多时间尺度下含电动汽车储能的光储充电站优化调度研究

张开发
• 2026/4/15 22:30:27 • 15 分钟阅读

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多时间尺度下含电动汽车储能的光储充电站优化调度研究
多时间尺度下含电动汽车储能的光储充电站优化调度研究摘要高比例可再生能源与大规模电动汽车的接入给电力系统运行带来了双重不确定性挑战。本文提出一种面向光储充电站的多时间尺度随机优化调度策略，通过日前计划-日内滚动-实时调整三阶段递进架构，逐级化解光伏出力与充电负荷的预测误差。日前阶段以运行成本最小为目标，采用场景分析法处理不确定性，确定储能系统的基础充放电计划；日内阶段基于更新后的短期预测，以调整成本最小为目标修正储能出力；实时阶段利用电动汽车的灵活调节能力进行功率波动平抑。本文给出了完整的Matlab-YALMIP实现代码，包括预测模型、场景生成与缩减、多阶段优化模型及求解流程。算例仿真验证了所提方法在降低运行成本、平抑净负荷波动方面的有效性。关键词：电动汽车；储能系统；多时间尺度；优化调度；光储充电站一、引言1.1 研究背景与意义在全球能源转型与“双碳”目标的驱动下，电动汽车（Electric Vehicle, EV）保有量呈现爆发式增长。与此同时，光伏（Photovoltaic, PV）等分布式可再生能源在充电设施中的渗透率不断提升。然而，这一发展趋势也带来了显著的技术挑战：光伏出力具有间歇性与波动性，EV充电行为具有随机性与聚集性，二者的叠加效应加剧了配电网的负荷波动，可能导致电压越限、变压器过载等问题。储能系统（Energy Storage System, ESS）作为能量缓冲装置，能够有效缓解源荷双侧的不确定性。但如何制定合理的储能调度策略，在兼顾

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