考虑环境参数耦合影响的居民区电动汽车与分布式光伏协同优化调度研究

针对环境参数（天气/温度）对居民微电网中光伏(PV)输出与电动汽车(EV)充电需求的双向影响难题，研究人员构建了源-荷协同响应模型，结合CNN-LSTM算法和V2G技术，实现经济调度与可再生能源利用的双重优化。实证显示该模型降低用电成本14.95%，为气候适应性微电网调度提供新范式。

　　

随着全球碳中和进程加速，分布式光伏(PV)和电动汽车(EV)在居民区的普及正深刻改变能源消费格局。然而，PV发电的间歇性与EV充电的随机性叠加，导致微电网调度面临巨大不确定性。更复杂的是，天气和温度等环境参数会同时影响PV面板效率（如高温降低转换率）和EV电池性能（如严寒增加充电需求），但现有研究往往孤立分析这些影响，缺乏对源-荷双向耦合作用的系统建模。这种割裂使得传统调度模型在实际运行中常出现经济性偏离和可再生能源浪费，亟需开发环境自适应的协同优化方法。

针对这一挑战，广东某研究团队在《Microchemical Journal》发表研究，首次构建了融合环境参数动态响应的居民微电网经济调度模型。该研究基于广州某社区全年实证数据，采用CNN-LSTM混合算法预测多天气场景下的PV输出，结合时间电价机制和自适应储能管理策略，实现了EV充放电(V2G)、家庭负荷与PV发电的协同优化。关键技术包括：1)基于历史气象数据的PV出力预测模型；2)考虑温度敏感性的EV充电需求建模；3)多场景储能容量动态调整算法；4)以总经济成本最小化为目标的混合整数规划。

研究结果

1. 居民微电网系统：通过V2G技术将EV转化为可调度资源，实证显示EV日均96%闲置时间可灵活用于"填谷削峰"，但传统调度未考虑环境参数导致充放电效率偏差达23%。

2. 电源建模：CNN-LSTM模型对阴雨天气的PV预测误差仅4.8%，显著优于单一算法。温度每升高1°C，PV效率下降0.5%，而EV快充需求增加3.2%，揭示环境参数的双向影响。

3. 目标函数：最小化总成本F=C_buy
   +C_ES
   的优化结果显示，考虑环境耦合的调度方案使储能投资成本降低18.7%，电池循环寿命延长至2300次。

4. 案例方案：广州某1360户社区的仿真表明，在夏季多云条件下，协同模型实现用电成本降低14.95%，PV消纳率提升至89.3%，且调度误差较传统方法减少62%。

结论与意义
该研究突破性地揭示了环境参数通过"PV效率-EV需求"通路对微电网经济性的耦合影响机制。相比仅考虑单侧影响的模型，全要素协同调度可使居民社区年均节省电费超14%，同时减少储能冗余配置。创新性体现在：1)建立首个源-荷环境响应耦合模型；2)开发多时间尺度自适应储能策略；3)实证验证V2G在复杂气候条件下的经济可行性。这项工作为气候韧性微电网提供了可推广的调度框架，其方法论可扩展至风电、氢能等多元能源场景，对推进碳中和社区建设具有重要实践价值。