【摘要分析】
本文主要探讨了如何在电力系统调度中考虑大规模风电和电动汽车的协同优化问题。随着全球对清洁能源和环保的重视，风电和电动汽车都得到了快速发展。然而，风电的间歇性和电动汽车充电的随机性对电网稳定运行带来挑战。文章提出了一种多目标优化调度模型，旨在最小化发电成本、污染成本以及等效负荷波动方差，从而实现经济调度和减少环境污染。
【主要知识点】
1. **风电并网**：风电是一种可再生能源，但其发电量受风力影响，具有间歇性和不确定性，这可能导致电网功率输出波动，对电力系统的稳定运行构成威胁。
2. **电动汽车与电网的互动**：电动汽车能够进行双向能量流动（充电和放电），利用电动汽车的充放电特性可以平滑电网负荷，但大量无序充电可能增加电网峰值负荷，影响电能质量。
3. **协同优化调度模型**：论文构建了一个包括风电和插电式混合电动汽车（PHEVs）在内的协同优化调度模型，旨在同时考虑经济效益和环境保护，最小化发电成本、污染成本和负荷波动。
4. **多目标优化算法**：采用了基于占优的多目标粒子群算法（DOPSO）解决这一问题。DOPSO能保证外部非劣解的收敛性和分布性，克服了传统粒子群优化算法在处理多目标优化问题时可能出现的伪Pareto前沿和收敛速度慢的问题。
5. **仿真验证**：通过仿真实验，证明了提出的多目标协同优化调度模型相对于单目标优化模型，能更有效地平抑可再生能源发电波动，降低总发电成本和污染成本。
6. **节能减排**：电力和交通行业是节能减排的关键领域，风电和电动汽车作为清洁技术，有助于减少化石燃料消耗和二氧化碳排放。
7. **未来趋势**：预计到2020年和2030年，中国风电装机容量将大幅增长，而电动汽车的数量也将显著增加，这加剧了电力系统调度的复杂性，也突显了研究风电和电动汽车协同调度的重要性。
8. **环境影响**：优化调度策略不仅有助于电网稳定，还能促进电动汽车充电的清洁化，减少污染物排放。
9. **技术应用**：该研究对电网运营商、政策制定者和电动汽车制造商提供了理论支持和技术参考，以实现更加智能、可持续的电力系统运行。
该文关注的是在大规模风电并网和电动汽车普及的背景下，如何通过多目标协同优化调度策略来平衡电力系统的经济性和环保性，确保电网的稳定运行，并减少对环境的影响。这种方法对于推动清洁能源和电动汽车产业的发展，以及应对由此带来的挑战具有重要意义。
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