含电动汽车负荷的分布式风电源优化配置

许珊; 李扬

doi:10.3969/j.issn.1009-1831.2019.01.004

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含电动汽车负荷的分布式风电源优化配置

研究与探讨 | 更新时间：2026-03-05

- 含电动汽车负荷的分布式风电源优化配置
- Optimal allocation of distributed wind generation including loads of electric vehicles
- 电力需求侧管理 2019年21卷第1期
- 作者机构：
  
  东南大学电气工程学院,南京,210096
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目（XM2016020033815）
- DOI：10.3969/j.issn.1009-1831.2019.01.004
  中图分类号：
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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许珊, 李扬. 含电动汽车负荷的分布式风电源优化配置[J]. 电力需求侧管理, 2019,21(1).

许珊, 李扬. Optimal allocation of distributed wind generation including loads of electric vehicles[J]. 2019, 21(1).
许珊, 李扬. 含电动汽车负荷的分布式风电源优化配置[J]. 电力需求侧管理, 2019,21(1). DOI： 10.3969/j.issn.1009-1831.2019.01.004.

许珊, 李扬. Optimal allocation of distributed wind generation including loads of electric vehicles[J]. 2019, 21(1). DOI： 10.3969/j.issn.1009-1831.2019.01.004.

摘要

分布式风电（distributed wind generation，DWG）出力、系统负荷功率以及电动汽车（electric vehicles，PEV）无序充电功率的随机性和时序性波动为配电网中DWG的优化配置带来更多的不确定性。为此，利用季节场景与时段划分法处理DWG出力与负荷大小的时序特性，并对PEV的随机性进行概率建模。对各时段采用机会约束规划方法建立了以年度综合成本为目标的DWG优化配置模型。利用蒙特卡洛模拟嵌入保留精英策略的遗传算法的方法对典型算例进行求解，结果验证了所提模型与方法的正确性和有效性。

Abstract

The stochastic and timing characteristics of distributed wind generation output

load power and electric vehicles charging load have brought more uncertainties to the optimal allocation of distributed wind generation. Therefore

season-scenario and period-division method is adopted and the stochastic characteristic of plug-in electric vehicles is modeled. Taking annul comprehensive cost as objective function

a distributed wind generation planning model based on timing characteristics is presented using chance constrained programming method. A Monte Carlo simulation embedded genetic algorithm with elite strategy is adopted to solve a typical case and results verify the effectiveness of the proposed model.

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