考虑功率需求目标的电动汽车接入配电网充电负荷有序控制优化

电动汽车充电需求具有多样性与不确定性,对配电网的充电负荷平衡构成了显著挑战。为解决这一问题,提出考虑功率需求目标的电动汽车接入配电网充电负荷有序控制优化研究。全面分析电动汽车接入配电网后的总充电功率需求,并综合考量配电网中的基础负荷(包括居民用电、商业用电等)与电动汽车充电负荷之间的动态交互关系。在此基础上,构建了以最小化负荷方差为核心目标的充电负荷有序控制模型,旨在实现充电负荷在时间与空间上的均衡分布。模型设计时,特别将可执行充电效率作为关键约束条件,以确保优化方案的可行性与经济性。通过引入遗传算法这一高效优化工具,对模型进行精确求解,成功确定了电动汽车接入数量与充电功率的最优配置方案。实验结果表明,优化后的负荷方差显著降低至32.510,相较于未优化状态展现出明显改善,有效提升了配电网的充电负荷均衡水平,为电动汽车充电管理的智能化、精细化发展提供了有力支撑。

基于粒子群寻优的家电负荷有序使用策略研究

随着智能家居的推广,不断增长家庭电力需求,引起电网容量不足,对用户用电安全提出新的挑战。建立有效的家庭负荷有序使用策略以降低电网负荷峰值,已经成为电力需求侧管理的重要内容。针对这一问题,考虑用户用电的起始时间、结束时间、用电时长等用电习惯,提出一种基于粒子群寻优的家电负荷有序使用策略。首先,建立家电负荷优先级函数的模型,描述调控对于用户满意度的影响;其次,通过主客观赋权法对优先级函数的子目标进行权重分配,并根据优先级函数制定优化目标;而后,通过随机权重策略的粒子群算法寻优求解。最后,通过实验仿真,验证了该方法在有效降低用户用电负荷峰值的同时,还能够保证用户的用电满意度。