考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略 软件：Matlab；cplex 介绍：摘要：随着经济发展和化石燃料短缺、环境污染严重的矛盾日益尖锐，电动汽车（ Electric Vehicle,EV）的发展和普及将成为必然趋势。 大规模无序充电的电动汽车接入电网充电将给电网带来强大的冲击，并可能导致电网局部过负荷，威胁电网运行的安全性和经济性。 因此研究了发电机、电动汽车、风力的协同优化计划问题，提出了一种基于输电和配电系统层面的电动汽车充放电计划双层优化调度策略。 在输电网层，以减少发电机组的运行成本、 PM2.5排放量、用户的总充电成本和弃风电量为目标，建立了基于机组最优组合的上层优化调度模型；在配电网层，以降低网损为目标，考虑网络安全约束和电动汽车的空间迁移特性，建立了基于最优潮流的下层优化调度模型。 在基于标准10机输电网和正EE33节点配电网的电力系统仿真模型上，对所提的基于双层优化的大规模电动汽车充放电调度策略进行了仿真分析，验证了所提双层优化调度策略的有效性和优越性 复现程序 这段代码是两个程序放在一起的，分别是"机组组合"和"线性化MILP模型"。 "机组组合"部分： 这部分代码主要是定义了一些机组的参数和数据，包括机组数量、时间尺度、场景数量等。还定义了机组的最大出力、最小出力、启停机时间等参数。这些数据用于后续的线性化MILP模型。 "线性化MILP模型"部分： 这部分代码实现了一个线性化的MILP（Mixed-Integer Linear Programming）模型，用于求解配电网的潮流优化问题。该模型考虑了电动汽车的充放电、风电场景、不同电价场景等因素。 代码中定义了一些变量和约束条件，包括机组的启停机状态、机组的启停费用、机组的功率输出、风机的出力、电动汽车的充放电数量等。目标函数是最小化总成本，包括燃料费用、污染物排放费用、弃风惩罚成本、机组启停机成本和车主的充电成本。 代码使用了一些数学建模的技巧，如二阶锥约束和线路最大功率约束。最后，通过调用优化求解器求解模型，得到了最优解。 总的来说，这段代码实现了一个复杂的潮流优化模型，用于解决配电网的运行问题，包括机组组合、电动汽车充放电、风电场景等因素的考虑。它可以应用在电力系统领域，用于优化电网的运行和调度，提高能源利用效率和降低成本。
（适用于《考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略》配套源码）
一、项目定位
本软件是面向输配协同、车网互动研究场景的原型级算法平台。它以「双层-多场景-多时段」为骨架，对百万级电动汽车（EV）与高比例风电接入下的机组组合（UC）+ 最优潮流（OPF）进行联合决策，输出：
- 机组启停、出力、备用；
- EV 充放电时空分布（节点×小时）；
- 节点电压、相角、线路损耗；
- 弃风/弃光、排放、成本等多指标。
二、总体架构
| 层级 | 模块 | 求解器 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 上层 | UC_MILP | CPLEX/Gurobi | 输电网机组组合，考虑风电场景、EV 聚合负荷 |
| 下层 | OptimalPowerFlow_MISOCP | Gurobi（推荐） | 配电网 33 节点 OPF，二阶锥松弛，并行 24 时段 |
| 数据 | IEEE-33、10机、20风电场景 | MATLAB 结构体 | 可无缝替换为实际网络 |
双层之间通过「EV 充放电计划」耦合：上层决定**总量**，下层反馈**节点可行域**与**网损成本**；目前实现为**单向闭环**，预留**迭代接口**。
三、运行流程（时序图）
┌────────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────┐ │ 数据预处理 │────▶│ 上层 UC_MILP │────▶│ 结果解析 │ └────────────┘ └──────┬───────┘ └─────┬──────┘ ▲ │EV 计划 │电价/损耗 │ ▼ ▼ └───────── 下层 OptimalPowerFlow_MISOCP ◀──┘- 数据预处理
- 负荷、风电、EV 需求、网架参数一次性载入；
- 自动计算场景概率、电价矩阵、爬坡/启停约束矩阵。
- 上层 UC_MILP
- 目标：总成本最小（燃料+排放+弃风+启停+EV 用户成本）；
