电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型

许 刚 张丙旭 张广超

（华北电力大学电气与电子工程学院 北京 102206）

0 引言

随着可再生能源（Renewable Energy Source,RES）的渗透率不断提高，RES固有的间歇性对电力系统稳定运行提出新的挑战[1]。近年来电动汽车（Electric Vehicles, EV）的保有量持续大幅增长[2]，EV集群（EV Cluster, EVC）并网将进一步加剧这个挑战[3]。并网EVC作为一种灵活性资源[4]，兼具荷、源双重属性，利用 EVC的灵活性可削弱 RES间歇性对电网运行的不利影响[5]。并网EVC与RES的协同调控已成为提升电网经济性与稳定性的有力手段[6]。

关于EVC与RES的协同优化与控制，已有广泛而深入的研究，且现有成果已证明两者协同优化可提高RES消纳率[7]、降低系统成本[8]、提升电网稳定性[9]等。本质上，EVC与RES的协同优化是不确定环境下极具复杂性的优化问题[10]，首先是RES固有间歇性与EVC功率需求波动的双重不确定性；其次不确定性均具有空间、时间多维度特征，表现为不同区域的RES电站在多时段内的功率波动，EV用户入网区域及并、离网时段的随机性等。针对两者协同优化中的复杂不确定性，可采用随机规划[11]和鲁棒优化[12]两类方法。随机规划须预知不确定变量的概率分布特征，但因实际中其分布特征难以准确获取，且计算复杂度高，随机规划具有明显的应用局限性。鲁棒优化则不需获取不确定变量的分布特征，仅对其采用封闭凸集描述，优化目标对于凸集上的任意点，都能确保鲁棒最优解。

基于鲁棒优化方法，文献[13-14]均考虑风光出力不确定性，并协同EVC有序充电建立鲁棒控制模型，但忽略了 EVC的不确定性；……