【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）

news2024/9/26 5:17:40

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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、文章讲解

💥1 概述

电动汽车EV(Electric Vehicle)具有清洁环保、高效节能的优点,不仅能缓解化石能源危机,而且能够有效地减少温室气体的排放。2015年10月，国务院发布加快EV充电基础设施建设的指导意见,指出到2020年充电基础设施能满足500万辆EV充电需求,预计未来几年我国EV的保有量将大幅增长。然而,规模化EV的无序充电会加大电网负荷的峰谷差,并对电力系统的规划、配电网的电能质量和经济运行以及稳定性带来显著的影响，反之.对EV的充电行为进行有序优化控制,充分发挥EV作为分布式储能元件的优势,能够实现削峰填谷、平抑可再生能源出力波动的功能,并为电网提供调峰、调频等辅助服务。本文利用蒙特卡洛模拟法和拉格朗日松弛法模拟出电动汽车负荷曲线，同时求解出无序充电功率曲线，作为有序充电曲线的对比基础。

首先利用蒙特卡洛模拟法模拟出电动汽车负荷曲线同时求解出无序充电功率曲线，作为有序充电曲线的对比基础，之后利用拉格朗日松弛算进行电动汽车优化调度。

文献来源：

摘要：大量电动汽车无序充电会给电力系统尤其是配电系统的安全与经济运行带来影响甚至挑战。针对集中式优化与控制方法的不足和固定电价策略的缺陷,基于拉格朗日松弛法,将传统的电动汽车充电站有序充电调度集中式优化问题分解为N个子问题（N为需充电电动汽车数量）,提出了有序充电调度的分散式优化策略。优化模型以充电站收益最大为目标函数,考虑了用户用电需求、充电时间、变压器容量等约束和充电站分时电价策略。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛法模拟电动汽车充电需求,对采用集中式优化和分散式优化策略的有序充电和无序充电情形,以及充电站售电固定电价和分时电价模式下的充电站收益、削峰填谷效果、计算效率等进行仿真计算和分析。结果表明,所提方法相比于无序充电及充电站固定电价策略,可显著提高收益;相比于集中式优化,计算效率更高;充电站采用售电分时电价虽有"填谷"效果,但平抑负荷波动效果并不十分理想。

关键词：

电动汽车;分散式优化;拉格朗日松弛法;分时电价;固定电价;

之前在高中就有一直听到拉格朗日，拉格朗日是一个很牛的大佬。在学习SVM的时候，居然也见到了他的身影。让我们了解一下拉格朗日乘子法的具体内容。

在学习过程中，有时会遇到一些最优化问题。这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数，求其在指定作用域上的全局最小值（无论最大最小值都可以转化为最小值），二者均是求解最优化问题的方法不同之处在于应用的情形不同。

一般情况下，最优化问题会碰到下面三种：

无约束条件
等式约束条件
不等式约束条件

基本的拉格朗日乘子法就是求函数 $f(x_{1},x_{2},....)$ 在约束条件 $g(x_{1},x_{2},.....)$ 下的极值的方法。其主要思想是将约束条件函数与原函数联立，从而求出使原函数取得极值的各个变量的解。拉格朗日乘子法是在支持向量机为了更好的求解间距的方法。

在求解最优问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法，在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等式约束的时候使用KTT条件。

这篇文章对拉格朗日乘子法有所总结和应用：

（非线性规划Python）计及动态约束及节能减排环保要求的经济调度

📚2 运行结果

本文主要研究了基于拉格朗日松弛法的分散式优化策略在大规模EV优化调度中的应用,该策略
相对集中式优化策略而言具有较高的计算效率,并且基本不受EV调度规模的影响,适合在实时调度中使用;而在充电站实现最大收益方面﹐相比无序充电方式,收益明显提高﹔在对配电网负荷的影响方面,充电站售电电价采用不同的电价策略会对配电网负荷产生不同的影响。充电站在采用固定电价时,在分散式控制方式下出现了“填谷”效果。
仿真结果表明,充电站制定合适的售电电价策略极为重要,这将对配电网负荷与充电站收益产生直接的影响;在对配电网负荷影响方面,平抑负荷波动并不平滑﹔在研究拉格朗日松弛算法时,初始值 $\lambda _{0}$ 的选取会影响到算法的收敛速度。