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电动汽车接入配电网的规划研究随着环保意识的提升和能源结构的调整，电动汽车作为新能源交通工具正在逐渐普及。
然而，电动汽车的充电需求给现有的配电网带来了一定的挑战。
为了更好地满足电动汽车充电的需求，提高配电网的可靠性和稳定性，规划研究电动汽车接入配电网显得尤为重要。
首先，规划研究要考虑电动汽车的充电需求。
根据电动汽车的使用特点和充电模式，确定合理的充电时间和充电功率。
同时，要充分考虑电动汽车的充电需求与用户用电需求之间的平衡，避免过高的充电负荷对配电网的冲击。
其次，规划研究要考虑电动汽车充电设施的布局。
根据城市规划和交通状况，选择合适的充电设施位置，确保充电设施的分布均匀，以便满足电动汽车充电的便利性和高效性。
第三，规划研究要考虑充电设施的建设和改造。
为了适应电动汽车充电需求的增长，需要对现有的配电设施进行改造或新建充电设施。
同时，要考虑设施的安全性、可靠性和可持续发展性，确保充电设施的稳定运行。
第四，规划研究要考虑电动汽车充电的管理和监控系统。
建立完善的充电管理系统，实时监测充电设施的运行状态和电能负荷，优化充电设施的利用率和配电网的运行效率。
最后，规划研究要充分考虑未来的发展趋势。
随着电动汽车的普及和技术的进步，电动汽车的充电需求将会不断增加。
因此，规划研究要有长远的眼光，预留足够的充电设施和配电能力，以适应未来的发展需求。
综上所述，电动汽车接入配电网的规划研究是一个综合性的课题，需要考虑充电需求、充电设施布局、设施建设与改造、管理和监控系统以及未来发展趋势。
通过科学合理的规划，可以更好地满足电动汽车充电需求，提高配电网的可靠性和稳定性，推动电动汽车产业的健康发展。
电动汽车充电站的智能调度与充电策略研究随着环保意识的不断增强和科技的快速发展，电动汽车逐渐成为汽车市场的主流选择。
然而，随之而来的问题是充电设施的不足以及充电时间过长带来的用户不便。
因此，电动汽车充电站的智能调度与充电策略研究变得尤为重要。
智能调度是电动汽车充电站的关键要素之一。
在电动汽车充电站的运营过程中，如何合理、高效地分配充电资源以满足用户的需求，是智能调度的核心问题。
首先，通过精准的电动汽车定位和充电需求预测，智能调度系统可以根据用户的充电需求和充电桩的空闲情况，合理地安排充电桩的分配，从而避免用户在等待充电桩的过程中浪费时间。
其次，智能调度系统可以通过对电动汽车充电桩的运营数据进行分析和挖掘，提高电动汽车充电桩的利用率。
通过对充电桩的使用情况进行数据分析，可以调整充电桩的布局和数量，提高充电桩的利用效率，减少用户等待充电桩的时间，提高用户满意度。
充电策略也是电动汽车充电站需要考虑的重要问题之一。
充电策略的选择不仅关系到充电桩的使用效率，还关系到电动汽车的充电速度和使用寿命。
首先，充电桩的功率和充电速度应该适合电动汽车的需求。
根据电动汽车的电池容量和充电速度需求，充电桩的功率应该合理设置，既要满足电动汽车的快速充电需求，又要避免过高的功率对电动汽车电池的损伤。
其次，充电策略还需要考虑电动汽车的充电行为和充电需求。
不同类型的用户可能有不同的充电习惯和行为模式，因此，针对不同类型的用户制定不同的充电策略非常重要。
例如，一些用户可能更倾向于在家里进行充电，而一些用户可能更倾向于在工作场所进行充电，因此，充电站的布局和充电策略需要根据用户的需求进行调整。
另外，考虑到用户的充电时间和充电需求的比例，可以采用灵活的充电策略，在电动汽车充电站的高峰时段，加强充电桩的供给，以满足用户的充电需求。
电动汽车充电站的智能调度和充电策略的研究离不开先进的技术和算法。
利用人工智能、大数据分析和优化算法，可以实现对电动汽车充电站的智能调度和充电策略的优化。
含分布式电源的配电网潮流计算一、概述随着智能电网的建设和电力市场的逐步推行，传统的集中式大电网供电模式已无法满足当今社会对电力的需求。
分布式发电技术具有环保、高效、灵活的特点，已成为未来电网发展的重要方向。
