考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现）
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💥1 概述
文献来源：
摘要：随着经济发展和化石燃料短缺、环境污染严重的矛盾日益尖锐,电动汽车(Electric Vehicle,EV)的发展和普及将成为必然趋势。大规模无序充电的电动汽车接入电网充电将给电网带来强大的冲击,并可能导致电网局部过负荷,威胁电网运行的安全性和经济性。因此研究了发电机、电动汽车、风力的协同优化计划问题,提出了一种基于输电和配电系统层面的电动汽车充放电计划双层优化调度策略。在输电网层,以减少发电机组的运行成本、PM2.5排放量、用户的总充电成本和弃风电量为目标,建立了基于机组最优组合的上层优化调度模型;在配电网层,以降低网损为目标,考虑网络安全约束和电动汽车的空间迁移特性,建立了基于最优潮流的下层优化调度模型。在基于标准10机输电网和IEEE33节点配电网的电力系统仿真模型上,对所提的基于双层优化的大规模电动汽车充放电调度策略进行了仿真分析,验证了所提双层优化调度策略的有效性和优越性。
关键词：
电动汽车;双层优化充放电策略;机组组合;最优潮流;
截至 2015 年 8 月底，我国电动汽车保有量达到22.30 万辆，国家明确提出到 2020 年电动汽车保有量达到 500 万辆。由于大多数用户生活作息习惯和驾驶习惯的相近，规模化的电动汽车无序充电行为将可能出现集中化现象，给电网造成不可估量的影响。风能由于清洁、可再生的特点发展很快，但是风电场的接入对电网存在不利影响[1]。采用合理的电动汽车优化调度策略，规划电动汽车有序充电行为，可有效解决电动汽车随机充电行为对电网的不利影响，提高新能源利用率。因此研究大规模接入电网的电动汽车优化调度策略具有重要意义。文献[2-4]在低压配电网中研究电动汽车的充电策略，没有考虑与输电网侧发电机组的协调。在输电网层面上，也有人对电动汽车与发电机组的协调优化做了不少研究。文献[5-8]以机组的运行成本和CO2 排放量最小为优化目标，研究了考虑电动汽车充电和放电的机组组合问题，研究发现通过充放电电动汽车能平滑负荷曲线，能降低电力系统对小而昂贵的小发电机组的依赖，因而能够减少机组的运行成本和 CO2 的排放量。基于双层优化的电动汽车充放电调度策略出现了一些报道。文献[9]提出了一种基于计及安全约束的机组组合的电动汽车优化调度方法，并建立了两阶段模型：子模型 1 即为机组最优组合模型，能够获得各时段最优充放电的电动汽车数量，子模型 2 在考虑交流潮流约束的情况下将各时段最优充放电的电动汽车数量合理的配到电网的各个节点上，其研究模型是针对输电网络，但在输电网络中，各个节点的电动汽车数量是相对固定的，可调度性较差。文献[10-11]建立了双层经济调度的电动汽车充放电调度模型，内层为最优潮流模型，优化电动汽车充放电负荷的时间分布特性，外层模型能优化出了电动汽车充放电负荷的最优空间分布，但其在考虑充放电负荷的空间分布时没有考虑电动汽车在电网节点中的流动性，其研究模型也仅针对输电网络。文献[12-13]分别研究了电动汽车有序充电的时间调度、空间调度和时空联合调度，其时空联合调度策略能够优化换电站的充电负荷在时间上和空间上的分布，但由于其决策矩阵能够指出具体的电动汽车去具体的换电站进行充电，当电
动汽车和换电站的规模很大时，其优化算法的性能难以保证。文献[14-15]对电动汽车的充放电进行分层分区调度，在上层调度中，对电力系统和各电动汽车代理商进行协调优化，以负荷波动最小为目标，分配各代理商各时段的充放电负荷；在下层调度中，各代理商对管辖的电动汽车各时段的充放电状态进行控制，完成调度任务。
考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】研究
一、研究背景
随着电动汽车（Electric Vehicle, EV）的快速发展和普及，大规模电动汽车接入电网已成为必然趋势。然而，电动汽车的充电行为具有时空分布特性，其充电需求在时间和空间上具有显著的波动性。大规模无序充电的电动汽车接入电网，将给电网带来强大的冲击，可能导致电网局部过负荷，威胁电网运行的安全性和经济性。因此，研究大规模电动汽车接入电网的优化调度策略，对于保障电网稳定运行、提高能源利用效率具有重要意义。
二、研究目标
