【摘 要】
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针对电动汽车无序充电会加大负荷曲线的峰谷差,而且传统的分时电价充电方法也会在负荷低谷时段形成新的负荷高峰的问题,建立了以高、低电价时段负荷曲线波动最小及充电费用最低为目标的多目标函数优化模型。模型的第一阶段针对高电价时段;此时电动汽车主要参与放电,进而实现通过降低负荷曲线的峰值以减小峰谷差并获得放电收益。第二阶段针对低电价时段;此时电动汽车参与充电,进而实现通过提高负荷曲线谷值来降低峰谷差,同时最
【基金项目】
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国家自然科学基金(51967004);
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针对电动汽车无序充电会加大负荷曲线的峰谷差,而且传统的分时电价充电方法也会在负荷低谷时段形成新的负荷高峰的问题,建立了以高、低电价时段负荷曲线波动最小及充电费用最低为目标的多目标函数优化模型。模型的第一阶段针对高电价时段;此时电动汽车主要参与放电,进而实现通过降低负荷曲线的峰值以减小峰谷差并获得放电收益。第二阶段针对低电价时段;此时电动汽车参与充电,进而实现通过提高负荷曲线谷值来降低峰谷差,同时最小化电动汽车充电成本。采用粒子群算法对各个阶段接入电网的电动汽车集群充放电策略进行优化,并且引入虚拟荷电状态的概念指导下一时段的优化行为。采用蒙特卡洛方法模拟某居民区的电动汽车充电需求;在不同的渗透率条件下,分别对不同的充电策略进行仿真分析。结果表明,相较于其他传统优化策略,所提出的优化策略可以有效降低电网负荷峰谷差及用户的充电成本。
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