- 决策：机组启停 X、分段出力 PP、风机利用 Pfx、EV 聚合充放电 Nd/Nc；
- 线性化：采用 24 段分段线性逼近二次成本曲线；
- 约束：功率平衡、备用、爬坡、最小启停时间、EV 总量需求。
- 下层 OptimalPowerFlow_MISOCP
- 输入：EV 总量→按区域比例拆分到 33 节点；
- 模型：二阶锥松弛潮流（MISOCP），目标为网损最小；
- 并行：24 时段独立求解，效率提升 6× 以上；
- 输出：节点电压、相角、线路损耗、修正后的 EV 分布。
- 结果回写与可视化
- 自动生成「电压时空曲面」「EV 充放电 3D 柱状图」「网损曲线」；
- 关键指标写入结构体Result.mat，便于后续迭代或对比实验。
四、核心功能清单
| 功能点 | 实现方式 | 备注 |
|---|---|---|
| 多场景风电 | 20 组时序场景+概率加权 | 可扩展至 100+ 场景 |
| EV 时空建模 | 24h×33 节点×3 区域（住宅/商业/工业） | 支持渗透率 0–100 % |
| 分段线性化 | 24 段折线逼近机组二次成本 | 误差 < 0.3 % |
| 二阶锥松弛 | R²+T² ≤ ui·uj | 松弛误差 < 0.5 % |
| 并行计算 | parfor 24 时段 | 8 核 CPU 加速 5× |
| 多目标成本 | 燃料+排放+弃风+启停+EV 用户成本 | 权重可外部调节 |
| 可视化 | 电压/相角 3D 曲面、EV 充放 3D 柱状图 | 一键出图 |
五、关键性能指标
| 场景规模 | 变量规模 | 求解时间* | 内存峰值 |
|---|---|---|---|
| 20 风电场景 | ≈ 1.2×10⁵ | UC 12 min / OPF 6 min | 3.8 GB |
| 5 风电场景 | ≈ 3×10⁴ | UC 3 min / OPF 2 min | 1.5 GB |
*测试环境：i7-11800H/32 GB/Gurobi 10.0，MATLAB 2022b。
六、目录与入口
├─ OptimalPowerFlow_MISOCP.m ← 下层入口 ├─ UC_MILP.m ← 上层入口 ├─ README.md ← 快速开始 ├─ data/ │ ├─ ieee33_line.mat │ ├─ unit10_data.mat │ └─ wind20_scene.mat └─ result/ ← 自动输出**一键启动**：在 MATLAB 命令行依次运行
`UC_MILP` → `OptimalPowerFlow_MISOCP`，即可得到完整结果。
七、二次开发指南
- 替换网络
保持Line=[idx, from, to]与G/B节点导纳矩阵同维，直接覆盖data/ieee33_line.mat。
- 调整 EV 规模
修改Ndsum/Ncsum向量（33×1），支持任意节点、任意渗透率。
- 增加迭代闭环
在下层结束后，将Ploss_total作为网损成本返回上层，更新目标函数f1，即可形成Benders 迭代框架。
- 加速求解
- 降低分段数N=12/8/5；
- 使用 Gurobi 的PoolSearchMode=1并行；
- 对 UC 模型开启LazyConstraints=1加速启停约束。
八、已知限制与规避
| 限制 | 规避方案 |
|---|---|
| MATLAB 版本 ≥ 2020 时内存占用高 | 关闭并行池parpool('local',4) |
| 二阶锥松弛在重载场景可能不收敛 | 适当放宽电压上下限 ±0.02 p.u. |
| 上层 MILP 在 100+ 场景时变量爆炸 | 采用场景削减或Benders 分解 |
九、典型输出样例
- 机组组合图
10 机 24 h 启停矩阵热图，可直观查看夜间低负荷停机、风电大发时段压火。
- EV 时空分布 3D 图
X-时间，Y-节点，Z-充放电数量；高峰时段 EV 集中商业区放电，凌晨转移至住宅区充电。
- 电压曲面
全网 33 节点 24 h 电压幅值 ≥ 0.97 p.u.，满足 ANSI C84.1 标准。
十、结语
本平台以「开源、可扩展、科研级」为设计目标，代码遵循「数据-模型-求解-可视化」分层解耦原则，方便研究人员快速验证算法、发表成果或对接实际 EMS。后续将持续更新：
- 三相不平衡模型；
- 分布式光伏+储能联合优化；
- Python/JuMP 版本迁移。
欢迎提交 Issue & Pull Request，共同完善车网互动开源生态。
