计及预测负荷和用户需求差异的电动汽车实时调度优化

Abstract

针对电动汽车（electric vehicle，EV）大规模接入电网充电造成的过载风险问题，提出了计及预测负荷和用户需求差异的电动汽车实时优化策略。首先，根据签约与否将入网EV分为签约用户和非签约用户，通过分析实际场景将非签约用户纳入为需求响应对象，并根据用户的充电需求差异将其分为不同类别并建立相应的模型。其次，引入非签约用户响应概率与补偿电价的关系模型，建立聚合商和用户的补贴机制，根据电网需求和各类用户潜力制定各时段的实时调度方案。然后以配电网控制目标功率为约束，以聚合商盈利增比和用户平均收益增比为综合优化目标，采用粒子群算法分时段求解参与需求响应的EV充电功率。最后，经过多组仿真分析，证明了所提优化策略在削减负荷峰值的同时可以兼顾聚合商和用户的收益，验证了所提实时调度策略的有效性以及适用性。

Keywords

• 实时调度
• 预测负荷
• 需求差异
• 粒子群算法