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分布式电源(DG)出力以及电动汽车(EV)充电的不确定性给配电网规划带来巨大挑战。首先，利用季节场景与时段划分法构建DG和常规负荷时序特性模型；其次，利用蒙特卡洛模拟法和交通起讫点分析法构建EV充电负荷时空分布模型；最后，基于2个模型得到的配电网各节点各时刻的DG出力、不同类型常规负荷及EV充电负荷，以配电网运营商年收益最大为目标函数，充分考虑网架新建、网架替换和DG选址定容等因素，构建考虑时序特性含DG和EV的配电网机会约束规划模型，并采用蒙特卡洛模拟嵌入双种群协同进化遗传算法的方法对模型进行求解。以某配电网为算例，验证了所提模型和算法的合理性和有效性。

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序寻优matlab代码电动汽车充电计划在不受监管的电力市场中的稳健优化 Nikita Korolko & Zafer Sahinoglu 在这个项目中，我们解决了在不受监管的电力市场中优化电动汽车充电的问题。 由于代表物理电池限制的非线性充电状态曲线，即使在固定电价的情况下，这个问题也是高度非线性的。 我们为单个和多个 EV 充电框架设计易于处理的公式。 在论文的第一部分，我们开发了一种新的高效切割平面方法，可用于解决已知和不确定电价两种情况下的充电优化问题。 本文的第二部分考虑了具有实时电价的后一种情况。 我们获得了名义收费问题的稳健优化对应物，当严格执行预算约束时，从经济角度来看，这尤其重要。 新的稳健配方被证明是易于处理的。 此外，计算实验表明，决策者可以找到在相应目标值方面接近最优的解决方案，并且对于不确定的电价具有鲁棒性。 文件“Article_Robust.pdf”是发表在 IEEE Transactions on Smart Grid 上的论文。 Julia 文件“MINLP_1.jl”解决了第 7 页上的混合整数非线性优化问题 (9)。该求解算法使用了论文第 2 节中描

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