基于自适应遗传算法的有源配电网多类型电动汽车并网优化调度
摘要：随着电动汽车的普及和清洁能源的发展，有源配电网多类型电动汽车并网优化调度成为当前能
源领域的研究热点。本文基于自适应遗传算法，以 Matlab 软件为工具，探讨了在蒙特卡洛风光典型
场景下，利用 copula 函数进行相关性分析，并运用 fuzzy-kmeans 算法进行场景削减，将 1000
个场景削减成 6 个进行随机优化调度。此外，本文还考虑了分时电价调度策略，目标函数包括上级电
网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用，通过在 IEEE33 节点系统
上进行仿真算例分析，验证了该方法的有效性。
关键词：自适应遗传算法；有源配电网；多类型电动汽车；并网优化调度；蒙特卡洛；copula 函数
；fuzzy-kmeans；分时电价；仿真算例
引言：随着清洁能源的快速发展和电动汽车的普及，有源配电网多类型电动汽车并网优化调度这一问
题日益引起人们的关注。传统的配电网经常面临着供需矛盾、能源浪费和网损等问题，而加入电动汽
车后，可以通过车辆的充放电行为来实现能量的灵活调度，进一步提高供电效率。因此，有必要对有
源配电网多类型电动汽车并网优化调度进行深入研究。
1. 蒙特卡洛风光典型场景出力生成
在蒙特卡洛模拟中，通过随机生成大量的风速和光照强度数据，并结合电站的特性曲线，得到风光典
型场景的出力曲线。然而，风速和光照强度之间存在相关性，为了更好地模拟实际情况，引入
copula 函数进行相关性分析，并对数据进行调整，从而得到更真实的场景出力。
2. 场景削减与随机优化调度
在本文中，采用 fuzzy-kmeans 算法对 1000 个场景进行削减，选出了其中 6 个具有代表性的场景
。在多类型电动汽车并网优化调度中，需要考虑到不同类型电动汽车的特点和需求，因此采用分时电
价调度策略，根据不同时间段的电价情况，合理分配电动汽车的充放电行为。为了实现优化调度，设
计了目标函数，综合考虑了上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网
损费用等因素，并运用自适应遗传算法进行优化计算，得到最优的调度方案。
3. 仿真算例分析
通过在 IEEE33 节点系统上进行仿真算例分析，验证了本文方法的有效性。结果表明，通过自适应遗
传算法的优化调度，可以实现有源配电网和多类型电动汽车的协同运行，有效减少电网负荷波动和网
损，提高电能利用率和供电可靠性。
结论：本文基于自适应遗传算法，以 Matlab 软件为工具，研究了基于蒙特卡洛风光典型场景的有源
配电网多类型电动汽车并网优化调度问题。通过引入 copula 函数进行相关性分析和 fuzzy-
kmeans 算法进行场景削减，结合分时电价调度策略和自适应遗传算法的优化计算，实现了有源配电
