MATLAB 代码：考虑 V2G 的光储充一体化微网协调优化调度策略
关键词：光储充微网 电电汽车 V2G 蓄电池优化 调度
引言：
随着能源需求的增加和环境问题的日益凸显，光储充一体化微网作为一种新型的能源系统被广泛关注
。其中，V2G (Vehicle-to-Grid)技术作为电动汽车与微网之间能量传输的关键技术，对于优化
能源调度、提高光储充一体化微网效率具有重要意义。本文基于粒子群算法，对光储充一体化微网下
V2G 技术的优化调度策略进行研究，通过对比不同运行模式下的经济和安全影响，分析 V2G 技术在光
储充一体化微网中的应用前景。
1. 研究背景与意义
光储充一体化微网是一种将光伏发电、储能系统和充电桩等设备相互关联的能源系统。通过有效调度
电力资源，可以实现能量的高效利用和经济性的提升。在光伏微网中引入 V2G 技术，可以更好地利用
电动汽车的储能功能，进一步提高光储充一体化微网的能源利用率和经济性。
2. 算法原理与模型建立
2.1. 粒子群算法原理
粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过不断更新粒子的位置和速度，以寻找问题的最
优解。在本文中，我们采用粒子群算法对光储充一体化微网进行优化调度。
2.2. 光储充一体化微网模型建立
在建立光储充一体化微网模型时，考虑了电网、微网调度中心和电动汽车用户三方之间的相互作用。
根据无、无序、转移和调度 V2G 电动汽车负荷四种运行模式，建立相应的模型。通过粒子群算法进行
优化求解，得到各模式下的经济和安全影响。
3. 仿真结果与分析
在仿真实验中，我们采用 MATLAB 平台搭建了光储充一体化微网模型，并使用粒子群算法进行优化求
解。根据算例分析，得到了四种模式下的两级负荷曲线及经济收益表。
3.1. 无模式下的仿真结果
在无模式下，光储充一体化微网系统的负荷曲线如图 1 所示。根据仿真结果，经济收益表如表 1 所示
。
3.2. 无序模式下的仿真结果
在无序模式下，光储充一体化微网系统的负荷曲线如图 2 所示。根据仿真结果，经济收益表如表 2 所
示。
3.3. 转移模式下的仿真结果
