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新能源高比例渗透下电价响应驱动的车网协同优化策略
向黎锋, 张鸿伟, 张晓东, 陈颉
湖南电力
2025, 45 (6):
1-8.
DOI: 10.3969/j.issn.1008-0198.2025.06.001
针对车辆到电网(vehicle-to-grid,V2G)调度中,充电需求时间分布不确定性和高比例新能源渗透下出力不确定性导致电网负载难以平衡的问题,提出一种高比例新能源接入下电价响应驱动的车网协同优化策略。首先,构建一个面向高比例新能源接入场景的电价响应驱动车网协同优化模型,该模型通过调控电价引导V2G充电桩与电动汽车(electric vehicle, EV)的充放电行为,并以电网总成本最小化、电网负载峰谷差最小化和用户利益最大化为目标进行优化。其次,将第三代非支配遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅲ,NSGA-Ⅲ)与Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network,WGAN)融合,建立基于非支配排序和拥挤度距离选择精英解的奖励函数的动态调节算法,对模型进行求解。算例分析表明,相比于传统NSGA-Ⅲ算法,所提出的NSGA-Ⅲ+WGAN算法通过高效全局搜索与局部精调能力,能有效降低电网运行成本,提高电网的新能源消纳能力,平抑电网负载峰谷差,提高用户收益。
参考文献 |
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