汽车充电站与光伏（PV）发电系统相结合成为一种重要的能源供给模式。然而，光伏发电的间歇性和不确定性给充电站的能量管理带来了挑战。本研究旨在提出一种考虑光伏出力利用率的电动汽车充电站能量调度策略，以最大限度地提高光伏发电的自用率，并优化充电站的运行成本。该策略通过预测光伏发电量、电动汽车充电需求和电网电价，利用多目标优化算法，协调储能系统、光伏发电单元和电网之间的能量流动。仿真结果表明，所提出的策略能够有效提升光伏自用率，降低充电站的购电成本，并平抑电网负荷波动，为未来智能充电站的建设和运营提供了理论依据和技术支持。

关键词

电动汽车充电站；光伏发电；能量调度；光伏出力利用率；储能系统；多目标优化

1. 引言

在全球能源转型和应对气候变化的背景下，电动汽车作为替代传统燃油汽车的重要方向，正迎来前所未有的发展机遇。与此同时，可再生能源特别是太阳能光伏发电技术也日趋成熟，成本持续下降，使其在电力系统中的渗透率不断提高。将电动汽车充电站与分布式光伏发电系统相结合，不仅能够为电动汽车提供绿色电力，减少对化石燃料的依赖，还有助于缓解电网压力，提高能源利用效率。

然而，光伏发电固有的间歇性和波动性，使得其出力与电动汽车充电需求之间存在时间上的不匹配。例如，光伏发电高峰通常在白天，而电动汽车充电需求则在傍晚和夜间更为集中。这种不匹配性导致光伏发电的弃光现象时有发生，降低了光伏能源的利用效率，同时也增加了充电站对电网的依赖性。此外，电网电价在不同时段的差异，也为充电站的经济运行带来了挑战。因此，如何有效地管理和调度光伏发电、储能系统以及电网之间的能量流动，以提高光伏出力利用率并优化充电站运行效益，成为当前研究的热点和难点。

目前，国内外学者对电动汽车充电站的能量管理和调度问题进行了广泛研究。有研究通过引入储能系统来平抑光伏出力波动，并实现峰谷电价套利。另一些研究则侧重于电动汽车充电负荷的预测与管理，以减少对电网的影响。然而，鲜有研究全面地将光伏出力利用率作为核心目标，并将其与经济效益、电网友好性等多个目标相结合进行优化。

本研究旨在弥补现有研究的不足，提出一种考虑光伏出力利用率的电动汽车充电站能量调度策略。该策略的核心思想是通过精细化的能量管理，最大化光伏发电的自发自用比例，减少弃光，同时兼顾充电站的运营成本和电网的稳定运行。

2. 充电站系统模型

2.3 电动汽车充电需求模型

电动汽车充电需求具有随机性和不确定性。本研究采用蒙特卡洛模拟方法对电动汽车的到达时间、离去时间、初始荷电状态和期望荷电状态进行建模，从而预测充电站的整体充电负荷。

2.4 电网交互模型

充电站与电网之间的能量交互由购电功率和售电功率表示。充电站可以从电网购电以满足充电需求，也可以向电网售电以消纳多余的光伏电能。电网电价采用分时电价策略。

3. 能量调度策略

本研究提出的能量调度策略是一个基于预测的多目标优化问题，其目标是最大化光伏出力利用率、最小化充电站运营成本以及平抑电网负荷波动。

3.1 预测模型

为了实现精确的能量调度，需要对未来24小时的光伏发电量、电动汽车充电需求和电网电价进行预测。本研究采用基于机器学习的方法进行预测，例如，利用长短期记忆网络（LSTM）预测光伏出力，利用历史数据和统计模型预测充电需求。

3.2 优化目标函数

3.4 优化算法

由于本研究是一个多目标优化问题，且包含多个非线性约束，我们采用多目标遗传算法（Multi-objective Genetic Algorithm, MOGA）来求解。MOGA能够有效地搜索帕累托最优解集，为决策者提供多种权衡方案。

4. 结论

本研究提出了一种考虑光伏出力利用率的电动汽车充电站能量调度策略。该策略通过预测光伏发电、充电需求和电价，利用多目标优化算法，协调光伏、储能和电网之间的能量流动。仿真结果表明，所提出的策略在提高光伏出力利用率、降低充电站运行成本以及平抑电网负荷波动方面均取得了显著成效。

未来的研究方向可以包括：

1. 不确定性优化：

    进一步考虑光伏发电和电动汽车充电需求的随机不确定性，采用鲁棒优化或随机优化方法，提高策略的适应性和鲁棒性。

2. 多充电站协同调度：

    研究多个具有光伏和储能的充电站之间的协同调度策略，以实现区域能源的优化管理。

3. V2G技术整合：

    将电动汽车的V2G（Vehicle-to-Grid）技术整合到能量调度策略中，进一步提升充电站的灵活性和对电网的支撑能力。

4. 实时优化：

    探索基于强化学习等实时优化方法，以应对快速变化的运行条件。

通过持续的研究和技术创新，有望构建更加高效、经济、环保的智能电动汽车充电站，为可持续交通和能源发展贡献力量。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 罗煜.储能系统能量管理策略研究及MATLAB与C#混合编程软件实现[D].北京交通大学,2018.

[2] 马俊杰.抑制电动汽车充电站配变过载的控制策略研究及实现[D].佛山科学技术学院,2021.

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