“图论-统计”联合驱动下提升新型配电系统新能源承载力的电动汽车动态分群策略

闫红庆; 刘方; 朱丹丹; 周前; 徐韵; 杨秀

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1510

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“图论-统计”联合驱动下提升新型配电系统新能源承载力的电动汽车动态分群策略

更新时间：2026-09-19

- “图论-统计”联合驱动下提升新型配电系统新能源承载力的电动汽车动态分群策略
- Vol. 50, Issue 9, Pages: 3682-3700(2026)
- 作者机构：
  
  1. 上海电力大学电气工程学部
  2. 国网江苏省电力公司电力科学研究院
  3. 国网上海市电力公司培训中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1510
  CLC： U491.8;TM73
- Published：2026
- 稿件说明：
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闫红庆, 刘方, 朱丹丹, et al. “图论-统计”联合驱动下提升新型配电系统新能源承载力的电动汽车动态分群策略[J]. 2026, 50(9): 3682-3700.
DOI：

闫红庆, 刘方, 朱丹丹, et al. “图论-统计”联合驱动下提升新型配电系统新能源承载力的电动汽车动态分群策略[J]. 2026, 50(9): 3682-3700. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1510.

摘要

大规模分布式新能源(distributed generation

DG)的间歇性与波动性对配电网构成冲击，使得车网互动(vehicle-to-grid

V2G)成为提升其新能源承载力的关键手段。对此，该文面向新型配电系统新能源大范围高渗透特征，构建了“图论-统计”联合驱动的电动汽车(electric vehicle

EV)与电网双向互动模型，提出了节点级新能源承载力裕度评估指标，并设计了考虑配网新能源承载力的EV自适应动态分群策略。首先，融合图论拓扑与统计分布特性，构建EV与充电站的逻辑关联图模型，实现结构灵活性与量化精度的统一；其次，通过K-means聚类算法实现配电网分区，并构建基于多智能体深度确定性策略梯度算法(multi-agent deep deterministic policy gradient

MADDPG)的两阶段串联决策架构，设计结构响应标签引导的双阶段经验回放机制，以实现EV的动态自适应分群与配网有功-无功联合优化，从而增强配电系统的新能源承载力；然后，针对节点级新能源承载力的评估，构建了融合时序波动、电压稳定与逆潮流约束的高维动态评估模型，并基于均匀流形逼近与投影(uniform manifold approximation and projection

UMAP)降维方法刻画多节点协同下的容量追加裕度边界，旨在提升新能源接入能力评估的精度与可解释性。最后，通过江苏某地113节点系统验证所提策略在提升配电网节点级新能源裕度、优化电压以及降低网络损耗方面的有效性。

Abstract

关键词

Keywords

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