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📋 📋 📋 本文目录如下： 🎁 🎁 🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码、数据及文章讲解
💥1 概述
文献来源：
随着电动汽车V2G ( Vehicle-to-grid技术的发展，通过充电设施与配电系统相连的电动汽车逐渐演变为一种理想的可控资源，可以为配电系统的经济安全运行提供峰荷转移、电压调节、旋转备用等诸多类型的辅助服务。这些辅助服务大大增加了电动汽车与电力系统间的互动频率及互动深度，尤其是对于含高密度分布式新能源的主动配电系统，可控的电动汽车资源可以显著缓解分布式式新能源的随机性与间歇性带来的不利影响。因此，研究V2G环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法，更好地实现分布式电源与电动汽车充电站的联合运行，具有显著的工程意义和经济价值。
基于这一背景，本章构建了单向/双向V2G环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置模型，以确定配电系统中分布式电源与电动汽车充电站的最佳安装位置及安装容量。单向V2G环境下l151，电动汽车的充电时间段被认为是可调节的对象，在充分满足电动汽车充电需求的前提下合理部署相应的充电方案可以有效提高配电系统运行的经济性和安全性。而在双向V2G环境下[152，电动汽车不仅可以从配电系统获取电能，还能在必要的时候向配电系统释放自身储存的电能，从而为配电系统的运行提供帮助。本章构建的联合配置模型以年化社会总成本最小为目标，采用线性化的Distflow潮流方程表征系统中各个状态量间的关系，并应用二阶锥松弛技术处理支路电流约束，最终呈现为一个在多项式时间内可解的混合整数二阶锥规划模型。为了验证该模型的有效性,本章选取光伏电站、微型燃气轮机两种典型的分布式电源，在江苏地区一个实际的电气-地理信息耦合系统上进行了测试，并对相关参数展开了灵敏度分析。
作为光伏电站出力建模方法研究的基础，首先要对目标区域内的太阳光照强度分布情况进行表征。与第四章中的相关表征方法一致，本章基于历史数据拟合典型的太阳光照强度分布曲线，以体现太阳光照强度的时序波动性。图5-1基于美国俄勒冈大学太阳辐射监测实验室公开的犹他州摩押地区（Moab）历史太阳光照强度数据拟合了一组典型的太阳光照强度分布曲线，其以年最大太阳光照强度作为标幺值系统的基值，并针对不同季节的历史数据进行了各自独立的处理。
基于以上得到的电动汽车到达数量的分布曲线和停留时间的分布曲线，以及每辆电动汽车的荷电状态，可以合理生成任一典型日的目标区域内电动汽车负荷分布情况，获取每一辆可接受V2G调度的电动汽车的到达时间、停留时间、荷电状态等信息，每一辆不接受V2G调度的电动汽车的到达时间、停留时间、充电功率等信息。使用N,表示目标区域内的土地区块数量,N。表示整个典型日内以土地区块n为目的地的电动汽车数量，则具体的流程如图5-2所示。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[1]罗李子. 互动环境下分布式电源与电动汽车充电站的优化配置方法研究[D].东南大学,2019.DOI:10.27014/d.cnki.gdnau.2019.000278.
