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💥第一部分——内容介绍

基于双层优化的大规模电动汽车充放电时空调度策略研究

摘要：在化石能源短缺与环保需求推动下，电动汽车规模化发展与风电并网比例提升，但电动汽车无序充放电引发电网安全问题，风电不确定性增加调度难度，且现有调度缺乏时空维度全局优化。本文提出兼顾输配电网协同、风电消纳与电动汽车用户收益的调度策略，构建输配电网双层优化模型，上层输电网基于机组组合实现时域优化，下层配电网基于最优潮流完成空域优化，采用蒙特卡洛仿真考虑风电不确定性。以 10 机输电网 + IEEE33 节点配电网为仿真对象，验证策略可实现 100% 风电消纳，提升用户收益，且电动汽车充放电负荷空间分布对配电网有显著影响。该策略能有效协调输配电网资源，为配电网规划和电价机制设计提供理论依据。

关键词：双层优化；电动汽车；充放电调度；风电消纳；输配电网；时空调度

一、研究背景：电动车与风电并网的电网调度难题

在化石能源短缺和环保要求的双重驱动下，电动汽车（EV）与风电成为电力系统发展的重要方向。然而，二者规模化接入给电网调度带来诸多技术痛点。

电动汽车无序充放电易造成电网峰谷差扩大、电压波动甚至线路过载。尽管 V2G 技术具备调峰潜力，但缺乏全局化的调度策略，难以充分发挥其优势。风电具有不确定性与波动性，精准预测难度大，给电网功率平衡带来挑战。虽然电动汽车的储能特性可消纳风电，但需要设计针对性的协同调度方案，以实现二者的高效互动。

现有电动汽车调度策略多单独考虑输电网或配电网，未实现输配协同，忽略了电网的层级特性，导致调度结果缺乏全局最优性。电动汽车具有移动性，其空间分布随时间显著变化，现有研究未充分考虑这一特性，造成配电网负荷分配不合理，网损增加。此外，未结合电价机制设计调度策略，难以调动电动汽车用户参与电网调度的积极性，调度方案的工程可操作性不足。

二、研究目的与意义

2.1 研究目的

提出兼顾输配电网协同、风电消纳与电动汽车用户收益的大规模电动汽车充放电调度策略，实现充放电负荷的时域与空域联合优化，解决现有调度策略存在的问题，提升电网运行的经济性、稳定性和风电消纳能力。

2.2 研究意义

理论意义：构建输配电网协同的双层优化模型，填补了现有研究在时空维度联合调度方面的空白，为电动汽车充放电调度领域提供了新的理论方法。
实践意义：该策略可直接应用于新能源高渗透地区的电网调度中心，为电力公司制定电动汽车电价机制、配电网企业开展规划设计提供理论依据，适用于工业园区、智慧城市等场景的电动汽车集群调度，在 “双碳” 目标下具有重要的工程应用价值。

三、研究方法

3.1 双层优化模型构建

构建输配电网协同的双层优化模型，实现电动汽车充放电的时域 + 空域联合调度。上层输电网以机组组合为基础，输入电价、电动汽车数量、风电预测曲线等数据，完成时域优化，输出火电机组状态、风电弃风量、电动汽车充放电时域曲线；下层配电网以最优潮流为基础，输入上层结果与配电网负荷数据，完成空域优化，最终得到电动汽车充放电的时空分布方案，实现输配电网的协同调度。

3.2 上层输电网时域优化

构建含风电、火电机组、电动汽车的机组组合（UC）模型，目标是最小化火电机组燃料成本、启停成本、PM2.5 排放惩罚、电动汽车用户充电成本与风电弃风惩罚。通过优化模型，实现电动汽车充放电负荷的时间维度优化，确定不同时段的充放电车辆数量。具体而言，考虑不同时段电价差异，引导电动汽车用户在低电价时段充电、高电价时段放电，同时合理安排火电机组出力，消纳风电，减少弃风。

3.3 下层配电网空域优化

基于上层结果构建最优潮流（OPF）模型，以配电网网损最小为目标。结合电动汽车的移动性，将其分布分为住宅、商业、办公功能区，实现电动汽车充放电负荷的空间维度优化，确定不同节点的充放电车辆数量。通过优化电动汽车在不同节点的充放电安排，改善配电网的负荷分布，降低网损，提高电压质量。

