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附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在 “双碳” 目标与新型电力系统建设的双重驱动下，电动汽车（EV）与分布式光伏（PV）的融合应用成为能源转型的重要方向。光伏充电站作为连接新能源发电与交通 electrification 的关键枢纽，其运营效率直接影响新能源消纳、电网稳定及场站收益。然而，PV 出力受气象条件影响具有强随机性，EV 充电负荷存在时空不确定性，二者的波动性叠加易导致充电站与配电网交互功率波动过大，既影响电网安全运行，又降低场站光伏消纳率与运营收益。

当前，多数研究采用单一时间尺度进行调度优化，难以兼顾长期规划的全局性与短期控制的精准性。例如，日内调度虽能响应实时波动，但缺乏对次日 PV 出力与充电需求的预判；而日前调度若未结合实时校正，易因预测偏差导致方案失效。同时，现有调度多集中于单一决策层，未能实现源（光伏）、储（储能装置）、荷（电动汽车）、网（配电网）资源的协同优化。

国家能源局等部委出台的《关于加强新能源汽车与电网融合互动的实施意见》明确提出，需构建 “源网荷储” 协同的充电基础设施运行控制体系。苏州南星渎绿能 e 站等示范工程的实践表明，通过多时间尺度协同控制，可将光伏消纳率从 96.0% 提升至 99.7%，综合收益提升 14.07%。基于此，本文提出多时间尺度联合分层优化调度方法，通过日前 - 日内 - 实时三层调度衔接与源储荷网协同优化，实现光伏高效消纳、电网友好互动与场站收益最大化的多重目标，对推动充电基础设施智能化升级具有重要理论与工程价值。

二、多时间尺度分层优化问题描述

（一）系统构成与关键要素

光伏充电站联合调度系统涵盖四类核心要素：

1. 光伏发电系统：以分布式光伏阵列为主，出力受辐照度、温度等气象因素影响，需通过预测模型获取不同时间尺度的出力曲线。

1. 储能系统（ESS）：采用锂电池储能装置，通过充放电时序调节实现 “削峰填谷” 与波动平抑，关键参数包括额定容量、充放电功率限制及 SOC 约束。

1. 电动汽车负荷：包括常规快充负荷与 V2G（ Vehicle-to-Grid ）双向互动负荷，按充电紧迫性分为刚性负荷（如公交车辆）与柔性负荷（如私家车）。

1. 配电网接口：充电站通过公共连接点（PCC）与配电网交互，需满足配电网对交互功率波动、功率因数的约束要求。

（二）时间尺度划分与层级衔接

层级衔接机制：日前调度输出次日储能充放电计划与 V2G 互动基线；日内调度每 4 小时基于滚动预测更新计划，作为实时调度的参考边界；实时调度根据秒级数据动态调整储能与 V2G 功率，确保实际运行偏差控制在允许范围内。

五、研究结论与展望

（一）研究结论

1. 提出的 “日前 - 日内 - 实时” 多时间尺度分层调度架构，实现了从全局规划到实时控制的精准衔接，有效解决了单一时间尺度调度的预判不足与偏差累积问题。

1. 基于改进 NSWOA 算法的多目标优化模型，在综合收益、光伏消纳率与配电网友好性之间实现了最优权衡，工程实例中综合收益提升 18.3%，光伏消纳率达 99.2%。

1. 源储荷网协同策略通过储能削峰填谷与 V2G 双向互动，将 PCC 点功率波动率控制在 3.8%，满足配电网安全运行要求。

（二）研究展望

1. 未来可引入用户行为偏好模型，结合车联网数据预测 EV 充电时间与电量需求，进一步提升调度方案的可行性。

1. 考虑极端气象条件下的鲁棒性优化，增加备用容量配置策略，提高系统应对 PV 出力骤降或充电负荷突增的能力。

1. 拓展至区域充电站集群调度场景，通过多场站储能与 V2G 资源协同，实现更大范围的新能源消纳与电网互动。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王睿娟,程杉.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[J].电力科学与工程, 2019, 035(003):15-22.

[2] 王睿娟,程杉.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[J].电力科学与工程, 2019, 35(3):8.DOI:CNKI:SUN:DLQB.0.2019-03-003.

[3] 张可信.含电动汽车充电站的风/光/柴微电网多时间尺度分层优化调度研究[D].天津工业大学[2025-12-08].

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

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

2.14 PNN脉冲神经网络分类

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

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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🌈电力系统方面

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