【大规模电动汽车时空调度的双层优化模型】
摘要：本文研究了基于双层优化模型的大规模电动汽车时空调度问题。通过对发电机、电动汽车和风
力发电的协同优化，解决了在风电条件下电动汽车在各自的时间域和空间域进行充放电的调度问题。
上层优化通过协调电动汽车、热发电机、基础负荷和风电，在时域中优化电动汽车的负荷周期。下层
优化则在空间上调度电动汽车的负载位置。本文代码采用了原文相同的线性化方法，并采用二阶锥松
弛替代原文算法来实现最优潮流。通过复现代码，本文验证了代码结果与文献完全相同，并为电力系
统双层优化、电动汽车优化调度和二阶锥松弛等技巧方法提供了良好的参考。此外，本代码具有较高
的改编性，可满足不同应用场景的需要。
关键词：双层优化模型、大规模电动汽车、时空调度、风力发电、电力系统、二阶锥松弛
1. 引言
随着电动汽车的快速发展，电动汽车的大规模应用成为可能。然而，电动汽车的大规模充电和用电对
电力系统的影响也面临诸多挑战。为了解决电动汽车充放电的调度问题，本文针对电动汽车的时空特
性，基于双层优化模型进行研究。通过上层优化和下层优化的协调，实现了电动汽车在风电条件下的
合理调度。
2. 双层优化模型
2.1. 上层优化
上层优化主要负责协调电动汽车、热发电机、基础负荷和风电之间的关系。在时域上，通过优化电动
汽车的负荷周期，实现电动汽车充放电的平衡，同时充分利用风电资源。本代码采用了原文相同的线
性化方法，确保了优化结果的准确性。
2.2. 下层优化
下层优化主要负责在空间上调度电动汽车的负载位置。通过合理分配电动汽车的负载，以满足各个区
域的需求，并尽可能减少电动汽车之间的竞争与冲突。本代码采用了二阶锥松弛技术，替代原文算法
，提高了计算效率和可行性。
3. 代码复现与结果验证
本文通过复现原文代码，并在此基础上进行了验证。结果表明，本文代码的计算结果与原文完全相同
，证明了代码的准确性和可靠性。经实际应用指导，本代码为学习电力系统双层优化、电动汽车优化
调度和二阶锥松弛等技巧方法提供了良好的参考。
4. 改编性与应用场景
本代码具有较高的改编性，可根据具体应用需求进行调整和扩展。例如，可以根据实际情况引入其他
能源类型或调整优化的目标函数。此外，本代码适用于大规模电动汽车的时空调度问题，可广泛应用
于电力系统领域。
