摘要：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。

　　关键词：功率需求目标；电动汽车接入配电网；充电负荷；有序控制优化；负荷方差最小化；可执行充电效率；遗传算法

　　0引言

　　电动汽车接入配电网后，其功率需求特性主要体现在充电过程中。电动汽车的充电方式主要分为慢速充电和快速充电两种。在慢速充电模式下，充电电压和电流值较小，充电时间较长，但能在较长时间内为电池充入稳定的电量。这种充电方式适用于家庭或停车场等长时间停放的环境。在快速充电模式下，充电初期电压和电流都很大，能在较短时间内使电池储电量达到80%~90%。这种充电方式通常应用于商业充电站，以满足用户快速充电的需求。针对此，在以差分进化算法为基础的配电网负荷控制技术中,针对负荷控制这一连续域、非凸、不确定性和全局优化问题，结合负荷的概率分布特征，利用差分进化算法进行全局寻优，实现对配电网负荷的合理控制，可以根据配电网的负荷情况，调整电动汽车的充电时间和充电功率，以减少对配电网的冲击和负荷峰谷差。但是尽管差分进化算法在短期负荷预测中具有一定的优势，但预测精度仍受到多种因素的影响，如气象条件、用户行为等。因此，需要进一步提高预测模型的精度和鲁棒性。除此之外，在快速变化的电力系统中，系统响应速度对于负荷控制至关重要。然而，现有的电力负荷分频控制方法可能存在响应速度较慢的问题，需要进一步优化控制算法和硬件设备，以提高系统的响应速度和稳定性。在以出力约束和用电需求为基础的电力负荷分频控制方法中，通过划分电力负荷为低频、中频和高频3个区域，制定了相应的分频控制策略，实现了对电力负荷的有效调节和控制。这种方法在提高水电站径流预报效率、降低出力波动值、减少能源损耗以及缩短电力负荷控制响应时间等方面取得了显著成效。根据不同的区域和用电需求制定相应的控制策略增加了控制策略的复杂性和实施难度。

　　在上述基础上，本文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，并开展了对比测试，对其性能加以分析验证。

　　1电动汽车接入配电网的充电功率需求分析

　　对于电动汽车接入配电网而言，其充电功率需求模型是一个涉及多变量和复杂交互的计算过程。为了能够更加合理地控制充电负荷，本文在评估电动汽车在接入配电网进行充电时对电网的功率需求时，将充电功率（P）是电压（V）与电流（I）的乘积，即P=V×I这一基本的电力学原理作为计算电动汽车充电功率的出发点，构建了包含电动汽车的数量、充电时间分布、充电效率、以及电网的负载状况等多个变量的充电功率需求模型，具体可以表示为：

　　式中：Pdemand为电动汽车接入配电网的总充电功率需求；N为配电网覆盖电动汽车的数量；Pi为第i辆车的充电功率；t i为第i辆车的充电时间；ηi为第i辆车的充电效率。

　　按照上述所示的方式，实现对电动汽车接入配电网充电功率需求模型的构建，确定具体的功率需求，为后续的充电负荷控制提供基础。

　　2充电负荷有序控制目标函数构建

　　综合考虑电网的稳定性和电动汽车用户的充电需求，在对电动汽车接入配电网充电负荷进行控制时，其核心目标是均衡具体的负荷分布，避免出现负荷过高的情况。针对此，本文在设计电动汽车接入配电网充电负荷有序控制目标函数时，以最小化负荷方差为基础。

　　首先，需要计算每个时间段内电网的总负荷，这包括基础负荷（如居民用电、商业用电等）和电动汽车的充电负荷，具体可以表示为：

　　Ptotal（k）=Pbase（k）+Pdemand（k）（2）

　　式中：Ptotal（k）为k个时间段内的电网总负荷；Pbase（k）为该时间段的基础负荷；Pdemand（k）为第k个时间段的电动汽车充电功率参数。

　　在此基础上，为了计算负荷方差，需要先求出整个考察周期内电动汽车接入配电网的平均负荷。具体计算方式可以表示为：

　　式中：Pavg为电动汽车接入配电网的平均负荷；K为单位周期内的总时间段数，一般以24 h为1个周期。

　　对于不同规模的电动汽车接入配电网而言，对应的时间段划分可以结合实际管理需求进行具体的设置。当单位周期为24 h时，可以设置时间段以1h为基本单元；当单位周期为1周或一个月时，可以设置时间段以1天为基本单元。通过这样的方式，确保最终的控制能够满足实际需求。