由于分布式电源的引入，配电网中将出现许多新的节点类型，传统的潮流算法在处理这些节点时往往难以达到预期的效果。
潮流计算是开展配电网其他研究工作的基础，因此研究含分布式电源的配电网潮流计算显得尤为重要。
本文将针对含分布式电源的配电网潮流计算方法进行论述，包括分布式电源配电网潮流计算的必要性、分布式电源的类型和特性、传统潮流计算方法的局限性以及改进和优化的潮流计算算法等内容。
通过研究和分析，旨在为含分布式电源的配电网潮流计算提供有效的方法和思路，以促进智能电网的可持续发展。
1. 分布式电源的发展背景与现状分布式电源的兴起是地球环境可持续发展政策与技术进步的产物。
在21世纪初，随着高效绿色的小型独立电源的发展，分布式电源的概念应运而生。
分布式电源主要指传统的分散独立小型电源，以及采用分布式技术联网上网的一“群”或成组的小型分散电源。
这些电源包括自然能源（如水电、风电、太阳能发电等）、化石燃料发电（如内燃发电机组、燃气轮机发电机组、燃料电池等）、废弃物发电（如垃圾发电等）和贮能电源（如抽水蓄能发电、蓄电池组等）。
分布式电源的发展受到世界能源、电力界的关注，并在工业发达国家中得到热议。
其发展的原因主要有三个方面：各种小型分散型绿色环保电源的迅速发展，对电力系统的影响越来越大大电网的发展受到环保和需求的限制，为分布式电源的发展提供了机遇分布式电源可以充分利用用户附近各种分散的能源，提高能源利用率，减少因远距离输送电力产生的线路损耗，具有经济和环保意义。
近年来，分布式电源在能源系统中的比例不断提高，正在给能源工业带来革命性的变化。
特别是在全球倡导节能减排、调整能源结构的大背景下，分布式电源项目得到大力推广。
例如，我国在2013年以后，国家电网公司积极为分布式电源项目接入电网提供便利，并在项目的前期受理及工程建设等方面开辟绿色通道。
考虑规模化大功率电动汽车充放电接入的配电网协同规划与运行技术及应用一、技术类别共性关键技术。
二、总体目标项目以提高规模化电动汽车接入背景下配电网稳定、经济、智能化运行水平为目的，拟解决信息、交通、能源多元融合下充放电网络-配电网协同规划和规模化大功率电动汽车充放电场景下配电网多时间尺度智能化调控问题。
基于电动汽车源-荷双重灵活特性，构建充放电-配电网络统一规划、调控运行多指标综合量化评估体系。
通过开发、升级支持新一代通信技术的电动汽车充电设施物联网控制装置和面向配电台区的分布自治、集中控制规模化电动汽车充电设施与配电网多层次互动的体系架构，开展电动汽车多模式充放电与配电网多时间尺度协同优化运行工程示范。
三、课题设置情况1、考虑规模化大功率电动汽车充放电与电网互动的充放电网络-配电网协同规划关键技术研究；2、基于数据和模型融合驱动的城市配电网及规模化充放电负荷多时间尺度智能运行调控技术研究；3、考虑规模化大功率电动汽车充放电与模型不完备条件的配电网规划及运行调控综合评价方法研究；4、配电网多时间尺度电动汽车充放电运行调控平台开发与示范。
四、项目实施期限本项目研究的起止时间为2021年1月至2022年12月。
五、课题内容课题1：考虑规模化大功率电动汽车充放电与电网互动的充放电网络-配电网协同规划关键技术研究主要研究内容：（1）基于交通、新能源车公共数据平台等部门数据支持，研究海量多元异构数据抽取、转换与融合技术，研究基于逆地理解析及热力分析技术的多时空尺度充放电容量建模方法；（2）研究规模化大功率充放电负荷给配电网带来局部负荷过载、电压波动、可靠性下降等问题的典型机理，研究规模化大功率电动汽车充放电与电网互动机制对策；（3）研究充放电网络分层服务能力模型和“公共-社区-私域”多级架构，研究考虑已有基础设施优化布局的多层级充放电网络规划升级方法；（4）研究“灵活分区，异构耦合”的充放电网络-配电网联合建模方法，研究融合电力、智慧交通网及相关市政设施的充放电网络-配电网灵活协同规划方法。
含分布式电源配电网潮流计算方法摘要：传统单馈线辐射状配电网将无法满足分布式电源的接入和用户对供电高可靠性的要求。
越来越多的分布式能源接入配电网，改变了配电网的潮流流向，因此需要单独研究含分布式电源配电网的潮流计算方法。
