计及多重不确定性的规模化电动汽车接入配电网调度方法

李金鹏; 冯华; 陈晓刚; 章寒冰; 占震滨; 许银亮

doi:10.7500/AEPS20230830009

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计及多重不确定性的规模化电动汽车接入配电网调度方法

规模化电动汽车与电网智能友好互动关键技术 | 更新时间：2025-06-16

- 计及多重不确定性的规模化电动汽车接入配电网调度方法
- Dispatching Method for Large-scale Electric Vehicles Connecting to Distribution Network Considering Multiple Uncertainties
- 电力系统自动化 2024年48卷第7期页码：138-146
- 作者机构：
  
  1.清华大学深圳国际研究生院，广东省深圳市 518000
  2.国网浙江省电力有限公司丽水供电公司，浙江省丽水市 323000
  3.国网浙江省电力有限公司，浙江省杭州市 310027
  4.国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，浙江省杭州市 310014
- 作者简介：
  
  李金鹏(2000—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统分析。E-mail：lijp23@mails.tsinghua.edu.cn
  冯华(1980—)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向：电力系统分析。E-mail：fenghua@zj.sgcc.com.cn
  陈晓刚（1980—）男，博士，高级工程师，主要研究方向：智能电网。E-mail：carlcxg1980@126.com
  许银亮(1983—)，男，通信作者，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统分析、虚拟电厂、低碳能源系统。E-mail：xu.yinliang@sz.tsinghua.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司科技项目(5100-202219501A-3-0-SF)
- DOI：10.7500/AEPS20230830009
  中图分类号：
- 收稿：2023-08-30，
  
  修回：2023-11-22，
  
  网络出版：2024-02-23，
  
  纸质出版：2024-04-10
- 稿件说明：
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李金鹏,冯华,陈晓刚等.计及多重不确定性的规模化电动汽车接入配电网调度方法[J].电力系统自动化,2024,48(7):138-146.

LI Jinpeng,FENG Hua,CHEN Xiaogang,et al.Dispatching Method for Large-scale Electric Vehicles Connecting to Distribution Network Considering Multiple Uncertainties[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(7):138-146.
李金鹏,冯华,陈晓刚等.计及多重不确定性的规模化电动汽车接入配电网调度方法[J].电力系统自动化,2024,48(7):138-146. DOI： 10.7500/AEPS20230830009.

LI Jinpeng,FENG Hua,CHEN Xiaogang,et al.Dispatching Method for Large-scale Electric Vehicles Connecting to Distribution Network Considering Multiple Uncertainties[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(7):138-146. DOI： 10.7500/AEPS20230830009.

摘要

规模日益增长的电动汽车和可再生能源带来的不确定性给配电网的安全运营带来了严峻挑战。为综合考虑多重不确定性、平衡运营成本与系统可靠性，首先，提出一种基于分布鲁棒联合机会约束的电动汽车-配电网充放电调度模型。该模型将节点电压、支路功率、备用需求等通过联合机会约束建模，可以直观地管理系统整体的可靠性。然后，为求解该模型，基于最优Bonferroni近似方法将联合机会约束问题转化为混合整数二次规划模型，其中，风险等级也被视为决策变量。随后，在不同电力系统上验证了所提模型的有效性和可扩展性。结果表明，所提模型克服了经典的随机优化和鲁棒优化存在的问题，能够有效平衡成本和可靠性，计算效率高、可扩展性好，较Bonferroni近似方法降低约6.5%的成本。

Abstract

The escalating scale of electric vehicles (EVs) and renewable energy introduces uncertainties

posing severe challenges to the safe operation of distribution networks. In order to comprehensively consider multiple uncertainties and balance the operation cost with the system reliability

firstly

an EV-distribution network charging and discharging dispatching model based on the distributionally robust joint chance constrainted model is proposed. This model effectively manages the overall system reliability by jointly constraining nodal voltages

branch power

and reserve demand. Then

to solve the model

the joint chance constraint problem is transformed into a mixed-integer quadratic programming model based on the optimized Bonferroni approximation method. Notably

the risk level is also treated as a decision variable. Subsequently

the effectiveness and scalability of the proposed model are verified across various power systems. The results demonstrate that the proposed model overcomes the problems of classical stochastic and robust optimization

effectively balancing cost and reliability with high computational efficiency and good scalability. The model achieves approximately a 6.5% cost reduction compared to the Bonferroni approximation method.

关键词

Keywords

references

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