基于PSO算法的电动汽车有序充放电两阶段优化策略

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.

关键词：电动汽车;有序充放电;优化策略;粒子群算法

所属期刊栏目：42

分类号：TM91

资助基金：吉林省科技厅国际科技合作项目20210402080GH

在线出版日期：2022-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：1837-1851,中插17