V2G模式下基于SaDE-BBO算法的有源配电网优化

V2G模式下基于SaDE-BBO算法的有源配电网优化
为了解决大规模电动汽车入网难以实现个体调度以及集群调度存在“维数灾”的问题，建立基于车辆到电网(vehicle-to-grid，V2G)模式的有源配电网分层分区优化运行模型。其中，上层优化模型对电动汽车集控中心(electric vehicle agent,EVA)进行调度，优化各区域EVA的充放电功率并作为下层优化模型的输入；下层优化模型调整各调压方式。在优化算法方面，提出一种自适应差分进化-生物地理学优化(self-adaptive differential evolution-biogeography-based optimization,SaDE-BBO)算法，并在改进的IEEE 33节点配电系统中进行仿真分析。结果表明：在不同充电控制策略下，V2G模式与各调压方式的协调互动在降低各区域EVA运营成本、平抑负荷波动以及保证有源配电网的安全和经济运行方面优势显著，与其他优化算法相比，SaDE-BBO算法具有更优质的解和更好的收敛性。

标题：
V2G模式下基于SaDE-BBO算法的有源配电网优化
Optimization of active distribution network based on SaDE-BBO algorithm in V2G mode

作者：
李伟豪，杨伟，左逸凡，李娇
LI Weihao, YANG Wei, ZUO Yifan, LI Jiao

关键词：
车辆到电网(V2G);分布式电源;有源配电网;分层分区;优化运行;自适应差分进化-生物地理学优化(SaDE-BBO)算法
vehicle-to-grid (V2G);distributed generation;active distribution network;hierarchical partition;optimized operation;self-adaptive differential evolution-biogeography-based optimization (SaDE-BBO) algorithm

2025-1-23 19:59 上传 V2G模式下基于SaDE-BBO算法的有源配电网优化.pdf

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