李 锰，王志刚，余保庆，付婷婷，吕 源

(1.国网河南省电力公司经济技术研究院，河南郑州450052；2.国网河南省电力公司驻马店供电公司，河南驻马店463000；3.郑州电力高等专科学校，河南郑州450000)

基于蒙特卡洛法的EV充电负荷多目标随机规划

李 锰1，王志刚2，余保庆2，付婷婷3，吕 源2

(1.国网河南省电力公司经济技术研究院，河南郑州450052；2.国网河南省电力公司驻马店供电公司，河南驻马店463000；3.郑州电力高等专科学校，河南郑州450000)

分析了现有电动汽车(electric vehicle，EV)充电负荷优化方式和算法的不足，结合配电系统最优运行的要求，考虑了多个随机因素的影响，以电动汽车蓄电池满充、蓄电池充电功率不越限及配网潮流约束等作为约束条件，以配电网网损、电源节点负荷峰值、负荷波动情况优化为子目标，建立了新的基于EV充电负荷的配电网多目标随机优化模型。利用改进的非支配排序遗传算法-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-2，NSGA-2)求解，采用IEEE-33节点配电系统的实际优化状况为例进行了蒙特卡洛仿真。仿真证明所提出的EV充电负荷多目标优化策略在更贴近实际的随机模型下仍可以有效减弱电动汽车大规模接入对电网的冲击，充分利用其可控性实现配网各项指标的经济运行。

电动汽车；充电负荷；多目标优化；非支配排序遗传算法；蒙特卡洛仿真

电动汽车由于不直接消耗化石能源可以有效地减小CO2的排放，并降低车主费用等方面的优势得到了政府和企业的青睐，相关研究取得了巨大进展[1]，预计到2015年新购车辆中将有10%是混合动力汽车，不断增长的电动汽车将给电网增加18%的负荷，电动汽车大规模推广的同时也将对接入配网带来较大的冲击。……