标题和描述中提到的是一种针对地区电网电动汽车充电调度的方法,考虑了风光电源的不稳定性。这种方法旨在减小地区电网负荷的峰谷差和购电成本,通过建立一个多目标非线性混合整数优化模型来实现。同时,文章还运用了模糊集理论处理风光发电输出的不确定性,并将多目标模糊优化模型转化为单目标非线性优化问题。
在内容部分,文章首先提出了一种电动汽车充电调度的多目标优化模型。这个模型考虑了电动汽车充电对于地区电网的影响,包括负荷均衡和电力购买成本。通过调整电动汽车的充电策略,可以有效地缓解电网在高峰和低谷时段的负荷压力,同时降低电网的运营成本。
其次,文章引入模糊集理论来处理风能和光伏发电的不确定性。由于风力和太阳能的产出受到天气条件的影响,其输出功率难以精确预测,因此模糊理论在此起到了关键作用。它能够将这些不确定性的输出转化为可操作的模糊区间,从而帮助优化模型更好地适应实际运行环境。
接下来,文章采用改进的粒子群算法来求解提出的多目标模糊优化模型。粒子群优化是一种基于群体智能的全局优化算法,能够搜索复杂问题的全局最优解。通过应用这种算法,可以有效地找到满足多个目标约束的最优充电策略,确保了模型的可行性和有效性。
最后,论文以某个地区电网的实际数据为例,验证了所提模型和求解方法的性能。通过实例分析,表明该模型能有效地减少电网负荷波动,降低购电成本,同时证明了所提出的模糊优化模型和求解策略在解决电动汽车充电调度问题上的实用价值。
总结来说,这篇论文研究的是一种结合风光电源不确定性的地区电网电动汽车充电调度方法,通过多目标优化模型和模糊理论解决了不确定性问题,再通过改进的粒子群算法求解,提高了调度效率和电网稳定性,对于推动电动汽车与可再生能源的融合具有重要意义。这种方法为电动汽车的充电管理提供了理论依据和技术支持,有助于促进新能源汽车和可持续能源的发展。