資料介紹
采用虛擬電廠(virtual power plant,VPP)實現(xiàn)對電動汽車入網(vehicle to grid,V2G)智能充放電和風力發(fā)電的打包管理??紤]風電入網和V2G的不確定性影響,建立含VPP的雙層逆魯棒優(yōu)化調度模型。該模型內層以發(fā)電總利潤最大為目標;外層考慮內層優(yōu)化結果的魯棒性和決策者要求,引入風電出力和V2G充放電功率的最優(yōu)逆魯棒指標(optimal inverse robust index,OIRI),以此來分析風電消納水平和V2G充放電功率之間的極限制約關系。采用網格細菌群體趨藥性(grid multi-objective bacterial colony chemotaxis,GMOBCC)算法、拓撲映射和二分法相結合的嵌套優(yōu)化方法對模型進行求解。最后應用仿真算例系統(tǒng)驗證算法的有效性。
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