【목적】 고비율 재생에너지와 전기차(EV) 집단의 계통연계로 인해 발생하는 원-부하 양측의 강한 확률성과 변동성 문제에 대응하여 수요 측 유연성 자원의 조정 잠재력을 발굴하여 마이크로그리드의 안전하고 경제적인 운영을 보장할 필요가 있다. 【방법】 본 논문에서는 민코프스키 합(Minkowski Sum) 이론과 풍광 불확실성 정량화를 기반으로 한 이중 계층 전일 경제적 스케줄링 전략을 제안한다. 우선, 민코프스키 합 이론을 적용하여 차별화된 EV 집단의 조정 가능 능력 경계를 집계하고 차량 측 유연성 자원을 나타내는 가상 저장 모델을 구축한다; 다음으로 라틴 하이퍼큐브 샘플링(LHS)과 k-메도이드 군집 알고리즘을 사용하여 대표적인 풍광 출력 시나리오를 생성하여 신재생 에너지 출력 불확실성을 정확하게 정량화한다; 이를 바탕으로 부하-풍광 공분산 최대화를 목표로 하는 동적 전가 메커니즘을 설계하여 수요 반응 부하와 재생에너지 협동 운전을 유도한다; 마지막으로 다중 주체 협력 게임 모델을 구축하여 협력 메커니즘을 통해 주체 간 에너지 상호 지원 및 비용 이익 공유를 실현한다. 【결과】 사례 분석 결과 제안 전략은 각 주체 독립 운영 비협력 모드 대비 총 운영 비용을 약 24,680.5위안/일 감소시키고 부하 수요와 풍광 출력의 시공간적 매칭 정도를 효과적으로 향상시켰다. 【결론】 제안된 원-부하-저장 협동 스케줄링 전략은 각종 자원의 유연성 잠재력 및 협동 보완 효과를 충분히 활용하여 다중 주체 이익 균형 하에 시스템 경제성과 운영 안정성의 공동 최적화를 달성할 수 있다.

경제 스케줄링 전략;EV 집단;가상 저장 모델;동적 전가;협력 게임