摘要
在全球能源短缺、环境污染加剧的大背景下，电动汽车因其出色的低碳环保特性受到了世界各国政府的大力支持，但随着电动汽车渗透率的增加，大规模电动汽车的接入也给电网的安全稳定运行带来了极大威胁。本文以工业区为背景建立了聚合电动汽车的微电网模型架构，以实现电动汽车与微电网的协调优化，降低运营成本。本文主要的研究工作概述如下： 首先，针对电动汽车用户随机充放电行为对电网的负面影响，结合用户时间焦虑、电价偏好以及电动汽车荷电状态提出了一种充放电压力的概念，以约束车主的充放电行为。此外，为应对可再生能源发电的不确定性以及工业负荷的波动性，采用鲁棒优化方法将不确定性问题转换成确定性问题，构造鲁棒混合整数规划问题进行求解，并分析了不同场景下充放电压力对微电网能量调度的影响。 其次，为充分利用电动汽车的灵活性潜力，提出了一种基于价格激励的需求响应计划，并对参与需求响应的电动汽车进行补贴奖励，以提高车辆参与度。将可再生能源、电动汽车和储能系统的双向能源交易以及不同的需求响应策略集成到一个微电网系统中，通过运营商公布信息以控制可再生能源和分布式储能设备的能量分流，并对不同类型电力并网设置优先级和惩罚成本。采用鲁棒优化处理实时市场电价的不确定性，分别通过拉丁超立方体采样和长短时忆神经网络获取风机和光伏发电数据，并设置不同场景对比分析所提需求响应策略的有效性。 最后，针对电动汽车大规模并网时微网能源定价与调度问题，基于Stackelberg博弈和鲁棒优化构建了微电网双层最优能源管理和定价模型。上层模型旨在最大化微电网运营商的收益，并确定向终端消费者的出售价格，同时考虑了可再生能源发电的随机性以及实时市场电价的不确定性；根据上层的定价，下层模型优化消费者的购电模式，以最小化终端消费者的用电成本为目标函数，并引入基于价格的负载需求响应计划，以降低运营成本。为降低计算复杂度，采用强对偶理论将非线性双层模型转换为混合整数线性规划进行求解，仿真结果验证了所提策略的有效性。
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