一种两阶段模糊信息优化框架，用于降低智能电网中的峰值负荷并实现分层电动车管理

《Journal of Energy Storage》：A two-stage fuzzy-informed optimization framework for reduced peak load and hierarchical EV management in smart grids

电动汽车充电优化与智能电网协同调度研究。提出两阶段优化框架：第一阶段基于模糊推理系统预测电动汽车充电需求，采用高斯隶属函数建模SoC不确定性；第二阶段构建混合整数线性规划模型，通过五级SoC优先级实现公平调度，约束充电率按SoC从低到高递减。实验表明，该模型较传统确定性MILP降低运营成本7.1%，同时严格满足电网功率上限，且公平性约束未产生额外经济成本。

　　随着电动汽车（EV）的集成日益增长，这对智能电网的经济运行和物理完整性构成了重大挑战，主要是由于未经控制的充电负荷可能会产生新的需求峰值，从而违反电网的运行限制。本文提出了一种新颖的两阶段优化框架，以解决这一挑战，通过灵活、分层管理的EV充电负荷与微电网资产共同优化。该框架的第一阶段使用模糊推理系统（FIS），结合当前最先进的需求建模技术，预测基于不确定用户行为的EV车队组成。第二阶段则通过混合整数线性规划（MILP）将预测结果进行分解，并在多个电池状态（SoC）类别中分配充电功率，同时执行严格的公平协议，优先满足最紧迫的充电需求。

该框架的性能被严格评估，与未受控基线和标准确定性MILP基准进行对比。模拟结果表明，所提出的模型在总运营成本上比标准MILP减少了7.1%，同时成功遵守了未受控基线所违反的物理电网进口限制。此外，最终分析表明，公平性分层机制的实施不会带来额外的经济惩罚，证明了在良好协调的系统中，用户公平性和经济效率并非互斥的目标。该模型为未来需要集成EV的智能电网应用提供了可扩展的解决方案，尤其是在可持续能源系统中。

本文的创新点在于将模糊逻辑用于处理EV充电需求的不确定性，同时引入分层优化机制以确保对充电负荷的结构化管理。模糊推理系统能够处理用户行为和电池状态的模糊性，而分层优化则为系统提供了一种协调的机制，以应对不同的优先级需求。通过这一两阶段框架，可以有效减少电网的峰值负荷，同时优化微电网的经济运行。该方法在实际应用中具有较高的灵活性和适应性，能够应对复杂的电网环境和不确定的负荷需求。

在第一阶段，模糊推理系统用于生成EV充电需求的24小时预测。这一阶段的关键在于将用户行为和电池状态等不确定因素转化为可处理的输入，并通过模糊逻辑进行建模。第二阶段则是一个混合整数线性规划模型，该模型接收第一阶段的预测结果，并结合其他系统数据（如可再生能源生成曲线、电网电价）来优化微电网的调度策略。这一阶段的目标是通过优化调度来最小化微电网的总运营成本，同时满足所有物理和经济约束。

该模型通过将EV充电负荷划分为五个不同的SoC优先级组，并确保较低优先级组的充电速率始终低于较高优先级组，从而实现公平的负荷管理。这种分层结构不仅提高了系统的适应性，还确保了在高需求时段优先满足最紧急的充电需求。此外，该模型还引入了严格的约束，以防止电池的过度循环，从而延长其使用寿命。通过这种方式，模型能够在确保公平性的同时，实现经济效率。

为了验证模型的有效性，本文进行了详细的案例研究。案例研究中使用了一个基于24小时时间序列的详细模拟场景，其中包括光伏（PV）发电、风力发电（WT）和本地负载需求。同时，该案例还考虑了EV充电负荷的预测和优化。模拟结果表明，所提出的模型在总运营成本上优于标准MILP模型，并且在满足电网进口限制方面表现出色。此外，通过比较不同模型的电网进口曲线，可以清楚地看到所提出的模型在优化充电负荷方面的能力。

本文还进行了深入的分析，以评估公平性与经济性的权衡。通过引入软约束来替代硬约束，可以测试在不遵守公平性规则的情况下，模型是否仍能实现较低的运营成本。结果表明，即使在允许轻微违反公平性规则的情况下，所提出的模型的总运营成本与硬约束模型几乎相同，这意味着在良好的系统设计中，公平性与经济效率可以同时实现。这一发现对于系统运营商来说具有重要意义，因为它表明通过实施公平的分层充电协议，不仅可以提升用户满意度，还可以实现经济效率。

本文提出的框架为未来智能电网中的EV集成提供了一种可行的解决方案。通过将模糊推理与MILP优化相结合，该框架能够在处理不确定性的同时，确保系统的经济运行和物理完整性。此外，该模型还可以扩展到更复杂的网络环境，例如考虑电压稳定性和线路拥堵的多节点微电网系统。未来的研究方向可能包括将该框架扩展到蒙特卡洛模拟，以应对随机的EV到达和充电行为，或者将其嵌入模型预测控制（MPC）循环中，以实现实时适应性。此外，可以进一步研究充电站基础设施的详细建模，以考虑充电时间过长可能引发的物理拥堵问题。最后，该框架还可以扩展到包括车辆到电网（V2G）功能，以解锁EV车队在提供辅助服务方面的新潜力，从而创造额外的收入来源并增强系统韧性。

综上所述，本文提出的两阶段优化框架在处理EV充电负荷的不确定性的同时，实现了对微电网的经济调度和公平管理。该框架在实际应用中具有显著的优势，能够有效减少电网的峰值负荷，同时降低运营成本。通过这一框架，可以为未来的智能电网提供一个灵活且高效的解决方案，特别是在需要集成EV的可持续能源系统中。