【摘 要】
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随着电动汽车的发展与普及,提出了一种用于协调电动汽车充放电的智能多代理分布式管理系统。建立以用户充电费用支出和负荷曲线峰谷差最小化为目标的多目标优化策略,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户行为。在峰谷电价的引导下,用户利用谷时段充电、峰时段放电提高自身利益,在初步得到理想的充电时段区间后,引入学习训练机制调整可间断充放电分段数,使负荷曲线最终达到理想的削峰填谷效果,采用宽容分层序列法求解多目标优化。优化结果表明本文的策略平抑负荷波动效果显著,能有效减少用户支出,增加用户收益,实现电网与用户互利双赢。
【机 构】
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武汉大学电气与自动化学院,武汉晴川学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51977156)。
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随着电动汽车的发展与普及,提出了一种用于协调电动汽车充放电的智能多代理分布式管理系统。建立以用户充电费用支出和负荷曲线峰谷差最小化为目标的多目标优化策略,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户行为。在峰谷电价的引导下,用户利用谷时段充电、峰时段放电提高自身利益,在初步得到理想的充电时段区间后,引入学习训练机制调整可间断充放电分段数,使负荷曲线最终达到理想的削峰填谷效果,采用宽容分层序列法求解多目标优化。优化结果表明本文的策略平抑负荷波动效果显著,能有效减少用户支出,增加用户收益,实现电网与用户互利双赢。
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