3.4 风电不确定性处理

采用蒙特卡洛仿真生成风电场景，考虑风电的不确定性与波动性。通过对大量风电场景的模拟和分析，评估不同场景下调度策略的性能，提高调度策略的鲁棒性，确保在风电不确定的情况下仍能实现有效的调度和风电消纳。

四、研究结果

4.1 风电消纳效果

以 10 机输电网 + IEEE33 节点配电网为仿真对象，验证了所提策略可实现 100% 风电消纳。通过双层优化模型的协调调度，合理安排电动汽车充放电和火电机组出力，有效消纳了风电的波动，提高了新能源的利用率。

4.2 用户收益提升

分时电价与差异化放电电价能显著提升用户收益。分时电价引导用户在低电价时段充电，降低了充电成本；差异化放电电价根据不同时段和地点的放电需求，给予用户不同的放电补偿，激励用户参与放电调度，增加了用户的放电收益。

4.3 配电网影响分析

电动汽车充放电负荷的空间分布对配电网网损和电压水平影响显著。合理的空间分布可以降低配电网网损，提高电压质量；反之，不合理的分布会导致网损增加，电压波动加剧。通过下层配电网的空域优化，可以有效改善电动汽车充放电负荷的空间分布，提高配电网的运行性能。

五、研究总结与展望

5.1 核心研究成果

构建了输配电网协同的双层优化模型，实现电动汽车充放电的时域 + 空域联合调度，打破了输配电网调度分离的现状，为电动汽车充放电调度提供了新的思路和方法。
结合蒙特卡洛场景法考虑风电不确定性，实现 100% 风电消纳，提升了调度策略的鲁棒性，增强了调度策略对风电波动的适应能力。
量化分析了电价、渗透率、空间分布的影响，为配网规划和电价机制设计提供了量化建议，有助于电力公司和配电网企业制定科学合理的规划和电价策略。
兼顾电网与用户双收益，通过差异化电价调动用户参与积极性，提升了策略的工程可操作性，使调度策略更具实际应用价值。

5.2 应用前景

该策略可直接应用于新能源高渗透地区的电网调度中心，实现电动汽车与风电的协同消纳，提升电网运行的经济性与稳定性。同时，可为电力公司制定电动汽车电价机制、配电网企业开展规划设计提供理论依据，也适用于工业园区、智慧城市等场景的电动汽车集群调度，在 “双碳” 目标下具有重要的工程应用价值。

5.3 改进与研究方向

5.3.1 学术层面

将电动汽车的 SOC、行驶特性、电池寿命等个体因素纳入模型，提升调度精细化程度，更准确地反映电动汽车的实际运行情况，优化调度策略。
纳入光伏、储能等分布式电源，构建多源协同的优化模型，充分发挥多种能源的互补优势，提高能源利用效率。
优化算法降低计算量，提升模型的实时调度能力，满足电网实时调度的需求，提高调度策略的响应速度。
考虑多区域电网的互联特性，拓展模型的适用范围，实现更大范围的电网协同调度和资源优化配置。

5.3.2 行业层面

结合实际电网数据开展工程试点，验证模型的现场适用性，根据实际运行情况对模型进行进一步优化和完善。
设计基于该策略的 V2G 聚合商运营模式，降低电网与用户的对接成本，促进电动汽车与电网的互动发展。
制定适配该调度策略的电动汽车充电设施建设标准，实现充放电负荷的合理空间分布，提高充电设施的利用效率，保障电网的安全稳定运行。

六、结论

本文提出的基于双层优化的大规模电动汽车充放电时空调度策略，通过构建输配电网协同的双层优化模型，结合蒙特卡洛场景法考虑风电不确定性，实现了电动汽车充放电的时域与空域联合优化。研究结果表明，该策略可有效协调输配电网资源，实现 100% 风电消纳，提升用户收益，改善配电网运行性能。该策略具有重要的理论意义和实践价值，为电动汽车充放电调度领域的研究提供了新的方向和方法，也为电网的可持续发展和 “双碳” 目标的实现提供了有力支持。未来，将进一步从学术和行业层面对该策略进行改进和完善，推动其在实际工程中的广泛应用。