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基于GA-GWO算法的電動(dòng)汽車有序充放電兩階段優(yōu)化策略

來源：電工電氣發(fā)布時(shí)間：2025-03-03 14:03瀏覽次數(shù)：309

基于GA-GWO算法的電動(dòng)汽車有序充放電兩階段優(yōu)化策略

閆麗梅¹，王登銀¹，洪益民¹，劉繼翔²

(1 東北石油大學(xué) 電氣信息工程學(xué)院，黑龍江大慶 163318；

2 國網(wǎng)河南省電力公司新縣供電公司，河南新縣 465550)

摘要：電動(dòng)汽車(EV)聚集性無序充電會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定性運(yùn)行產(chǎn)生不良影響。考慮電網(wǎng)側(cè)的調(diào)峰需求和 EV 用戶的充電需求及充電成本，在基于分時(shí)電價(jià)的基礎(chǔ)上，提出最小臨界電量對(duì) EV 向電網(wǎng)進(jìn)行饋電進(jìn)行限制，并給出一種基于最小臨界電量的兩階段有序充放電控制策略，以 EV 用戶充電費(fèi)用最小與電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)最小為目標(biāo)，建立 EV 充放電優(yōu)化模型。利用遺傳-灰狼優(yōu)化算法(GA-GWO)對(duì) EV 的充放電行為進(jìn)行優(yōu)化，采用蒙特卡洛法模擬某居民區(qū) 450 輛 EV 的充電需求，與其他充電策略在不同滲透率的場(chǎng)景下進(jìn)行了對(duì)比仿真，結(jié)果表明，所提出充放電優(yōu)化策略能起到降低負(fù)荷方差以及削峰填谷作用，且隨著參與調(diào)度的電動(dòng)汽車數(shù)量增多，優(yōu)化效果更明顯。

關(guān)鍵詞： 電動(dòng)汽車；分時(shí)電價(jià)；最小臨界電量；兩階段有序充放電；遺傳- 灰狼優(yōu)化算法

中圖分類號(hào)：TM734 ；U469.72 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3175(2025)02-0024-08

A Two-Stage Optimization Strategy for Orderly Charging and Discharging of

Electric Vehicles Based on GA-GWO Algorithm

YAN Li-mei¹, WANG Deng-yin¹, HONG Yi-min¹, LIU Ji-xiang²

（1 School of Electrical & Information Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China;

2 Xinxian Power Supply Company of State Grid Henan Electric Power Company, Xinxian 465550, China）

Abstract: Aggregate disordered charging of electric vehicles (EV) can adversely affect the safe and stable operation of power systems.Considering the peak shaving demand on the grid side, the charging demand and charging cost of EV users, the minimum critical amount is proposed to limit the feeding of EV to the grid based on the time-of-use tariff. A two-stage orderly charging and discharging control strategy based on the minimum critical power is proposed, and an EV charging and discharging optimization model is established with the goal of minimizing the charging cost of EV users and minimizing the fluctuation of grid load. The genetic algorithm-gray wolf (GA-GWO) was used to optimize the charging and discharging behavior of EV, and the Monte Carlo method was used to simulate the charging demand of 450 EV in a residential area, and the simulation was compared with other charging strategies in different penetration scenarios. The results show that the proposed charging and discharging optimization strategy can reduce the load variance and peak shaving and valley filling, and the optimization effect is more obvious with the increase of the number of electric vehicles participating in the scheduling.

Key words: electric vehicle; time-of-use tariff; minimum critical power; two-stage orderly charging and discharging; genetic algorithm-gray wolf

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