　　结合上述的计算结果，本文构建的充电负荷有序控制目标函数即为负荷方差最小化函数，具体可以表示为：

　　f表示以最小化负荷方差为目标的充电负荷有序控制目标函数。结合式（4）可以看出，负荷方差反映了电网负荷的波动程度，其值越小，表示电网负荷越稳定。

　　3电动汽车接入配电网充电负荷有序控制优化

　　在对充电负荷有序控制目标函数进行求解时，本文引入了遗传算法，综合考虑电动汽车的数量、充电功率需求，以及充电效率。其中，具体的约束条件可以表示为：

　　式中：ηmin为电动汽车的充电效率设定最小值。

　　结合式（5）可以看出，本文设计的约束条件为实际执行的充电效率都必须高于或等于设定的最小值。

　　在此基础上，按照电动汽车接入配电网覆盖电动汽车数量，生成数量与之一致的的初始种群，且每个个体包含电动汽车数量和充电功率的设定。根据当前种群中每个个体的设定，计算对应的负荷方差，并基于适应度值选择优秀个体进行遗传操作，同时生成新的种群。其中，对于种群的更新，本文采用了异步更新的方式，以此避免最终输出的结果陷入局部最优。更新方式可以表示为：

　　式中：ω（p k）为对第k个时间段的电动汽车充电功率对应粒子的更新结果；a为常数，表示粒子的更新步长。

　　当达到预定的迭代次数或适应度值满足特定条件时，算法终止。输出负荷方差最小的解，即电动汽车数量和充电功率的最优组合。

　　通过上述步骤，利用遗传算法求解电动汽车接入配电网负荷方差最小化问题，并考虑充电效率作为重要约束条件。

　　4测试与分析

　　4.1测试准备

　　在测试本文设计控制方法的应用效果时，在Matlab2016a中进行了仿真测试。其中，电动汽车接入配电网的系统最大负荷为5.0 MW,对应的负荷率为0.7。在测试配电网覆盖区域内，计划接入的电动汽车数量为5000辆，包括纯电动汽车3500辆以及混合动力汽车1500辆。在此基础上，结合历史充电数据对电动汽车的充电需求进行分析。在充电负荷分布特征方面，白天(9:00—17:00)：由于车主多在工作或外出，充电需求较低。夜晚(18:00—次日6:00)为充电高峰时段，车主回家后开始充电。具体如图1所示。

　　其中，纯电动汽车的平均充电功率约为17.0 MW,混合动力汽车由于电池容量较小，平均充电功率约为8.50 MW。

　　在此基础上，对电动汽车的充电负荷强度进行分析，其中，在所有电动汽车同时充电的概率为低（实际情况中几乎不可能）的前提下，电动汽车接入配电网的总充电负荷强度为：

　　Pt=(3 500×17 MW+1 500×8.5 MW)×0.01=5.185 kW(7)

　　式中：Pt为电动汽车接入配电网的总充电负荷强度；0.01为所有电动汽车同时充电的概率值。

　　对于时段性负荷强度，以夜间充电高峰时段(18:00—22:00)的负荷为基准，对应的计算结果为：

　　式中：Ph为电动汽车接入配电网的时段性负荷强度。

　　对于配电网负载能力，以配电网在夜间高峰时段的负载率为基准进行计算，具体可以表示为：

　　式中：K为电动汽车接入配电网的负载率参数。

　　以上述仿真环境为基础，在充分考虑电动汽车的充电需求、充电时段分布、充电功率以及配电网的负载能力和可靠性的基础上。需要对充电负荷进行合理规划，可以确保配电网的高效、稳定的运行状态。

　　4.2测试结果与分析

　　对于具体的测试，本文分别将以差分进化算法为基础的配电网负荷控制技术，以及以出力约束和用电需求为基础的电力负荷分频控制方法作为测试的对照组、通过对比分析不同方法下的负荷的分布情况，对其应用性能作出客观评价。表1所示为具体的测试结果。

　　结合表1所示的测试结果对3种不同控制技术和方法的应用效果进行分析，其中，在差分进化控制技术和出力约束和用电需求控制方法下，对应的负荷方差均达到了42.0以上，且具体的最小负荷均在11.0 MW以下，最大负荷均在20.0 MW以上。相比之下，在本文设计控制方法下，负荷方差仅为32.510,与对照组相比明显降低。且最小负荷和最大负荷之间的差异程度也明显低于对照组。综合上述的测试结果可以得出结论，本文设计的电动汽车接入配电网充电负荷有序控制优化方法可以有效提高配电网能源的有效利用率，对于负荷均衡管理具有良好的应用价值。

　　5结束语

　　电动汽车接入配电网后，其功率需求特性对配电网负荷控制带来的新挑战。面对慢速与快速充电模式下电动汽车接入引发的负荷激增，尤其是在充电高峰时段，本文提出基于功率需求目标的电动汽车充电负荷有序控制优化策略。通过构建以负荷均衡为核心目标的优化模型，并融合全局寻优算法，实现了对电动汽车充电负荷的精准调控，并显著提升了配电网的能源利用效率，有效缓解了充电高峰期的负荷压力。研究结果明确揭示了电动汽车充电负荷管理的关键要素与优化路径，为配电网的智能化、高效化运行提供了科学依据。丰富了电动汽车与电网互动领域的研究内容，为解决电动汽车大规模接入带来的实际运营难题提供了切实可行的方案。

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