基于遗传算法的电动汽车实时优化模型与实现

• 作者: 朱家家 王红蕾
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车 V2G 实时电价需求侧响应 削峰填谷 遗传算法
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 154-159
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.12.036

摘要

电动汽车作为冲击性负荷接入微电网,不仅会影响微电网的稳定性,还会增加电动汽车用户的用电成本.为加强电动汽车与微电网间协作,充分利用电动汽车在微电网能量调度中的高度灵活性,本文提出一种基于遗传算法的电动汽车实时优化模型.首先构建电动汽车实时需求侧响应函数,以充放电价格为杠杆有序引导用户充放电.然后以用户用电成本和微电网运营商发电备份成本最小化为目标,建立电动汽车实时充放电模型,采用遗传算法进行仿真求解.算例结果表明,所提出的电动汽车实时充放电优化模型和决策能有效降低微电网负荷峰谷差、减少微电网的日前发电备份成本,并为参与V2G服务的用户减少用电成本.