基于蒙特卡洛方法的电动汽车并网优化调度策略研究：风光场景生成及典型场景随机优化调度分析

简介：
本研究运用蒙特卡洛方法探讨电动汽车与电网互动的优化策略，聚焦于风能和太阳能场景的生成，并进行典型场景下的随机优化调度分析。 本段落研究了基于蒙特卡洛方法、Copula函数及Fuzzy-Kmeans算法的电动汽车并网优化调度策略，并特别关注风光场景生成与典型场景下的随机优化调度问题。采用分时电价机制，针对不同类型的电动汽车进行负荷管理，目标是通过最小化上级电网出力成本、峰谷差惩罚费用以及风光和电动车负荷的调度成本来实现系统运行经济性最优。 研究中提出的模型在IEEE33节点电力系统上进行了仿真验证，展示了该策略的有效性和实用性。核心关键词包括：基于风光场景；电动汽车并网优化调度；蒙特卡洛方法；Copula函数；Fuzzy-Kmeans算法；典型场景选择；分时电价机制；目标函数设计（含电网出力成本、峰谷差惩罚费用等）；风光资源的灵活调度策略及负载管理措施，以及IEEE33节点系统的仿真分析。