【电力系统】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-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要：随着能源结构的转型和环境保护意识的日益增强，微电网作为一种分布式能源系统，在提升能源利用效率、增强电网可靠性以及促进可再生能源接入等方面发挥着越来越重要的作用。与此同时，电动汽车(EV)作为一种新兴的移动能源存储单元，其大规模接入电网既带来了机遇，也带来了挑战。本文旨在探讨考虑不确定性的含集群电动汽车的并网型微电网随机优化调度问题，通过建立合理的数学模型，并采用有效的优化算法，旨在实现微电网的安全、经济和可持续运行。

关键词：微电网；电动汽车；不确定性；随机优化；调度

1. 引言

在全球气候变化日益严峻的背景下，发展清洁能源已成为全球共识。微电网作为一种能够集成分布式电源、储能系统、负荷以及控制保护装置的自治电力系统，能够有效提高能源利用效率，降低对大型电网的依赖，并促进可再生能源的广泛应用。并网型微电网可以通过与主电网进行能量交换，进一步提升系统的稳定性和可靠性。

与此同时，电动汽车凭借其零排放和低噪音的优势，正逐渐成为交通运输领域的主流选择。随着电动汽车保有量的快速增长，其接入电网对电网的运行和调度带来了新的挑战。一方面，大规模电动汽车的无序充电会加剧电网的负荷峰谷差，增加电网的运行压力；另一方面，电动汽车具有灵活的充放电特性，可以作为一种移动的储能单元，参与电网的调峰调频，提高电网的灵活性和可靠性。

然而，电动汽车的接入也带来了诸多不确定性，例如：电动汽车的出行模式、充电时间、充电地点以及充电功率等都具有随机性。此外，微电网本身也存在诸多不确定性因素，如光伏发电和风力发电的出力具有间歇性和波动性，负荷需求也存在随机性。这些不确定性因素给微电网的优化调度带来了极大的挑战。

因此，研究考虑不确定性的含集群电动汽车的并网型微电网随机优化调度问题，具有重要的理论意义和实际应用价值。

2. 相关研究综述

近年来，国内外学者对含电动汽车的微电网优化调度问题进行了大量的研究。这些研究主要集中在以下几个方面：

电动汽车建模：
针对电动汽车的充电行为，研究人员提出了多种建模方法，包括基于概率模型的蒙特卡洛模拟、基于出行链的建模方法以及基于数据驱动的建模方法等。这些模型旨在准确刻画电动汽车的充电需求和放电能力。
微电网优化调度：
针对微电网的优化调度，研究人员提出了多种优化算法，包括线性规划、非线性规划、混合整数线性规划、动态规划以及智能优化算法等。这些算法旨在实现微电网的经济性、可靠性和环保性目标。
不确定性处理：
针对微电网中存在的不确定性，研究人员提出了多种处理方法，包括确定性优化、鲁棒优化以及随机优化等。确定性优化方法忽略了不确定性的影响，鲁棒优化方法则寻求最坏情况下的最优解，而随机优化方法则考虑了不确定性的概率分布，寻求期望意义下的最优解。