【摘 要】
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电动汽车（electric vehicles,EVs）的规模化并网和风光等可再生能源的不稳定出力,给微电网电源容量优化带来更多不确定性影响。利用分时电价机制引导和蒙特卡洛方法模拟不同管理
【基金项目】
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四川省教育厅重点项目(13ZA0023);四川省电力电子节能技术与装备重点实验室项目(SZJJ2015-064);太阳能技术集成及应用推广四川省高校重点实验室资金项目(TYN2015-01,09);西华大学研究生创新基金(ycjj2016160)
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电动汽车（electric vehicles,EVs）的规模化并网和风光等可再生能源的不稳定出力,给微电网电源容量优化带来更多不确定性影响。利用分时电价机制引导和蒙特卡洛方法模拟不同管理模式下的EV负荷,采用场景生成和K均值聚类算法构造风光典型场景集,以年总经济成本最优为目标函数,经粒子群算法优化得出含EV的微电网容量配置方案。仿真结果表明,考虑风光资源不确定性的配置方案能提高微电网的可靠性;有效的能量管理模式可以发挥EV的削峰填谷作用,降低EV用户年充放电成本和微电网年总经济成本。
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