【电动车】主动配电网多源协同运行优化研究——大规模电动汽车的蒙特卡洛模拟附Matlab代码_电动汽车与配电网中分布式发电随机协调系统关键技术-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要：随着电动汽车（Electric Vehicle, EV）保有量的快速增长，其对配电网的冲击日益显著。大规模电动汽车接入配电网，既带来了挑战，也提供了机遇。本文探讨了主动配电网环境下，大规模电动汽车接入对电网的影响，并重点研究了基于蒙特卡洛模拟的多源协同运行优化策略，旨在有效利用电动汽车的灵活性，实现配电网的安全、经济和稳定运行。

1. 引言

全球能源危机和环境污染的双重压力，加速了电动汽车的普及。电动汽车的普及被视为交通运输领域向低碳化转型的关键举措。然而，大规模电动汽车的无序接入将对配电网造成显著的影响，包括电压波动、线路拥塞、变压器过载等问题。另一方面，电动汽车作为一种可控的分布式储能资源，具有灵活的充放电特性，如果加以合理调度和控制，能够为配电网提供辅助服务，如调峰填谷、电压支撑和频率调节。

主动配电网通过引入先进的通信、控制和监测技术，能够实现对分布式电源（Distributed Generation, DG）和负荷的有效管理，为大规模电动汽车的接入创造了有利条件。本文聚焦于主动配电网环境下，大规模电动汽车接入的场景，研究多源协同运行优化策略。针对电动汽车充电行为的不确定性，采用蒙特卡洛模拟方法，模拟不同场景下的电动汽车负荷特性，并在此基础上提出优化模型，以实现配电网的经济性和可靠性。

2. 电动汽车对配电网的影响分析

大规模电动汽车接入配电网的影响是多方面的，主要体现在以下几个方面：

电压波动：
电动汽车的充电功率需求较大，尤其是在高峰时段集中充电，可能导致配电网节点电压的明显下降，甚至超出电压允许范围，影响其他用电设备的正常运行。
线路拥塞：
大规模电动汽车的集中接入，会导致配电线路的负荷大幅增加，超出线路的输电容量，造成线路过载，加速设备老化，甚至引发安全事故。
变压器过载：
配电变压器是配电网的重要组成部分，电动汽车的集中充电会显著增加变压器的负荷，导致变压器过载运行，缩短变压器的使用寿命，增加维护成本。
潮流变化：
电动汽车的接入改变了配电网的潮流分布，可能导致潮流拥塞，影响配电网的稳定运行。
谐波污染：
部分电动汽车充电桩采用非线性元件，可能产生谐波，影响电能质量，对其他敏感设备造成干扰。

因此，必须采取有效的措施来应对大规模电动汽车接入对配电网带来的挑战，保障配电网的安全稳定运行。

3. 基于蒙特卡洛模拟的电动汽车负荷建模

由于电动汽车的充电行为受到多种因素的影响，如车辆类型、行驶距离、驾驶习惯、充电时间和地点等，具有很强的不确定性。为了准确评估电动汽车对配电网的影响，需要对电动汽车的负荷特性进行建模。

蒙特卡洛模拟是一种基于随机抽样的统计模拟方法，能够有效地处理不确定性问题。本文采用蒙特卡洛模拟方法，对大规模电动汽车的充电行为进行建模，具体步骤如下：

确定输入变量的概率分布： 根据实际情况，确定电动汽车的相关参数的概率分布，包括：
- 车辆类型：不同类型电动汽车的电池容量和充电功率不同。
- 行驶距离：根据用户出行习惯，假设行驶距离服从一定的概率分布，如正态分布或对数正态分布。
- 到达充电站时间：假设到达充电站时间服从一定的概率分布，考虑通勤时段和非通勤时段的不同。
- 初始荷电状态（State of Charge, SOC）：根据行驶距离和电池容量，计算电动汽车到达充电站时的初始SOC。
进行随机抽样： 基于确定的概率分布，利用随机数生成器，进行大量随机抽样，得到每个电动汽车的车辆类型、行驶距离、到达充电站时间和初始SOC等参数。
计算充电负荷： 根据电动汽车的参数，计算每个电动汽车的充电需求和充电功率，得到单个电动汽车的充电负荷曲线。
叠加所有电动汽车的负荷： 将所有电动汽车的充电负荷曲线进行叠加，得到大规模电动汽车的总负荷曲线。
进行多次模拟： 重复上述步骤多次，得到多个不同的电动汽车负荷曲线，通过对这些曲线进行统计分析，可以得到电动汽车负荷的期望值、方差等统计特性，从而评估电动汽车对配电网的影响。

