[1]杜峰,向志豪.计及消纳风光的电动汽车充放电多目标优化调度[J].福建理工大学学报,2025,23(04):354-360.[doi:10.3969/j.issn.2097-3853.2025.04.007]
　DU Feng,XIANG Zhihao.Multi-objective optimization scheduling of electric vehicle charging and discharging considering accommodation of wind and solar energy[J].Journal of Fujian University of Technology;,2025,23(04):354-360.[doi:10.3969/j.issn.2097-3853.2025.04.007]
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计及消纳风光的电动汽车充放电多目标优化调度()
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《福建理工大学学报》[ISSN:2097-3853/CN:35-1351/Z]

卷:
第23卷
期数:
2025年04期
页码:
354-360
栏目:
出版日期:
2025-08-25

文章信息/Info

Title:
Multi-objective optimization scheduling of electric vehicle charging and discharging considering accommodation of wind and solar energy
作者:
杜峰; 向志豪
福建理工大学建筑与城乡规划学院
Author(s):
DU Feng;  XIANG Zhihao
School of Architecture and Urban Planning, Fujian University of Technology
关键词:
多目标优化调度; 风光消纳; 动态分时电价; 小生境技术; 电动汽车
Keywords:
multi-objective optimization scheduling;  wind and solar energy accommodation;  dynamic time-of-use electricity pricing;  niching technology;  electric vehicle
分类号:
TM73
DOI:
10.3969/j.issn.2097-3853.2025.04.007
文献标志码:
A
摘要:
针对电动汽车无序入网的问题,提出了电动汽车充放电调度与风光消纳的方法。建立了电动汽车的有序和无序充电模型;在动态分时电价机制的引导下,以最低微网等效负荷峰谷差均方值、最低电动汽车运行成本作为目标函数,建立了一个计及风光消纳的电动汽车充放电的多目标调度模型。用基于小生境的多目标粒子群算法来对模型进行求解,通过算例分析得出,该模型不仅可以降低电动汽车充放电成本、降低负荷峰谷差,还可以有效增加风光消纳。
Abstract:
A study was conducted addressing the issue of disordered access of electric vehicles into the power grid, proposing a method for the scheduling of electric vehicle charging and discharging in conjunction with the accommodation of wind and solar energy. Models for orderly and disorderly charging of electric vehicles were established. Under the guidance of a dynamic time-of-use electricity pricing mechanism, with the objectives of minimizing the peak-to-valley difference of the microgrid’s equivalent load and minimizing the operational cost of electric vehicles, a multi-objective scheduling model for electric vehicle charging and discharging considering the consumption of wind and solar energy was established. A multi-objective particle swarm algorithm based on niches was used to solve the model. Through case analysis, it was concluded that the model can not only reduce the cost of electric vehicle charging and discharging and decrease the load peak-to-valley difference, but also effectively increase the consumption of wind and solar energy.

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更新日期/Last Update: 2025-08-25