风电-电动汽车协同调度：多目标优化与电价机制

本文主要探讨了在大规模风电并网背景下，电动汽车的无序接入对电网调度产生的挑战，以及如何通过整合需求响应策略来优化风电和电动汽车的协同调度。作者提出了一个多目标优化模型，旨在解决风电消纳问题和电动汽车的入网问题，兼顾负荷方差的最小化和车主支付费用的最小化。 模型的核心是利用价格机制，通过设置合理的电价浮动，引导电动汽车根据电网需求进行充放电。这种动态的价格信号鼓励电动汽车在高峰时段减少充电，低谷时段提供储能支持，从而降低电网负荷峰谷差，减轻风电消纳压力。同时，通过NSGA-Ⅱ算法，这是一种进化计算中的多目标优化算法，能够找到满足多种目标之间的平衡点，得到Pareto最优解集，确保了效率和公平性的双重考虑。 文献研究指出，尽管已有工作关注了电价引导电动汽车有序充电，但很少涉及放电行为的优化，也没有充分考虑风电与电动汽车的协同效应。现有的模型往往只侧重于电网成本或车主满意度，而忽视了两者之间的联动。本文则弥补了这些不足，通过综合考虑风电的特性、电动汽车的需求响应以及车主的经济利益，构建了一个更为全面的调度模型。 此外，文中还讨论了不同电价浮动比例对电动汽车入网行为的影响，这表明政策制定者可以通过调整电价策略来调控电动汽车的参与程度，从而实现能源供需的更好匹配。通过实例分析，结果显示了这种协同调度策略的有效性，不仅降低了电网调度压力，也减少了车主的经济负担，促进了电力系统的低碳可持续发展。 本文的工作对于推动风电和电动汽车的高效协同调度，以及在市场环境中通过价格机制引导需求响应具有重要意义，对于电力系统的智能调度和绿色转型具有理论和实践价值。