【摘 要】
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随着电动汽车的规模化应用，电力系统正面临着经济及环境的双重考验，为了应对新的挑战，本文提出了一种V2G模式下考虑用户满意度的动态经济/排放调度模型。首先利用蒙特卡洛随机抽样方法分析了大规模EV无序充电对电网负荷的影响；其次，为了兼顾电网与用户双侧利益，在经济调度各时段内，以EV的充放电功率以及火电机组的出力作为决策变量，以负荷峰谷差、总的燃料费用以及污染物排放作为目标函数，充分考虑电力系统约束、E
【基金项目】
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贵州省科技计划项目（[2018]5615）； 第二批国家级新工科研究与实践项目（E-NYDQHGC20202227）；
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随着电动汽车的规模化应用，电力系统正面临着经济及环境的双重考验，为了应对新的挑战，本文提出了一种V2G模式下考虑用户满意度的动态经济/排放调度模型。首先利用蒙特卡洛随机抽样方法分析了大规模EV无序充电对电网负荷的影响；其次，为了兼顾电网与用户双侧利益，在经济调度各时段内，以EV的充放电功率以及火电机组的出力作为决策变量，以负荷峰谷差、总的燃料费用以及污染物排放作为目标函数，充分考虑电力系统约束、EV约束以及用户满意度约束，动态优化电力系统经济性、环境效益和EV的充放电功率。考虑到该模型的多约束复杂性，本文采用双层优化调度策略，并分别利用粒子群优化算法以及多目标粒子群优化算法对模型进行求解。以修改的IEEE 6机30节点系统为例进行仿真分析，本文提出模型的合理性得到了有效验证。
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