基于OCSO算法的风电-电动汽车协同调度策略及其在配电网稳定性优化中的应用

针对可再生能源并网下电动汽车(EV)充电负荷波动导致的电网稳定性问题，研究人员提出基于对立竞争群优化器(OCSO)的V2G/G2V优先级调度策略。通过蒙特卡洛模拟(MCS)和威布尔分布处理风电与EV行为的不确定性，在IEEE 33/69总线系统中实现31.72%的负荷方差降低，显著提升电压稳定性。该研究为高比例可再生能源渗透下的智能电网调度提供了创新解决方案。

　　

随着全球能源转型加速，电动汽车(EV)与可再生能源(RES)的协同并网成为智能电网发展的关键挑战。风电的间歇性与EV充电行为的随机性导致配电网面临负荷波动加剧、电压越限等突出问题。传统调度方法难以有效协调V2G(车辆到电网)和G2V(电网到车辆)的双向能量流动，亟需开发兼顾不确定性与系统约束的优化策略。

针对这一科学问题，研究人员开展了一项创新性研究，成果发表于《Sustainable Energy Technologies and Assessments》。该研究首次将对立竞争群优化器(OCSO)与蒙特卡洛模拟(MCS)相结合，构建了基于电池状态(SoC)优先级的EV调度框架。通过印度Jaisalmer风电场实测数据(坐标26°54′41.9796″N/70°55′22.5408″E)和IEEE标准测试系统验证，该方法成功将日负荷方差降低31.72%，同时规避了传统研究中被忽视的电压/热力约束越限风险。

关键技术方法包括：1)采用威布尔分布建模风电出力不确定性；2)基于MCS生成EV行为参数(到达/离开时间、停车时长等)；3)构建含电压/热力约束惩罚因子的多目标函数；4)开发OCSO算法优化V2G/G2V调度策略；5)通过IEEE 33/69总线系统进行验证。

主要研究结果
场景设置
在IEEE 33总线系统中，节点18/33设为居民区充电站，节点6为办公区站点；IEEE 69总线系统则选择节点35/69作为夜间EV集中停放点。系统基准电压设为12.66 kV，容量基准为10 MVA。

不确定性建模
通过MCS模拟EV用户的随机行为参数，结合威布尔分布生成24小时风电功率曲线。概率分析显示，风速预测误差会导致风电出力出现±15%的波动，需通过优化调度平抑影响。

问题 formulation
建立的数学模型以最小化负荷方差为核心目标，引入电压偏差(ΔV_i,t
)和线路热限值(I_ij,max
)作为惩罚项。约束条件包括EV电池容量限制、充放电功率上下限以及电网功率平衡方程。

OCSO算法
相比传统粒子群优化(PSO)和竞争群优化器(CSO)，OCSO通过对立学习机制将搜索效率提升40%。算法参数经敏感性分析优化，种群规模设为50，最大迭代次数为200次。

结果分析
在IEEE 69总线系统中，OCSO使峰值负荷降低19.3%，负荷峰谷差缩小31.72%。电压稳定性方面，节点电压偏差从4.7%降至1.2%，且所有线路电流均保持在热限值(I_ij,max
)的95%以下。

结论与意义
该研究创新性地解决了EV与风电协同调度中的三大核心问题：1)通过SoC优先级策略实现差异化充放电管理；2)利用MCS-威布尔联合模型精准刻画不确定性；3)采用OCSO算法高效求解高维非线性优化问题。实际应用中，该框架可为电网运营商提供动态调度决策支持，据测算可使风电消纳率提升22%。政策层面，研究建议建立V2G补偿机制，并在印度等新兴市场推广居民区充电基础设施。未来工作将拓展至光储充一体化微电网场景，进一步探索EV集群的虚拟电厂(VPP)潜力。

这项研究为高比例可再生能源电网提供了重要的技术支撑，其方法论框架已被证实可推广至其他波动性电源的协同调度领域。通过将理论创新与工程实践紧密结合，为推动全球能源低碳转型贡献了关键解决方案。