1. 教育部光伏系统工程研究中心(合肥工业大学)
2. 国网安徽省电力有限公司
3. 国网安徽省电动汽车服务有限公司
4. 功率半导体封装与可靠性安徽省重点实验室(合肥工业大学)
纸质出版:2026
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茆美琴, 徐瑞, 杨铖, 等. 基于改进一致性算法的大规模电动汽车聚合调度指令快速分解[J]. 电网技术, 2026,50(6):2603-2617.
茆美琴, 徐瑞, 杨铖, et al. 基于改进一致性算法的大规模电动汽车聚合调度指令快速分解[J]. 2026, 50(6): 2603-2617.
茆美琴, 徐瑞, 杨铖, 等. 基于改进一致性算法的大规模电动汽车聚合调度指令快速分解[J]. 电网技术, 2026,50(6):2603-2617. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0172.
茆美琴, 徐瑞, 杨铖, et al. 基于改进一致性算法的大规模电动汽车聚合调度指令快速分解[J]. 2026, 50(6): 2603-2617. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0172.
电网调度指令如何快速地在电动汽车聚合商(electric vehicle aggregator
EVA)内动态优化分解是大规模电动汽车(electric vehicle
EV)参与电网各类辅助服务的共性关键技术。为此,考虑EV个体激励响应意愿,提出了基于改进一致性算法的EVA调度指令双层优化分解模型。首先,在大规模EV充电站(electric vehicle charging station
EVCS)层级,以EVA调度成本最低为目标,以EVCS边际调度成本作为一致性变量,采用改进一致性算法实现EVA调度指令在EVCS之间快速分解;其次,在EVCS内小规模充电桩层级,以EVCS调度成本最低、EV整体效用最大为目标,采用遗传算法实现EVCS调度指令在EV之间的优化分解。最后,以6~750个不同规模EVCS节点参与调峰辅助服务实时调度场景为例,对所提出模型进行验证。仿真计算结果表明:相较于集中式算法和传统完全分布式一致性算法,所提出的改进一致性算法能够减少90%以上的计算时间;相较于EV聚类子集内功率平均分配的方法,该模型能够降低41.92%的调度成本。
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