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采用虛擬電廠（virtual power plant，VPP）實(shí)現(xiàn)對(duì)電動(dòng)汽車入網(wǎng)（vehicle to grid，V2G）智能充放電和風(fēng)力發(fā)電的打包管理。考慮風(fēng)電入網(wǎng)和V2G的不確定性影響，建立含VPP的雙層逆魯棒優(yōu)化調(diào)度模型。該模型內(nèi)層以發(fā)電總利潤(rùn)最大為目標(biāo)；外層考慮內(nèi)層優(yōu)化結(jié)果的魯棒性和決策者要求，引入風(fēng)電出力和V2G充放電功率的最優(yōu)逆魯棒指標(biāo)（optimal inverse robust index，OIRI），以此來(lái)分析風(fēng)電消納水平和V2G充放電功率之間的極限制約關(guān)系。采用網(wǎng)格細(xì)菌群體趨藥性（grid multi-objective bacterial colony chemotaxis，GMOBCC）算法、拓?fù)溆成浜投址ㄏ嘟Y(jié)合的嵌套優(yōu)化方法對(duì)模型進(jìn)行求解。最后應(yīng)用仿真算例系統(tǒng)驗(yàn)證算法的有效性。
魯棒
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