【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着全球能源转型加速，可再生能源（如风电、光伏）在电力系统中的占比持续提升，但因其出力的随机性和波动性，给电网安全稳定运行带来挑战。电动汽车（EV）作为灵活的负荷和储能资源，其大规模接入为消纳可再生能源提供了新途径。本文聚焦可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略，通过构建多目标优化模型，协调二者的运行计划，实现可再生能源消纳最大化、电网运行成本最小化及碳排放最低化。研究采用改进的粒子群优化算法求解模型，并通过算例验证了策略的有效性，为高比例可再生能源电力系统的经济环保运行提供参考。

一、绪论

1.1 研究背景与意义

在 “双碳” 目标驱动下，可再生能源成为电力系统的核心发展方向。然而，风电、光伏等可再生能源受自然条件影响显著，出力具有强不确定性，若消纳不及时，易导致弃风、弃光现象，造成能源浪费。电动汽车作为新能源革命与交通革命的结合体，其保有量快速增长，截至 2024 年，全球电动汽车销量已突破 1000 万辆。电动汽车的充电需求具有灵活性，通过有序充电或 V2G（Vehicle-to-Grid）技术，可将其转化为可调节负荷或分布式储能资源，平抑可再生能源出力波动，提升电网运行稳定性。

因此，研究可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略，对于提高可再生能源利用率、降低电网运行成本、促进交通与能源系统融合具有重要意义，也是实现 “双碳” 目标的关键路径之一。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 可再生能源消纳研究

国内外学者针对可再生能源消纳问题已开展大量研究，主要集中在储能技术应用、跨区域联网、需求响应等方面。储能技术（如锂电池、抽水蓄能）可储存多余的可再生能源，但存在成本高、寿命短等问题；跨区域联网通过大范围资源调配提升消纳能力，但受限于输电通道容量。需求响应通过引导用户调整用电行为实现负荷平移，而电动汽车作为需求响应的重要载体，其协同调度潜力逐渐受到关注。

1.2.2 电动汽车调度研究

电动汽车调度可分为无序充电、有序充电和 V2G 模式。无序充电可能导致负荷峰谷差增大，加重电网负担；有序充电通过优化充电时间和功率，降低对电网的冲击；V2G 技术允许电动汽车向电网反向放电，进一步提升电网灵活性。现有研究多聚焦于单一目标（如成本最小），对多目标协同优化及不确定性处理的研究仍需深化。

1.2.3 协同调度研究现状

目前，可再生能源与电动汽车的协同调度研究处于起步阶段，已有研究多假设电动汽车充电行为已知或简化可再生能源出力模型，对二者深度耦合的动态特性考虑不足。此外，在调度模型中纳入碳排放约束、用户出行需求等因素的研究较少，难以满足实际应用需求。

1.3 研究内容与技术路线

1.3.1 研究内容

1. 构建含可再生能源（风电、光伏）和电动汽车的协同调度模型，考虑可再生能源出力不确定性、电动汽车出行需求及 V2G 技术应用。

1. 设计多目标优化函数，包括经济性（运行成本最小）、环保性（碳排放量最低）和能源效率（可再生能源消纳率最高）。

1. 提出基于改进粒子群优化的求解算法，提升模型求解效率和精度。

1. 通过算例仿真，验证所提策略的有效性，并分析关键参数对调度结果的影响。

1.3.2 技术路线

本文采用 “问题提出 - 模型构建 - 算法设计 - 案例验证” 的技术路线：首先，分析可再生能源与电动汽车协同调度的必要性及挑战；其次，建立考虑多因素的协同调度模型；然后，设计适用于该模型的优化算法；最后，通过算例分析验证策略性能，形成完整的研究闭环。

二、协同调度系统框架与建模基础

2.1 系统框架

协同调度系统由可再生能源发电侧、电动汽车用户侧和电网侧组成。发电侧包括风电场、光伏电站及常规火电机组；用户侧包含大量电动汽车，通过充电桩与电网连接，可实现充电和放电；电网侧负责协调各方资源，制定最优调度计划。系统框架如图 1 所示（此处省略图片，实际论文需补充）。

