基于改进多目标灰狼优化算法的考虑V2G技术的风、光、荷、储微网多目标日前优化调度研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在 “双碳” 目标与能源转型加速推进的背景下，风光荷储微网作为分布式能源高效利用的核心载体，其优化调度面临着新能源出力随机性、多源协同复杂性等多重挑战。车网互动（V2G）技术通过新能源汽车动力电池的双向充放电能力，可实现 “移动储能” 与微网的协同调控，为平抑风光波动、提升系统灵活性提供了新路径。然而，传统优化算法在处理多目标冲突、随机性建模与多源协同约束时存在收敛慢、解质量低等问题。本文提出融合混沌初始化与自适应权重的改进多目标灰狼优化算法（Improved MOGWO, IMOGWO），构建考虑 V2G 技术的风光荷储微网多目标日前优化调度模型，通过仿真验证算法优越性与调度方案可行性。

一、微网系统结构与 V2G 技术特性

（一）风光荷储 - V2G 微网系统架构

本文研究的微网系统以可再生能源为核心，整合多元主体形成协同运行体系，具体构成如下：

1. 能源供给侧：包含风力发电机组与光伏阵列，二者出力受气象条件影响呈现强随机性，需通过功率预测技术获取日前出力曲线，预测误差采用正态分布描述（风电预测误差 σ=10%，光伏预测误差 σ=15%）；

1. 储能系统：采用锂离子电池储能，具备能量时移与功率调节功能，通过充放电策略优化实现风光消纳与负荷平抑，需考虑充放电效率（η=0.92）与容量约束；

1. V2G 资源：聚合 100 台新能源汽车（EV）形成 V2G 集群，单台 EV 电池容量为 50kWh，充电功率 11kW、放电功率 10kW，每日 18:00 - 次日 7:00 为可调度时段，需满足用户出行保底电量（30% SOC）约束；

1. 负荷侧：包含不可控居民负荷与可控工商业负荷，可控负荷响应时间不超过 15 分钟，调节幅度为额定功率的 ±20%；

1. 联络线：微网通过联络线与配电网交互功率，高峰时段购电价格 1.0 元 /kWh，低谷时段购电价格 0.35 元 /kWh，售电价格 0.5 元 /kWh，传输极限为 ±500kW。

（二）V2G 技术的调度特性与价值

V2G 技术通过双向充放电设施实现 EV 与微网的能量流、信息流互动，其核心调度特性体现在：

1. 双重角色属性：充电时作为可控负荷消纳富余风光，放电时作为分布式电源补充供电缺口，可参与削峰填谷与备用支撑；

1. 时空灵活性：基于用户出行规律，工作日 10:00-15:00、节假日 9:00-16:00 为 EV 集群高可用时段，可调度容量达总容量的 40%；

1. 经济性价值：通过峰谷电价差套利降低微网购电成本，试点数据显示 V2G 集群年放电量达 12 万千瓦时可实现盈利平衡；

1. 环保价值：替代传统燃气调峰机组，每千度放电量可减少 CO₂排放约 0.8 吨。

二、多目标日前优化调度模型构建

三、改进多目标灰狼优化算法（IMOGWO）设计

四、结论与展望

（一）研究结论

1. 所提 IMOGWO 算法通过混沌初始化、自适应领导者选择与动态权重策略，在收敛速度、解质量与鲁棒性上均优于传统算法，可高效求解多源协同调度问题；

1. V2G 技术能显著提升微网灵活性，均衡方案中风光消纳率达 91.3%，较无 V2G 场景提升 17.6%，验证其在新能源消纳中的核心价值；

1. 三维目标模型实现了经济、环保与稳定的动态平衡，为不同场景下的调度决策提供量化支撑。

（二）应用展望

1. 技术层面：融合 AI 功率预测技术，构建 “预测 - 优化 - 控制” 闭环系统，提升随机性应对能力；

1. 场景拓展：纳入电动汽车出行不确定性建模，结合鲁棒优化方法增强方案适应性；

1. 市场融合：探索 V2G 参与虚拟电厂交易的商业模式，实现调度优化与市场收益的协同。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王华卿.风光氢微网系统配置及运营优化模型研究[D].华北电力大学;华北电力大学(北京)[2025-10-05].

[2] 吴乐.基于切比雪夫分解法的多目标发电调度群搜索算法研究[D].深圳大学,2018.

[3] 丛雨,原帅,王昊,等.基于改进多目标灰狼算法和二阶锥规划的主动配电网多时间尺度无功/电压优化控制[J].现代电力, 2024(4).

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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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