配电网灵活性提升：电动汽车有序充电与储能优化调度

"该文提出了一种综合考虑电动汽车充电、储能系统及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化方法，旨在解决分布式电源出力波动及电动汽车无序充电带来的配电网灵活性问题。文章首先定义了净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度和净负荷允许波动裕度三个灵活性评价指标，然后建立了两个阶段的优化模型。第一阶段利用蒙特卡洛树搜索技术设计了电动汽车有序充电策略，鼓励在低谷时段充电。第二阶段在此基础上，结合储能和可中断负荷，构建了优化调度模型，并应用粒子群优化算法求解，以进一步提升灵活性和经济性。通过IEEE 33节点系统的案例分析，验证了该方法的有效性和经济性。" 本文针对当前配电网面临的挑战，即分布式电源(DG)的波动性和电动汽车(EV)的无序充电导致的灵活性问题，提出了一种创新的优化策略。作者首先阐述了灵活性的重要性，并从配电网的角度定义了三种灵活性评价指标：净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度和净负荷允许波动裕度，这些指标有助于量化配电网应对负荷变化的能力。 接着，文章提出了一个两阶段的灵活性提升优化模型。在第一阶段，基于蒙特卡洛树搜索算法，设计了电动汽车的有序充电策略。这种策略能够智能地指导EV车主在电网负荷低谷时段进行充电，从而减轻电网压力，提高灵活性。第二阶段的优化模型考虑了储能系统和可中断负荷，通过粒子群优化算法寻求最佳调度方案，进一步增强配电网的灵活性和整体经济效益。 案例研究表明，所提出的两阶段优化方法对于改善配电网的灵活性和经济性具有显著效果。在IEEE 33节点系统上进行的仿真验证了这种方法的有效性。通过这种方式，不仅能够妥善处理大规模EV充电对电网的影响，还能更好地集成分布式电源，确保电网稳定运行。 该研究为解决分布式电源和电动汽车对配电网的冲击提供了一种实用的解决方案，强调了灵活性资源的有效调度在保障电网稳定性与经济性中的关键作用。同时，提出的两阶段优化模型和有序充电策略对于未来智能电网的发展具有重要的理论和实践价值。