2.2 可再生能源发电模型

三、协同调度模型构建

3.1 目标函数

3.3 不确定性处理

采用场景分析法处理可再生能源出力不确定性，步骤如下：

1. 基于历史数据，生成多个可再生能源出力场景。

1. 采用 K-means 聚类算法对场景进行缩减，保留典型场景。

1. 在各典型场景下求解调度模型，通过加权求和得到期望优化结果。

四、求解算法设计

4.1 改进粒子群优化算法

粒子群优化（PSO）算法因实现简单、收敛速度快，被广泛应用于优化问题。针对标准 PSO 易陷入局部最优的问题，本文提出改进策略：

1. 引入自适应惯性权重，初期权重较大（促进全局探索），后期权重较小（促进局部开发）。

1. 结合交叉和变异操作，增加种群多样性。

1. 采用精英保留策略，保留最优粒子，提升收敛精度。

4.2 算法流程

1. 初始化粒子群，设置粒子位置（表示调度计划）和速度。

1. 计算各粒子的适应度值（基于多目标函数）。

1. 更新粒子个体最优和全局最优位置。

1. 调整惯性权重，执行交叉变异操作。

1. 重复步骤 2-4，直至满足迭代终止条件。

五、算例分析

5.1 算例设置

以某地区电网为研究对象，系统包含 100MW 风电场、80MW 光伏电站、2 台 100MW 火电机组，常规负荷峰值为 150MW，电动汽车保有量为 500 辆（渗透率 20%）。调度周期为 24 小时，时间间隔 1 小时。可再生能源预测出力及常规负荷曲线如图 2-3 所示（此处省略图片，实际论文需补充）。

5.2 结果分析

5.2.1 单目标优化结果

• 经济性最优：运行成本为 12.5 万元，可再生能源消纳率 82%，碳排放量 50 吨。

• 环保性最优：碳排放量 35 吨，运行成本 15.8 万元，可再生能源消纳率 90%。

• 能源效率最优：可再生能源消纳率 95%，运行成本 14.2 万元，碳排放量 40 吨。

5.2.2 多目标优化结果

采用改进 PSO 算法求解多目标模型，得到 Pareto 最优解集。选取折中方案：运行成本 13.6 万元，碳排放量 42 吨，可再生能源消纳率 88%，综合性能优于单目标优化。

5.2.3 敏感性分析

• 电动汽车渗透率影响：渗透率从 10% 提升至 30%，可再生能源消纳率提升 12%，运行成本降低 8%。

• V2G 参与度影响：V2G 参与度为 50% 时，碳排放量降低 10%，验证了 V2G 技术的环保效益。

5.3 策略有效性验证

对比无序充电、有序充电和协同调度（含 V2G）三种策略：

• 无序充电：负荷峰谷差增大 20%，弃风弃光率 15%。

• 有序充电：负荷峰谷差减小 10%，弃风弃光率 8%。

• 协同调度：负荷峰谷差减小 18%，弃风弃光率 5%，综合效益最优。

六、结论与展望

6.1 结论

1. 所提协同调度策略可有效提升可再生能源消纳率（最高达 95%），降低运行成本和碳排放量，验证了电动汽车与可再生能源协同的可行性。

1. 改进的粒子群优化算法在求解多目标模型时，收敛速度和精度优于标准 PSO 和遗传算法。

1. 电动汽车渗透率和 V2G 参与度对调度结果影响显著，提高渗透率和参与度可增强协同效果。

6.2 展望

1. 考虑电动汽车用户响应不确定性，引入博弈论方法，优化用户激励机制。

1. 扩展调度模型至配电网层面，分析协同调度对配电网电压和损耗的影响。

1. 结合 5G 通信技术，实现电动汽车实时调度，提升策略的动态适应性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 于大洋.可再生能源发电并网协调策略的研究[D].山东大学,2010.DOI:10.7666/d.y1794515.

[2] 江建,张树森,徐峰亮.考虑电动汽车集群响应的分布式资源协同调度策略研究[J].山东电力技术, 2024, 51(6):1-11.

[3] 彭智乐.新型配电网中风光电动汽车协同调度研究[D].广东工业大学,2016.DOI:10.7666/d.Y3041792.

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