电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型附Matlab代码

电动汽车集群并网分布式鲁棒调度模型

原创于 2025-07-31 22:59:10 发布 · 598 阅读

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#分布式 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

随着电动汽车（EV）保有量的激增，大规模电动汽车集群并网已成为新型电力系统的重要特征。电动汽车作为可移动的储能单元，其充电行为具有随机性（用户出行计划不确定）、灵活性（可通过价格信号引导充放电）和聚合性（集群可等效为虚拟电厂参与电网调度）三大特性。传统的集中式调度模型难以应对大规模 EV 集群的不确定性，而分布式鲁棒优化（Distributed Robust Optimization）通过融合分布式算法的去中心化优势与鲁棒优化的抗干扰能力，成为解决 EV 集群并网调度问题的有效框架。该模型既能保护用户隐私（避免集中采集个体出行数据），又能在不确定条件下保证电网安全经济运行，为 EV 集群参与调峰、调频等辅助服务提供了技术支撑。

一、电动汽车集群的特性与调度挑战

（一）集群特性分析

个体行为的随机性：单辆 EV 的充电起始时间、充电量、接入状态等受用户出行习惯影响，呈现强不确定性。例如，私家车主可能因临时加班推迟充电，导致预测充电负荷与实际偏差达 30% 以上。

集群行为的规律性：当 EV 数量达到一定规模（如 1000 辆以上），集群充电负荷呈现统计规律，可通过大数定律预测总体需求。例如，工作日早高峰（8:00-9:00）的离网率约为 70%，晚高峰（18:00-20:00）的并网率可达 85%。

可控资源的灵活性：通过分时电价、补贴激励等需求响应措施，可将 EV 充电负荷从高峰时段（19:00-21:00）转移至低谷时段（0:00-6:00），单次转移潜力可达集群总容量的 40%。

（二）并网调度挑战

不确定性量化难：用户出行计划、电网电价、可再生能源出力等多重不确定性交织，传统随机规划需已知概率分布，而实际中分布往往难以精确获取。

大规模协同难：万辆级 EV 集群的集中式调度会导致计算复杂度呈指数级增长，且通信压力大、单点故障风险高。

多目标平衡难：调度需同时满足电网侧（峰谷差最小、网损最低）、用户侧（充电成本最小、出行需求保障）和聚合商侧（调度收益最大）的多方目标，利益诉求存在显著冲突。

二、分布式鲁棒优化的理论框架

（一）核心思想

分布式鲁棒优化通过 **“不确定性集建模 + 分布式求解”** 的双层次架构，实现对不确定性的保守性与经济性的平衡：

不确定性集：不依赖精确概率分布，而是通过历史数据构建不确定性参数（如 EV 充电功率）的可能取值范围（如箱型集、椭球集、多项式集），确保所有可能场景均被覆盖。

分布式求解：将全局优化问题分解为多个局部子问题（如每个 EV 聚合子群为一个子问题），通过子问题间的信息交互（如对偶变量、边界条件）实现全局最优，避免集中式决策的弊端。

三、电动汽车集群分布式鲁棒调度模型构建

（一）模型层级结构

采用 “电网层 - 聚合商层 - EV 用户层” 三级分布式架构：

电网层：制定分时电价、调峰指令等全局信号，最小化系统峰谷差与网损，约束条件为线路传输容量、节点电压范围等。

聚合商层：作为中间协调者，将电网指令分解为各子群的调度目标（如充电功率上限），通过与用户层的交互实现子群内优化。

EV 用户层：根据聚合商指令与自身出行需求，优化个体充电计划，最小化充电成本，约束条件为电池容量、充电速率、出行时间窗等。

四、实际应用中的关键问题与对策

（一）用户隐私保护

EV 充电数据包含用户出行轨迹等敏感信息，分布式框架通过本地计算 + 加密通信实现隐私保护：

采用联邦学习技术训练集群负荷预测模型，用户仅上传模型参数而非原始数据；

子问题间的信息交互通过同态加密处理，确保聚合商无法反推个体行为。

（二）不确定性集动态更新

用户行为模式随季节、政策变化，需建立在线学习机制：

每 24 小时基于新产生的运行数据更新不确定性集的均值与方差；

采用滑动窗口（如近 7 天数据）避免历史数据过时导致的保守性过高。

（三）异构 EV 集群协调

不同类型 EV（私家车、出租车等）的调度优先级不同，需引入多权重目标函数：

为出租车、物流车等运营车辆分配更高的电量保障权重（
α
值），确保其运营可靠性；

私家车可承担更多调峰任务，通过更高的补贴系数激励参与。

五、未来发展方向

与 V2G（车辆到电网）技术融合：拓展模型至放电场景，允许 EV 向电网反向放电，提升集群的灵活性与收益潜力。

边缘计算赋能实时调度：在小区、停车场部署边缘节点，降低中央处理器负荷，将响应时间压缩至秒级，满足调频等快速响应需求。

区块链技术应用：通过智能合约自动执行电价激励与收益分配，提升调度的透明度与可信度。

总结

电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型，通过 “不确定性集建模 - 多层级问题分解 - ADMM 分布式求解” 的技术路径，有效平衡了电网安全性、用户经济性与系统鲁棒性。该模型不仅适用于大规模 EV 集群的充电调度，还可扩展至包含光伏、储能的多能互补系统，为新型电力系统的 “源 - 荷 - 储” 协同优化提供了通用框架。随着 EV 渗透率的进一步提升与调度技术的成熟，分布式鲁棒优化将成为实现交通 - 能源深度融合的核心工具，推动碳中和目标的加速实现。