基于PSO算法的电动汽车有序充放电两阶段优化策略

• 作者: 张良 孙成龙 蔡国伟 黄南天 吕玲
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车 有序充放电 优化策略 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 智能电网|Smart Grid
• 页码范围: 1837-1851,中插17
• 页数: 16页
• 分类号: TM91
• 语种: 中文
• DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.211150

摘要

传统分时电价(time-of-use tariff,TOUT)和实时电价(real-time price,RTP)需求响应机制均会在负荷低谷时段产生新的负荷高峰,针对这一问题,考虑电网侧的调峰需求以及不同用户对充电电量、充电成本的不同需求和参与意愿,提出一种分时电价动态优化方法.所提方法根据每辆电动汽车(electric vehicle,EV)接入电网时的负荷信息动态更新该EV的峰谷电价,弥补了TOUT和RTP充电方式的缺点.基于所提分时电价动态优化方法,通过建立充电电量最多和充电成本最小多目标函数,采用粒子群算法对每辆EV的充(放)电行为进行两阶段优化,并通过引入虚拟荷电状态对优化后的充(放)电行为进行修正,由每位用户自主响应实现EV的有序充(放)电.为验证所提方法的有效性,基于2017年全美家用车辆调查结果(NHTS2017),采用蒙特卡洛法模拟某居民区1000辆EV的充电需求,并对不同充电策略、不同优化权重、不同参与度和不同V2G(vehicle to grid)响应度下的充电需求进行了仿真分析,结果表明,相较于其他充电策略,所提优化策略可以明显降低用户的充电成本和负荷曲线的峰谷差.