利用具备V2G技术的电动汽车提升可再生能源微电网的频率稳定性

《Energies》：Enhancing Frequency Stability in Renewable Energy Microgrids Using Electric Vehicles with V2G Technology

　　**摘要**随着电动汽车（EV）行业的快速发展，大规模电动汽车接入电网引发了充电效率低下、负荷波动加剧以及用户经济效益降低等日益突出的问题。为解决上述问题，本文以充电时间、负荷波动和用户充电成本为目标，构建了一个综合考量可再生能源出力、用户充电行为以及电价波动等不确定性的优化模型。提出了一种基于改进的混沌莱维飞行多目标粒子群优化（CLM-MOPSO）算法的不确定性感知多目标调度策略。具体而言，采用威布尔分布和贝塔分布分别生成风电和光伏出力的场景，同时利用泊松分布和正态分布来表征用户充电行为的不确定性。此外，引入随机电价过程和负荷不确定性集，建立基于多场景随机规划的鲁棒优化框架。在此基础上，设计了一种改进的CLM-MOPSO算法，其中采用Tent混沌映射进行高质量种群初始化，引入莱维飞行变异以增强全局搜索能力，并结合自适应参数调整与外部存档机制，在保持帕累托解集良好收敛性和多样性的同时提高搜索效率。最后，基于实际道路网络和电网运行数据开展仿真实验，验证了所提方法的有效性。结果表明，所提方法显著减少了充电时间、缓解了负荷波动并降低了用户充电成本，同时展现出较强的鲁棒性和实际工程应用潜力。