4. 主动配电网多源协同运行优化模型

为了充分利用电动汽车的灵活性，并协调其他分布式电源，本文构建了一个主动配电网多源协同运行优化模型，旨在实现配电网的经济性和可靠性。该模型主要考虑以下目标：

降低配电网运行成本：
包括网损成本、分布式电源发电成本和电动汽车充电成本。
提高分布式电源的利用率：
充分利用风能、太阳能等可再生能源，减少对传统化石燃料的依赖。
保障配电网的电压稳定：
将配电网节点的电压维持在允许范围内。
减少线路拥塞：
避免配电线路的过载运行。

该模型的约束条件包括：

潮流方程：
满足配电网的潮流平衡方程。
节点电压约束：
配电网节点的电压必须在允许范围内。
线路容量约束：
配电线路的电流不能超过其容量限制。
分布式电源出力约束：
分布式电源的出力不能超过其额定容量。
电动汽车充电功率约束：
电动汽车的充电功率不能超过充电桩的额定功率。
电动汽车充电状态约束：
电动汽车的SOC必须在允许范围内。

该模型的决策变量包括：

分布式电源的有功出力和无功出力：
优化分布式电源的出力，以满足负荷需求并提高电网的稳定性。
电动汽车的充电功率：
通过智能充电控制，调节电动汽车的充电功率，实现削峰填谷，缓解配电网的压力。
储能系统的充放电功率：
利用储能系统的灵活性，平滑分布式电源的波动，提高电网的可靠性。

本文采用混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming, MILP）方法，对该优化模型进行求解。通过求解该模型，可以得到最优的分布式电源出力和电动汽车充电策略，实现配电网的经济性和可靠性。

5. 仿真结果与分析

为了验证本文提出的优化模型的有效性，在IEEE 33节点配电系统上进行了仿真实验。仿真参数设置如下：

系统总负荷：4MW。
接入电动汽车数量：500辆。
电动汽车充电功率：7kW。
分布式电源：包括风电和光伏，总容量为1MW。
仿真时间：24小时。

仿真结果表明：

优化后，配电网的运行成本显著降低。
通过优化分布式电源的出力和电动汽车的充电策略，有效降低了网损成本和分布式电源的发电成本。
优化后，配电网的电压稳定性和线路负载率得到明显改善。
通过智能控制电动汽车的充电行为，可以有效地缓解高峰时段的电压下降和线路拥塞问题。
优化后，分布式电源的利用率得到提高。
通过协调分布式电源和电动汽车，可以充分利用风能和太阳能等可再生能源，减少对传统化石燃料的依赖。

6. 结论与展望

本文针对大规模电动汽车接入主动配电网的问题，提出了基于蒙特卡洛模拟的多源协同运行优化策略。该策略通过蒙特卡洛模拟，准确地模拟了电动汽车的负荷特性，并在此基础上构建了优化模型，实现了配电网的经济性和可靠性。仿真结果表明，本文提出的优化模型能够有效地降低配电网运行成本，提高分布式电源的利用率，并改善配电网的电压稳定性和线路负载率。

未来的研究方向包括：

考虑电动汽车的V2G（Vehicle-to-Grid）技术：
研究电动汽车作为储能资源，向电网反向输电的可能性，进一步提高电动汽车的利用率，并为配电网提供更多的辅助服务。
考虑用户充电意愿：
在优化模型中考虑用户的充电偏好和充电需求，提高用户参与的积极性。
研究更加鲁棒的优化算法：
开发更加高效和鲁棒的优化算法，以应对配电网运行中的不确定性。
考虑配电网的可靠性：
将配电网的可靠性指标纳入优化模型中，提高配电网的供电可靠性。