本研究旨在提出一种基于双层优化的电动汽车充放电调度策略，以IEEE33节点配电网为研究对象，通过上下两层优化模型的协同作用，实现电动汽车充电策略的优化，降低电网运行成本，提高电网运行稳定性，并满足电动汽车用户的充电需求。
三、双层优化调度策略
1. 上层优化模型（输电网层）
目标：以减少发电机组的运行成本、PM2.5排放量、用户的总充电成本和弃风电量为目标，优化电网运行成本。
约束条件：
- 电力平衡约束：确保电网在各时段的发电量与负荷量平衡。
- 发电机出力约束：考虑发电机组的最大和最小出力限制。
- 线路传输容量约束：确保电网各线路的传输功率不超过其容量限制。
- 电动汽车充放电约束：考虑电动汽车的充电功率、放电功率和电池容量限制。
优化方法：采用混合整数线性规划方法，通过优化调度策略，确定各时段的机组启停状态、出力以及电动汽车的充放电负荷。
2. 下层优化模型（配电网层）
目标：以降低网损为目标，优化电动汽车充放电负荷的时间分布特性，提高配电网运行经济性。
约束条件：
- 节点电压约束：确保电网各节点的电压在允许范围内。
- 支路潮流约束：确保电网各支路的潮流不超过其限制。
- 电动汽车空间迁移特性：考虑电动汽车在电网节点中的流动性，合理分配充放电负荷。
优化方法：采用非线性规划方法，基于最优潮流模型，根据上层优化结果，将各时段的电动汽车总充放电负荷优化分配到配电网的各个节点上。
四、IEEE33节点配电网模型
IEEE33节点配电网是一个典型的辐射状配电网测试模型，包含33个节点和32条馈线，额定电压为12.66kV，总有功负荷为3.715MW，总无功负荷为2.3Mvar。节点1为平衡节点（连接上级电网），其余节点为负荷节点，可接入居民负荷、商业负荷及电动汽车充电负荷。
五、仿真分析
1. 仿真平台
基于标准的10机系统和IEEE33节点构建电力系统仿真平台，应用优化软件（如AIMMS、Matlab等）对双层优化调度策略进行仿真分析。
2. 仿真场景
设置不同的仿真场景，包括电动汽车接入数量、充电时段、充电功率等参数的变化，以分析不同场景下双层优化调度策略的有效性。
3. 仿真结果
- 电网运行成本：通过仿真实验，验证双层优化调度策略能够显著降低电网运行成本，包括发电成本、输电成本和备用成本等。
- 电动汽车充电策略：优化后的电动汽车充电策略合理，能够有效满足用户侧的充电需求，并降低用户的充电成本。
- 电网运行稳定性：双层优化调度策略能够有效控制电动汽车充电带来的负荷波动，提高电网运行稳定性。
- 网损降低：通过优化电动汽车充放电负荷的时间分布特性，降低配电网网损，提高配电网运行经济性。
六、关键技术与挑战
1. 关键技术
- 双层优化模型构建：构建上下两层优化模型，分别考虑电网运行层面的经济性目标和用户侧的充电需求。
- 优化算法设计：设计合适的优化算法，求解双层优化模型，得到最优的电动汽车充放电调度策略。
- 数据采集与处理：采集和处理大量的数据信息，包括电动汽车的分布、充放电需求、电网供电能力等，为优化模型的制定提供数据支持。
2. 面临的挑战
- 用户行为不确定性：电动汽车用户的充电行为具有不确定性，如何准确预测用户充电需求是优化调度的难点。
- 电网安全性与可靠性：在优化调度过程中，需要确保电网的安全性和可靠性，避免因电动汽车充电导致的电网故障。
- 计算复杂度：双层优化模型涉及多个目标和约束条件，计算复杂度较高，需要设计高效的优化算法。
七、结论与展望
1. 研究结论
本研究提出了一种基于双层优化的电动汽车充放电调度策略，以IEEE33节点配电网为研究对象，通过上下两层优化模型的协同作用，实现了电动汽车充电策略的优化。仿真分析结果表明，该策略能够有效降低电网运行成本，提高电网运行稳定性，并满足电动汽车用户的充电需求。
2. 未来展望
- 考虑更多复杂因素：未来可以进一步研究将双层优化调度策略应用于实际电网，并考虑更复杂的因素，如用户行为模型、电网安全性和可靠性等。
- 引入智能技术：利用大数据、人工智能等先进技术手段，提高电动汽车充电需求的预测精度，优化充放电调度策略。
- 推动政策与标准制定：加强与政府、行业组织的合作，推动相关政策和标准的制定，为电动汽车与电网的协同优化提供有力保障。
📚2 运行结果
2.1 原文结果
2.2 复现结果
🎉3参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]胡文平,何立夫,陈杰军,于腾凯,孟良.考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略[J].电力系统保护与控制,2016,44(21):22-28.