研究目的
通过建立基于场景的多时段鲁棒重构模型，以应对电动汽车充电负荷的不确定性及其对配电网的影响。
研究成果
基于场景的鲁棒重构模型能有效降低电动汽车充电负荷不确定情况下的配电网损耗。与确定性方法相比，该模型表现更优，尤其在负荷不确定性增加时，展现出其在不确定场景中的鲁棒性。
研究不足
该研究聚焦于IEEE-33配电系统，可能需针对其他网络配置进行调整。模型在超出测试场景的极端不确定性水平下的表现尚未探究。
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[2019年IEEE创新智能电网技术-亚洲会议(ISGT Asia) - 中国成都 (2019.5.21-2019.5.24)] 2019 IEEE创新智能电网技术-亚洲会议(ISGT Asia) - 考虑光伏电动汽车充电塔接入的配电网鲁棒重构
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[2019年IEEE创新智能电网技术-亚洲会议(ISGT Asia) - 中国成都 (2019.5.21-2019.5.24)] 2019 IEEE创新智能电网技术-亚洲会议(ISGT Asia) - 考虑光伏电动汽车充电塔接入的配电网鲁棒重构
DOI：10.1109/isgt-asia.2019.8880923
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
电动汽车的大规模应用导致充电桩数量增加。充电桩正逐渐演变为包含新能源的充电塔。电动汽车的充电负荷给配电网带来了极大的不确定性，并对配电网的运行造成了冲击。本文考虑电动汽车充电负荷的不确定性，建立了基于场景的多时段鲁棒重构模型。通过定义新变量，简化了常规鲁棒优化的对偶转换过程，并在GAMS平台中采用CPLEX求解器对模型进行求解。最后通过IEEE-33节点算例验证了所提方法的有效性。
作者：
Peifeng SHEN，Qiang LIU，Guofeng LIU，Xuyan WANG，Haoliang ZHANG，Jun JIANG
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