微电网与电动汽车有序充电及氢-电池协同存储的两阶段优化框架研究

针对电动汽车(EV)无序充电导致的微电网(MG)负荷波动和成本攀升问题，长安大学研究人员提出了一种融合EV有序充电与氢-电池协同存储的两阶段优化框架。通过改进NSGA-II和TOPSIS算法实现多目标优化，该方案使MG负荷波动降低72%、充电成本减少40%、运行成本下降59.53%，为清洁能源消纳与电网稳定提供创新解决方案。

　　

随着全球能源低碳转型加速，可再生能源(RES)在电力系统中的占比持续提升，但其间歇性和不确定性给电网运行带来严峻挑战。与此同时，电动汽车(EV)作为清洁能源载体快速普及，中国2030年EV销量预计将达汽车总销量的20%-30%。然而，EV无序充电引发的负荷骤增、谐波污染等问题严重威胁电网稳定性，传统解决方案往往仅关注单一目标，缺乏对用户行为多样性与氢能存储潜力的系统考量。

长安大学研究团队在《Journal of Energy Storage》发表的研究中，创新性地构建了包含EV有序充电与氢-电池协同存储的两阶段优化框架。第一阶段采用改进非支配排序遗传算法(iNSGA-II)优化EV充电时序，兼顾用户成本与负荷均衡；第二阶段基于TOPSIS优选方案，协调氢储能与电池储能(BESS)实现微电网(MG)经济调度。该研究通过蒙特卡洛模拟与真实数据验证，首次将氢能生产利用模型深度整合至MG调度系统，为解决RES消纳与EV充电矛盾提供了全新思路。

关键技术方法包括：1) 基于分时电价(TOU)的EV有序充电建模；2) 融合智能交叉变异机制的iNSGA-II算法；3) 氢-电池混合储能系统(HESS)协同调度策略；4) 蒙特卡洛随机场景生成技术。研究采用中国实际MG运行数据，构建包含风电(WT)、光伏(PV)、电解槽和燃料电池的测试系统。

【系统框架】
通过两阶段架构实现EV-MG协同优化：第一阶段优先处理用户侧EV有序充电，采用iNSGA-II生成Pareto前沿解集；第二阶段基于TOPSIS优选方案，协调氢能系统与BESS进行MG调度。该框架创新性地引入电解水制氢和燃料电池发电模型，有效提升RES消纳能力。

【iNSGA II和TOPSIS】
改进算法通过非支配排序和拥挤距离计算增强种群多样性，特别设计智能交叉变异机制优先调度符合特定条件（如低SOC、高电价敏感度）的EV用户。TOPSIS则基于熵权法确定目标权重，从Pareto解集中选取兼顾成本与负荷均衡的最优折衷方案。

【案例研究】
对比无序充电、传统有序充电和本方案三种模式显示：在200辆EV接入场景下，所提框架使日负荷波动降低72%，峰谷差缩减至原值的28%；用户平均充电成本下降40%，MG运行成本节约59.53%。氢储能系统有效平抑了风光出力波动，将弃风弃光率控制在5%以下。

【结论】
该研究突破性地将氢能产业链整合至MG优化调度，构建的"用户-储能-电网"三级协调机制具有三重价值：1) 通过EV有序充电实现需求侧响应，提升电网稳定性；2) 氢-电池协同存储显著提高RES渗透率；3) 多目标优化算法有效平衡各方利益冲突。研究成果为新型电力系统背景下EV大规模并网与零碳能源转型提供了可复制的技术范式，其中氢能系统的引入开辟了长周期储能新路径。作者团队指出，未来研究可进一步探索V2G(车辆到电网)模式与氢能市场的协同机制。