基于PSO算法的电动汽车有序充放电两阶段优化策略

传统分时电价(time-of-usetariff,TOUT)和实时电价(real-timeprice,RTP)需求响应机制均会在负荷低谷时段产生新的负荷高峰，针对这一问题，考虑电网侧的调峰需求以及不同用户对充电电量、充电成本的不同需求和参与意愿，提出一种分时电价动态优化方法。所提方法根据每辆电动汽车(electricvehicle,EV)接入电网时的负荷信息动态更新该EV的峰谷电价，弥补了TOUT和RTP充电方式的缺点。基于所提分时电价动态优化方法，通过建立充电电量最多和充电成本最小多目标函数，采用粒子群算法对每辆EV的充(放)电行为进行两阶段优化，并通过引入虚拟荷电状态对优化后的充(放)电行为进行修正，由每位用户自主响应实现EV的有序充(放)电。为验证所提方法的有效性，基于2017年全美家用车辆调查结果(NHTS2017)，采用蒙特卡洛法模拟某居民区1000辆EV的充电需求，并对不同充电策略、不同优化权重、不同参与度和不同V2G(vehicle to grid)响应度下的充电需求进行了仿真分析，结果表明，相较于其他充电策略，所提优化策略可以明显降低用户的充电成本和负荷曲线的峰谷差。