【摘要】本文基于蒙特卡洛模拟方法，结合 copula 函数和 fuzzy-kmeans 算法，以风光能源消纳
为目标，对自适应电动汽车的优化调度进行研究。通过多类型电动汽车的分时电价调度，考虑上级电
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，建立了一个综合评价指标
的目标函数。本文选取 IEEE33 节点系统进行仿真实验，并给出了仿真结果图。
【关键词】自适应电动汽车；风光消纳；蒙特卡洛模拟；copula 函数；fuzzy-kmeans 算法；分时
电价调度；目标函数；网损费用；IEEE33 节点系统
1. 引言
随着电动汽车的快速发展和风光能源的普及应用，电动汽车的充电需求与能源产生之间的平衡问题日
益突出。传统的电力系统面临电网压力增加、电能供需不平衡和电网安全稳定性等挑战。因此，如何
优化调度电动汽车充电负荷，实现风光能源的高效消纳，成为了研究的热点和难点问题。本文旨在通
过提出一种自适应电动汽车的优化调度方法，解决风光能源消纳的问题。
2. 方法与模型
2.1. 采用蒙特卡洛模拟
蒙特卡洛模拟是一种基于概率统计的数值计算方法，通过随机抽取样本进行大量计算，从而得到准确
的数值结果。在本文中，我们利用蒙特卡洛模拟的方法，结合 copula 函数和 fuzzy-kmeans 算法
，来生成风光典型场景。该方法可以在一定程度上提高模拟结果的准确性和可信度。
2.2. 分时电价调度
针对多类型电动汽车的充电需求，本文采用分时电价调度策略。通过合理安排充电时段和充电电量，
在最低化成本的同时满足用户的需求。分时电价调度可以有效利用电力系统的峰谷差特性，优化电能
的分配，以实现风光能源的消纳和电动汽车的高效充电。
2.3. 目标函数设计
在优化调度过程中，本文综合考虑多个因素，设计了一个综合评价指标的目标函数。该目标函数包括
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等。通过最小化目标
函数，可以得到一个最优的调度策略，实现电动汽车和风光能源的互利共赢。
3. 仿真实验结果及分析
本文以 IEEE33 节点系统为实验对象，进行了仿真实验。通过仿真结果图可以看出，采用本文提出的
自适应电动汽车优化调度方法，可以有效实现风光能源的消纳。通过分时电价调度和综合评价指标的
目标函数，电动汽车的充电负荷合理分配，充分利用风光能源，提高了电力系统的能效和经济性。
4. 结论
