用于协调电动汽车充电调度与无功功率调度的两阶段多目标优化框架

为什么更智能的电动汽车充电很重要

电动汽车有望带来更清洁的空气和更低的温室气体排放，但如果数以百万计的司机随意插电，局部电网可能会承受压力。变压器可能过载，线路损耗增加，电压偏离安全范围。本文提出了一种实用的方法，可同时管理数百辆汽车的家庭充电，减少浪费和成本，同时确保供电稳定并维护电网健康。

平衡车辆与线路

作者针对典型的城市配电网络：一个33节点的径向馈线，为主要在夜间充电的家庭用户提供服务，总计984辆电动汽车。与其让司机到家就立即充电，不如由称为聚合器的中央计算机协调每辆车实际取电的时间。目标是在整个夜间分散充电，避免需求尖峰，同时满足每位司机出行时电池接近满电的要求。这一点很重要，因为现有电网并非为同一街区的大量电动汽车集群而建，且无序充电可能使线路损耗翻倍并使设备超出额定容量。

两种提前规划的方式

该框架具有两种规划模式。在“日前”模式中，聚合器利用电价、家庭基础负荷以及预计的电动汽车到达和离开时间的预测，对未来24小时进行规划。它运行详细的潮流计算，检查变压器负载、线路损耗和每个节点的电压。在“实时”模式下，系统每五分钟仅针对新到的车辆更新决策，使用简化的公式代替完整网络计算，以保持在线控制所需的速度。日前规划的优势在于可以看到全局全貌并找到接近全局的最优解；实时规划则更善于应对意外情况，例如司机比预期晚到或需要比平常更多的能量。

利用停放车辆支持电网

一个关键创新是作者不仅调度车辆何时充电，还利用充电器内部的电力电子设备来调节称为无功功率的非充能功率流。与把电池放电回电网不同，提供无功功率不会缩短电池寿命。当本地电压下沉或升高时，充电器的逆变器可以注入或吸收这种功率，将电压推回理想水平。为使问题可控，方法并不对每辆车逐一调节；相反，它根据各网络节点连接的电动汽车数量及其充电强度决定每个节点应提供多少无功功率。

幕后更智能的算法

由于系统必须同时平衡多个目标——最小化线路损耗、平滑负荷曲线、将电压保持在额定值的±5%范围内并降低充电成本——作者将任务表述为多目标优化问题。他们测试了几种受自然启发的现代“元启发式”搜索方法，包括粒子群和动物运动模式等。其中，一种相对较新的方法——黏菌算法表现最佳，持续地找到既能减轻电网压力又能降低用户账单的解。研究还使用帕累托前沿探索目标之间的权衡，允许运营者在例如优先降低损耗或优先降低充电成本之间进行选择。

数据表明了什么

模拟结果显示了显著收益。在无序充电情况下，网络每日作为热量损失的能量约为4.04兆瓦时。仅采用协调充电时，日前情形下该值大约下降19%，实时情形下降约16%。当加入来自电动汽车充电器的无功功率控制时，损耗进一步下降——日前与实时策略分别降至2.55和2.77兆瓦时——损耗分别减少36.8%和31.4%。最差情况下的变电站负荷被拉回到其5 MVA的额定值以内，最远馈线处的电压保持在每单位0.95以上。在用户方面，总充电成本在日前调度下减少约29%，在实时调度下减少约34%，主要通过将充电转移到低电价时段，同时满足每位司机期望的电量状态。

对日常司机意味着什么

对电动汽车车主而言，该方法在很大程度上是无感的：你仍然在家插电并说明何时需要出发以及希望电池充至何种电量。在幕后，电网运营方的软件错开充电时间并悄然调整充电器与电网的交互方式，使社区能够在无需昂贵升级的情况下容纳更多电动汽车。研究表明，协调的电动汽车充电和智能利用充电器电子设备可以大幅减少能源浪费、将电压保持在安全范围内并降低账单，为更清洁的交通融入现有电力系统铺平道路。

引用: Badr, M.S., Sharaf, H.M. & Zobaa, A.M. A two-stage multi-objective optimization framework for coordinated EV charging scheduling and reactive power dispatch. Sci Rep 16, 12470 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-45109-9

关键词: 电动汽车充电, 智能电网, 无功功率控制, 配电网, 多目标优化