《考慮峰谷差率和用車約束度的多目標優(yōu)化模型分析》1000字

考慮峰谷差率和用車約束度的多目標優(yōu)化模型分析綜述用戶在響應(yīng)V2G調(diào)度后，在空閑時刻會頻繁向電網(wǎng)輸電，這一過程限制了車輛和用戶的使用時間，將導(dǎo)致電動汽車在送電時段無法參與出行。同時由于放電行為，車載動力電池的可用電荷容量也會下降，即減少了用戶用車的可用電量，限制了用戶的行駛距離，將直接對用戶便捷性造成負面后果，也會影響電動汽車使用者對V2G調(diào)控的滿意度以及其參與意愿。因此，本節(jié)將同時考慮電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)的利益，以峰谷差率和用車約束度為實現(xiàn)目標，實現(xiàn)對電動汽車充放電的優(yōu)化。1.1.1目標函數(shù)本算例選取在人群密集的居民社區(qū)里，以該小區(qū)內(nèi)的全體電動汽車為樣本，統(tǒng)計全部電動汽車在各個時刻的充放電負荷26]。（1）電網(wǎng)側(cè)選擇負荷峰谷差率作為目標函數(shù)，因為峰谷差率是對電網(wǎng)負荷的直觀表現(xiàn)，可以體現(xiàn)負荷的波動強度，峰谷差率越小代表電力系統(tǒng)負荷曲線越平滑波動越小。目標函數(shù)具體如下： 式中，L為小區(qū)的總負荷，為電網(wǎng)中j時段的基本負荷功率，為第i輛電動汽車在j時刻的充放電功率，功率數(shù)值為正時代表充電，數(shù)值為負時代表放電，N為電動汽車總量。（2）當用戶在V2G的調(diào)控下積極參與有序充放電時，電動汽車充放電行為隨機性下降，用戶用車的不便利程度會大大提升。而用戶用車便利度與用戶響應(yīng)V2G策略的積極性又密切相關(guān)，所以論文制定一天內(nèi)用戶用車約束度概念來側(cè)面衡量用戶對V2G的響應(yīng)度和滿意度。當用車約束度越高，用戶用車便利程度降低，用戶滿意度降低，隨之響應(yīng)度下降。單位時間內(nèi)，集群合計放電量： 式中：為集群充放電功率。單位時間內(nèi)集群最大充放電量： 式中：為電動汽車總數(shù)；為單位時間充放電最大功率。根據(jù)電動汽車向電網(wǎng)送電所構(gòu)成的用車不便的使用時間限制，建立用車約束度的數(shù)學(xué)模型： 式中：G為用車約束度。1.1.2約束條件約束條件主要包括單臺車輛最大最小充放電功率約束、電動汽車一天內(nèi)的充放電量約束。（1）電功率約束 式中：為單輛汽車的最大充放電功率。（2）充放電量約束 式中：表示充電功率。1.1.3模型求解理論上，在V2G控制下電網(wǎng)的峰谷差率大時，用戶約束度低但用電方式滿意度變好；在V2G控制下電力系統(tǒng)峰谷差率較小時，用戶約束度高但用電方式滿意度變差。而我們希望電力系統(tǒng)側(cè)峰谷差率較小的同時，用戶側(cè)的用車約束度也盡量低。兩者優(yōu)化理想效果不能同時達到，無法滿足兩個都取得最優(yōu)，因此只能采取折中辦法考慮在滿足峰谷差率較低的同時用戶約束度不太大。因此選取基于Pareto最優(yōu)的多目標遺傳算法，