基于自适应遗传算法风光场景生成的电动汽车并网优化调度【IEEE33节点】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、系统整体架构

该优化调度系统以 IEEE33 节点配电系统为载体，整合风光可再生能源、电动汽车（EV）充电负荷及传统负荷，通过 “风光场景生成 - 负荷预测 - 优化调度 - 节点控制” 四层架构实现经济与安全协同优化，具体架构如下：

• 数据采集层：实时采集风速、光照强度、EV 充电需求、节点电压及线路功率等数据，采样频率 15 分钟 / 次，为场景生成与调度计算提供基础数据。

• 场景生成层：基于自适应遗传算法（AGA）生成典型风光出力场景，解决风光出力随机性问题；同时构建 EV 充电负荷场景，考虑用户充电时间偏好（如通勤后 18:00-22:00 高峰）与充电功率等级（慢充 3.3kW、快充 60kW）。

• 优化决策层：以系统网损最小、风光消纳率最高、EV 充电成本最低为目标，建立多目标优化模型，通过 AGA 求解得到各节点 EV 充电功率分配及分布式电源（DG）出力计划。

• 执行控制层：根据优化结果，对 IEEE33 节点各母线的 EV 充电站、风电场、光伏电站进行实时控制，调节充电功率与 DG 出力，确保节点电压维持在 [0.95,1.05] pu 范围内，线路功率不超过额定容量。

二、风光场景生成方法（自适应遗传算法）

1. 传统场景生成痛点与 AGA 优势

传统风光场景生成多采用蒙特卡洛模拟或单纯形法，存在场景冗余度高（无效场景占比超 60%）、概率分布偏差大（与实际出力偏差＞15%）等问题。而自适应遗传算法（AGA）通过动态调整交叉概率（Pc）与变异概率（Pm），解决传统遗传算法（GA）易早熟收敛、局部寻优能力弱的缺陷，具体优势如下：

• 自适应参数调节：当种群适应度方差小时（趋同严重），自动提高 Pc（0.6→0.9）与 Pm（0.01→0.05），增强种群多样性；当适应度方差大时（分散严重），降低 Pc（0.9→0.6）与 Pm（0.05→0.01），加快收敛速度。

• 场景降维高效：通过 AGA 的选择 - 交叉 - 变异操作，将初始 1000 个风光场景降维至 10-15 个典型场景，场景覆盖率＞92%，计算效率提升 80% 以上。

• 概率匹配精准：典型场景的出力概率分布与历史实际出力分布的 KL 散度＜0.05，远优于传统方法的 0.12，确保场景真实性。

三、电动汽车并网特性与负荷建模

1. EV 并网对 IEEE33 节点系统的影响

EV 无序充电会导致配电系统出现电压越限、网损增加、负荷峰谷差扩大等问题。以 IEEE33 节点为例，当 500 辆 EV 全部无序充电（集中在 18:00-22:00）时，节点 25（远离平衡节点）电压最低降至 0.88pu（低于 0.95pu 标准），系统网损较无 EV 时增加 28%，线路 15（连接节点 15-16）功率超额定容量 12%。因此，必须通过优化调度实现 EV 有序充电。

2. EV 充电负荷建模

基于用户出行行为分析，将 EV 充电负荷分为三类，并采用时序建模方法：

• 私人 EV：日均行驶里程 50km，充电需求约 10kWh，充电时间集中在 18:00-22:00（慢充），充电功率 3.3kW，采用正态分布描述充电起始时间（均值 19:30，标准差 1h）。

• 出租 EV：日均行驶里程 200km，充电需求约 40kWh，分 2 次快充（12:00-13:00、23:00-24:00），充电功率 60kW，采用泊松分布描述充电次数。

• 公务 EV：日均行驶里程 80km，充电需求约 16kWh，充电时间集中在 8:00-18:00（慢充），充电功率 3.3kW，采用均匀分布描述充电时间。

将三类 EV 充电负荷叠加，得到 IEEE33 节点系统的 EV 总充电负荷时序曲线，为后续优化调度提供负荷数据。

四、基于 AGA 的优化调度模型（IEEE33 节点）

五、IEEE33 节点系统优化调度结果与分析

1. 基础参数设置

• IEEE33 节点参数：平衡节点（节点 1）电压 1.05pu，线路总电阻 13.68Ω，总电抗 23.44Ω，传统总有功负荷 3.715MW。

• 风光参数：风电场位于节点 10，额定功率 3MW；光伏电站位于节点 20，额定功率 2MW；典型风光场景采用前文生成的 10 个场景中的中出力场景（概率 50%）。

• EV 参数：5 个充电站分别位于节点 5（私人，50 辆 EV）、10（私人，100 辆）、15（出租车，50 辆）、20（私人，100 辆）、25（出租车，200 辆），总充电需求 18,000kWh。

• 电价参数：峰时（8:00-11:00、18:00-21:00）1.2 元 /kWh，平时（7:00-8:00、11:00-18:00、21:00-23:00）0.8 元 /kWh，谷时（23:00-7:00）0.4 元 /kWh。

2. 不同场景下的优化稳定性分析

针对高、中、低三种风光出力场景，分别进行优化调度，结果如下：

• 高风光场景：风光总出力 4.5MW（风 2.5MW + 光 2MW），优化后网损 0.58MWh / 天，消纳率 98.2%，充电成本 9,210 元 / 天，电压稳定在 0.97-1.03pu。

• 中风光场景：风光总出力 3.0MW（风 1.8MW + 光 1.2MW），优化后网损 0.62MWh / 天，消纳率 95.6%，充电成本 9,630 元 / 天，电压稳定在 0.96-1.04pu。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘洵源,齐峰,文福拴,等.光伏不平衡接入的配电系统中电动汽车有序充电策略[J].电力建设, 2018, 39(6):7.DOI:10.3969/j.issn.1000-7229.2018.06.004.

[2] 刘洵源,齐峰,文福拴,等.光伏不平衡接入的配电系统中电动汽车有序充电策略[J].电力建设, 2018, 039(006):21-27.

[3] 许少伦.配电网内电动汽车群体优化调度策略研究[D].上海交通大学,2018.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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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