【摘 要】
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为了平抑可再生能源发电的波动性,可以建立双层调度模型,对停驶、分散的电动汽车进行分层分区充放电优化调度。在上层模型中,优化各电动汽车代理商在各时段的充放电用于减小
【基金项目】
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河北省高等学校创新团队领军人才培育计划资助项目(LJRC003)
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为了平抑可再生能源发电的波动性,可以建立双层调度模型,对停驶、分散的电动汽车进行分层分区充放电优化调度。在上层模型中,优化各电动汽车代理商在各时段的充放电用于减小可再生能源出力的波动,同时考虑各代理商所管辖电动汽车数量、电池储存电量、充放电功率等约束条件。在下层模型中,各个代理商对其所管辖的电动汽车充放电时间进行优化管理,使其在满足用户出行计划的条件下,最大程度上和上层调度计划一致。针对上下层模型求解问题,均采用遗传粒子群算法,充分发挥遗传算法和粒子群算法的优点,增强寻优能力、加快进化速度、提高收敛精度。
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