【摘 要】
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针对大规模电动汽车无序接入电网给电力系统带来的负荷压力问题,提出一种含不确定性电源的电动汽车有序充放电控制策略.首先,采用电动汽车与电网(V2G,Vehicle-to-grid)互动模式解决电网中光伏发电和风力发电的不稳定性与易波动性.其次,在分时电价策略的引导下,以降低电网等效日负荷波动与减少电动汽车充放电成本为目标函数,建立一个考虑风光发电与电动汽车协调优化的多目标调度模型.最后,采用基于帕累托(Pareto)最优解集的多目标粒子群算法(MOPSO,multi-objective particle s
【机 构】
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安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室,安徽 芜湖 241000
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针对大规模电动汽车无序接入电网给电力系统带来的负荷压力问题,提出一种含不确定性电源的电动汽车有序充放电控制策略.首先,采用电动汽车与电网(V2G,Vehicle-to-grid)互动模式解决电网中光伏发电和风力发电的不稳定性与易波动性.其次,在分时电价策略的引导下,以降低电网等效日负荷波动与减少电动汽车充放电成本为目标函数,建立一个考虑风光发电与电动汽车协调优化的多目标调度模型.最后,采用基于帕累托(Pareto)最优解集的多目标粒子群算法(MOPSO,multi-objective particle swarm optimization)对该模型进行求解.通过算例对比分析表明,该模型不仅能平抑负荷波动,而且能降低用户成本,使电网与用户互利共赢.
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