可再生能源与电动汽车协同调度策略及Python实现

1. 项目概述

可再生能源发电与电动汽车协同调度策略研究是当前能源互联网领域的热点课题。随着全球能源结构转型加速，如何有效整合波动性强的可再生能源与具有储能潜力的电动汽车，成为构建新型电力系统的关键技术挑战。

本项目基于Python实现了IEEE 33节点配电系统的协同调度仿真，包含三种典型场景：

• 场景1：基础电网（无EV接入）
• 场景2：仅充电EV接入
• 场景3：V2G（车网互动）模式

核心创新点在于构建了考虑时空互补性的多目标优化模型，通过混合整数规划和模型预测控制算法，实现了以下目标：

1. 平抑可再生能源出力波动（风电/光伏）
2. 降低系统峰谷差（实测可达33%）
3. 提升可再生能源消纳率（10-15%）

2. 关键技术原理

2.1 可再生能源发电特性

2.1.1 光伏发电模型

采用光强-温度双变量模型：

python复制def pv_output(G, T, P_rated=1):
    """
    G: 光照强度 (W/m²)
    T: 电池板温度 (°C)
    P_rated: 额定功率
    """
    T_ref = 25  # 参考温度
    k = -0.0045  # 温度系数
    return P_rated * (G/1000) * (1 + k*(T - T_ref))

2.1.2 风电出力模型

使用Weibull分布模拟风速波动：

python复制from scipy.stats import weibull_min

def wind_power(v, v_cutin=3, v_rated=12, v_cutout=25):
    """
    v: 实时风速 (m/s)
    分段函数处理切入、额定、切出风速
    """
    if v < v_cutin or v > v_cutout:
        return 0
    elif v < v_rated:
        return 0.5 * (v**3) / (v_rated**3)
    else:
        return 0.5

2.2 电动汽车充电行为建模

2.2.1 充电需求预测

采用蒙特卡洛模拟生成