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基于决策实验室算法-对抗解释结构模型的电动汽车多场景需求响应策略分析
被引量:
3
1
作者
姚寅
朱
烨
冬
+2 位作者
李东东
周波
林顺富
《电力建设》
CSCD
北大核心
2023年第3期93-104,共12页
随着可再生能源渗透率的持续提升,电网波动性与随机性日益增加,需求侧可调资源将愈发重要。电动汽车(electric vehicle, EV)在需求侧资源中占比较大,但现有研究较少考虑电动汽车参与需求响应过程中个人与社会因素的多因素交互影响。因此...
随着可再生能源渗透率的持续提升,电网波动性与随机性日益增加,需求侧可调资源将愈发重要。电动汽车(electric vehicle, EV)在需求侧资源中占比较大,但现有研究较少考虑电动汽车参与需求响应过程中个人与社会因素的多因素交互影响。因此,文章提出了一种基于决策实验室算法-对抗解释结构模型(decision-making trial and evaluation laboratory-adversarial interpretive structure modeling, DEMATEL-AISM)算法的EV多场景需求响应充电调度策略。首先,通过数据挖掘法分析多场景下充电站运行特性与电动汽车充能特性,构建电动汽车充电负荷特性模型;其次,使用DEMATEL-AISM算法对多场景下影响电动汽车充能行为的多因素耦合关系进行分析,挖掘主导因素;最后,基于多场景主导因素分析,制定多因素影响下的用户调控策略。通过仿真分析,验证了所提方法能有效平抑负荷峰谷水平,降低节点电压波动,提高电力系统需求侧的稳定性与经济性。
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关键词
电动汽车
需求响应
决策实验室算法-对抗解释结构模型(DEMATEL-AISM)
多因素影响度评估
原文传递
题名
基于决策实验室算法-对抗解释结构模型的电动汽车多场景需求响应策略分析
被引量:
3
1
作者
姚寅
朱
烨
冬
李东东
周波
林顺富
机构
上海电力大学电气工程学院
出处
《电力建设》
CSCD
北大核心
2023年第3期93-104,共12页
基金
国家自然科学基金项目(51977127)。
文摘
随着可再生能源渗透率的持续提升,电网波动性与随机性日益增加,需求侧可调资源将愈发重要。电动汽车(electric vehicle, EV)在需求侧资源中占比较大,但现有研究较少考虑电动汽车参与需求响应过程中个人与社会因素的多因素交互影响。因此,文章提出了一种基于决策实验室算法-对抗解释结构模型(decision-making trial and evaluation laboratory-adversarial interpretive structure modeling, DEMATEL-AISM)算法的EV多场景需求响应充电调度策略。首先,通过数据挖掘法分析多场景下充电站运行特性与电动汽车充能特性,构建电动汽车充电负荷特性模型;其次,使用DEMATEL-AISM算法对多场景下影响电动汽车充能行为的多因素耦合关系进行分析,挖掘主导因素;最后,基于多场景主导因素分析,制定多因素影响下的用户调控策略。通过仿真分析,验证了所提方法能有效平抑负荷峰谷水平,降低节点电压波动,提高电力系统需求侧的稳定性与经济性。
关键词
电动汽车
需求响应
决策实验室算法-对抗解释结构模型(DEMATEL-AISM)
多因素影响度评估
Keywords
electric vehicles
demand response
decision-making trial and evaluation laboratory-adversarial interpretive structure modeling method(DEMATEL-AISM)
multi-factor impact degree assessment
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于决策实验室算法-对抗解释结构模型的电动汽车多场景需求响应策略分析
姚寅
朱
烨
冬
李东东
周波
林顺富
《电力建设》
CSCD
北大核心
2023
3
原文传递
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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