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申请/专利权人：国网四川省电力公司经济技术研究院

摘要：本发明公开了一种电动汽车V2G智能充放电方法，涉及电力系统技术领域，内层优化模型考虑放电电池损耗，设置放电收益约束，通过构建可放电集，针对不同放电情况进行潮流计算，以电压波动最小为目标函数，采用优化算法求解得到最优放电数目；外层优化模型增加低电压约束，以电压波动最小和用户充电总成本最小为目标函数，对充电开始时刻以及充电时长进行独立编码，采用多目标优化算法进行求解，从而得到每辆电动汽车最优充电分布，本发明内层在考虑电动汽车电池损耗的前提下，给电网以放电指导电价，从而充分激发用户放电的积极性；外层充分考虑电动汽车充电分布对电网的影响，降低了配电网的电压波动。

主权项：1.一种电动汽车V2G智能充放电方法，其特征在于，包括步骤：步骤1：获取电动汽车历史行驶数据，根据历史行驶数据构建电动汽车日行驶里程、最后一次到家时刻以及初始离家时刻的概率密度曲线；步骤2：获取目标区域内电动汽车数量N，通过概率密度曲线模拟N辆电动汽车的行驶状态获取N辆电动汽车的行驶数据，并根据电动汽车的车型信息获取汽车到家时刻剩余荷电状态；步骤3：根据N辆电动汽车的行驶数据与到家时刻剩余荷电状态构建电动汽车可放电集；步骤4：建立包括电动汽车数目、放电电价、电压波动与用户放电收益的内层优化模型，对内层优化模型进行求解，获取电动汽车的最优放电电价与放电分布；其中，建立内层优化模型具体实现如下：根据电动汽车的可放电集获取参与V2G放电的电动汽车数目，以参与V2G放电的电动汽车数目和放电电价为待优化变量；通过充电站节点的基础负荷功率潮流计算求得充电桩节点的电压，以电压波动最小为目标函数；设定用户放电收益，以用户放电收益为约束条件；步骤5：建立包括开始充电时刻、充电时长、电压波动与用户充电总支出最少的外层优化模型，对外层优化模型进行求解获取电动汽车的最优充电分布；其中，对外层优化模型求解包括以下步骤：步骤5.1：根据电动汽车的最优放电分布，获取电动汽车放电结束时刻以及剩余荷电状态；步骤5.2：以电动汽车开始充电时刻以及充电时长为待优化变量；步骤5.3：电动汽车开始充电时刻采用实整数编码，电动汽车充电时长采用二进制格雷码编码；步骤5.4：以用户总充电支出最少以及电压波动最小为目标函数；步骤5.5：采用步骤5.3的编码方式，以多目标优化法对步骤5.4中的两个目标函数进行优化求解，得出电动汽车最优充电分布。

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