【电力系统】考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略附Matlab代码

双层优化调度应对电动车入网

原创于 2025-12-14 22:06:11 发布 · 309 阅读

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🔥 内容介绍

在“双碳”目标引领下，电动汽车（EV）凭借零尾气排放、能源利用效率高等优势，成为交通运输领域绿色转型的核心载体。然而，随着大规模电动汽车接入电网，其充电行为的随机性、波动性和集中性特征，给电网安全稳定运行带来了严峻挑战：高峰时段集中充电易造成局部电网负荷过载，加剧峰谷差；无序充电还可能导致电压偏差、频率波动，甚至影响供电可靠性。

与此同时，电动汽车作为可移动的分布式储能单元，又蕴含着巨大的灵活性调节潜力——通过合理的调度策略，可引导电动汽车在电网低谷时段充电、高峰时段向电网放电（V2G，Vehicle-to-Grid），实现“削峰填谷”、平抑新能源出力波动等功能。在此背景下，双层优化调度策略凭借其分层决策、协同优化的特性，成为解决大规模电动汽车接入电网供需平衡问题的核心技术路径，为电网安全高效运行与电动汽车有序发展提供双重保障。

一、核心认知：双层优化调度的架构逻辑与设计初衷

（一）双层优化调度的核心定义

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略，是一种分层协同的决策机制，通过上层（电网侧）与下层（电动汽车聚合商/用户侧）的差异化优化目标与联动反馈，实现电网整体效益最大化与电动汽车用户利益保障的平衡。其中，上层调度聚焦电网全局运行安全与经济效率，下层调度侧重电动汽车充电/放电行为的精细化管控，两层之间通过信息交互（如电价信号、调度指令）实现协同联动，避免局部优化与全局优化的冲突。

（二）为何选择双层架构？—— 单层调度的局限性

传统的单层调度策略多从电网侧单一视角出发，忽视电动汽车用户的充电需求与利益诉求，易导致调度指令难以落地；若仅从用户侧优化，则可能因过度追求个人成本最低化，加剧电网负荷波动，威胁电网安全。而大规模电动汽车接入场景下，用户数量庞大、充电需求多样，电网运行约束复杂，单层调度难以兼顾全局与局部、安全与经济的多重目标。双层架构通过“全局统筹+局部细化”的分工模式，既能保障电网整体稳定运行，又能充分尊重用户意愿，提升调度策略的可行性与有效性。

二、架构解析：双层优化调度的核心组成与协同机制

双层优化调度策略的核心在于“分层决策、信息互通、协同优化”，其架构主要分为上层电网侧优化与下层用户侧优化两部分，两者通过动态交互实现整体目标最优。

（一）上层优化：电网侧的全局统筹调度

上层调度的决策主体为电网调度中心，核心目标是保障电网安全稳定运行，提升整体经济效率与能源利用效率。具体而言，上层优化以电网运行成本最低、新能源消纳最大化、峰谷差最小化为核心目标，同时需满足电网运行的硬约束条件。

1. 核心优化目标：一是经济成本最优，涵盖火电机组发电成本、电网网损成本、新能源弃电成本等；二是安全稳定目标，确保电网频率、电压在允许范围内波动，避免线路过载；三是环境效益目标，最大化风电、光伏等新能源的消纳比例，降低碳排放强度。

2. 关键约束条件：包括线路传输容量约束、节点电压约束、频率稳定约束、火电机组出力上下限与爬坡约束、新能源出力预测误差约束等。此外，上层调度还需考虑大规模电动汽车聚合后的总充放电功率约束，避免对电网造成冲击。

3. 输出决策指令：上层调度通过优化计算，向下层电动汽车聚合商输出引导信号，主要包括分时电价、有序充电/放电激励价格、聚合商总充放电功率配额等，为下层调度提供决策依据。

（二）下层优化：用户侧的精细化协同调度

下层调度的决策主体为电动汽车聚合商（或虚拟电厂），核心目标是在响应上层调度指令的前提下，最大化电动汽车用户的综合收益（如降低充电成本、获取放电收益），同时满足用户的出行需求。由于大规模电动汽车用户数量庞大，直接调度单个用户不具备可行性，因此需通过聚合商将分散的电动汽车整合为一个整体调度单元，实现与电网侧的对接。

1. 核心优化目标：一是用户成本最低化，即引导用户在电价低谷时段充电、高峰时段放电，降低充电费用支出，同时获取V2G放电收益；二是充电需求保障，确保电动汽车在用户出行前充满电，满足续航里程需求，避免因调度过度影响用户体验；三是响应上层指令，严格按照聚合商总充放电功率配额调整用户充放电行为，确保与电网侧协同。

2. 关键约束条件：包括单个电动汽车的充放电功率上下限、电池SOC（State of Charge，荷电状态）约束（避免过度充电/放电损伤电池）、用户出行时间与续航需求约束、充放电时间窗口约束等。此外，还需考虑电动汽车充放电行为的随机性，通过概率建模提升调度策略的鲁棒性。

3. 输出调度方案：下层聚合商根据上层指令与用户需求，制定单个电动汽车的充放电时序方案，明确各时段的充放电功率、充电开始/结束时间等，并通过信息平台反馈给用户与上层调度中心，形成闭环管理。

（三）两层协同机制：信息交互与动态反馈

双层优化调度的核心在于高效的信息交互：上层调度中心向聚合商传递电网运行状态、电价信号、功率配额等信息；聚合商则向上层反馈电动汽车聚合后的可调容量、充放电意愿等信息。基于这些信息，上层与下层依次进行优化计算，若下层优化结果无法满足上层约束（如聚合功率超出配额），则上层需重新调整调度指令，下层同步优化方案，直至实现全局最优。这种动态反馈机制，确保了调度策略的灵活性与适应性，能够应对电动汽车充电需求与电网运行状态的实时变化。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clc

%%%%%机组组合数据%%%%%%%%%%%;

Ji=10;%机组数量;

Time=24;%时间尺度;

SS=20;%场景数量;

Pmax=[455,455,130,130,162,80,85,55,55,55];%机组最大出力;

Pmin=[150,150,20,20,25,20,25,10,10,10];%机组最小出力;

a=[1000,970,700,680,450,370,480,660,665,670];

b=[16.19,17.26,16.60,16.50,19.7,22.26,27.74,25.92,27.27,27.79];

c=[0.00048,0.00031,0.002,0.0021,0.00398,0.00712,0.00079,0.00413,0.00222,0.00173];

Ton=[8,8,5,5,6,3,3,1,1,1];%最小开机时间;

Toff=[8,8,5,5,6,3,3,1,1,1];%最小停机时间;

Tcs=[5,5,4,4,4,2,2,0,0,0];%冷启动时间;

Sh=[4500,5000,550,560,900,170,260,30,30,30];%热启动费用;

Sc=[9000,10000,1100,1120,1800,340,520,60,60,60];%冷启动费用;

T=[8,8,-5,-5,-6,-3,-3,-1,-1,-1];%初始运行状态;

Xbefore=zeros(8,10);

for t=1:8

for j=1:10

if T(j)+t<=0

Xbefore(t,j)=0;

else

🔗 参考文献

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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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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