关键词：分布式电源配电网；前推回代法；潮流计算中图分类号：TM7111 含DG配电网潮流计算1 基本前推回推法前推回推潮流由于编程简单、收敛速度快的特点，广泛地应用于配电网的潮流计算。
这种算法先假定各节点电压为根节点电压，从末端节点开始,根据已知的各负荷功率、节点电压，向辐射网络始端推算各支路的电流或始端功率。
然后根据根节点的电压和求得的各支路的电流或始端功率，向末端推算各节点电压，重复以上过程直至迭代收敛。
计算过程为：a)为除始端外的所有节点电压赋初值；b)从末梢点开始，逐步前推各支路电流，第次迭代，流经支路的电流向量：（2.18）表示负荷电流和电容电流流过节点的节点集合；为第个节点处的负荷功率，c)从始端出发，由支路电流，逐段回推各节点电压：（2.19）d)直到满足下式的收敛准则，完成潮流计算：（2.20）2 含DG配电网潮流计算流程DG并入配电网后的潮流计算过程增加了新的节点类型，即PI和PV节点，基于前推回推法，含DG配电网潮流计算流程为：1）读入系统数据，进行配电网拓扑分析，确定每个节点的属层；2）初始化所有节点电压为根节点电压；3）求取每个节点的等效注入电流：PQ节点由2.18式求取；PV节点由2.2.1的方法转换为PQ节点；PI节点通过下式转换为PQ节点。
（2.21）4）由节点的属层和连接关系，前推支路电流；5）由已知的根节点电压，由式2.19回推各节点电压；6）对PV节点计算节点电压幅值不匹配量，由式2.16修正其无功出力，并检验其无功出力是否越限，越限则转化为PQ节点。
7）检验迭代收敛条件：所有节点，无功不越限PV节点，无功越限PV节点无功出力为或。
满足收敛条件则进入第8）步；否则转入第3）步。
含分布式电源的配电网潮流计算分布式电源的配电网潮流计算：问题与解决方案随着能源结构和电力系统的快速发展，分布式电源在配电网中的应用越来越广泛。
分布式电源具有灵活、节能、环保等优势，为配电网的运行和优化提供了新的可能性。
然而，分布式电源的引入也给配电网潮流计算带来了一系列的问题和挑战。
本文将深入探讨分布式电源配电网潮流计算的相关问题，并提出相应的解决方案。
关键词：分布式电源、配电网、潮流计算、问题、解决方案在电力系统中，潮流计算是至关重要的一项任务，它用于确定系统中各节点的电压、电流和功率等参数。
在传统的配电网中，潮流计算主要考虑的是集中式电源供电，而忽略了分布式电源的影响。
随着分布式电源的大量接入，配电网的潮流计算需要充分考虑分布式电源的位置、容量和特性等因素，以确保配电网的安全、稳定和经济运行。
分布式电源的接入给配电网潮流计算带来了许多问题和挑战。
分布式电源的功率因数难以准确评估，这会对配电网的潮流分布和稳定性产生影响。
分布式电源之间的互动往往被忽略，导致配电网的潮流计算出现偏差。
分布式电源的接入也使得配电网的拓扑结构更加复杂，给潮流计算带来了更大的难度。
功率因数评估：通过实时的功率因数监测和优化控制，可以更准确地评估分布式电源的功率因数。
在此基础上，可以通过潮流计算软件实现对配电网的优化控制。
考虑分布式电源互动：在潮流计算中，应该将分布式电源作为整体考虑，而不仅仅是作为独立的节点。
通过这种方式，可以更准确地反映分布式电源之间的互动，优化配电网的运行。
应用智能算法：针对分布式电源接入后配电网拓扑结构的复杂化，可以应用智能算法如遗传算法、模拟退火算法等，优化潮流计算过程，提高计算效率。
为了验证所提出的方案的有效性和可行性，我们搭建了一个含分布式电源的配电网实验平台，进行了潮流计算实验。
实验结果表明，通过上述方案，我们可以更准确地进行分布式电源配电网的潮流计算，优化配电网的运行，提高电力系统的稳定性和经济性。
电力系统中的电动汽车充电调度与优化策略随着电动汽车的快速发展，电动汽车充电调度与优化策略成为电力系统中一项重要的任务。
在传统的电力系统中，供电主要依靠燃煤、石油等传统能源，而电动汽车的充电需求增加了电网负荷的压力。
因此，合理的电动汽车充电调度与优化策略是保障电力系统安全稳定运行的关键。
一、电动汽车充电调度电动汽车充电调度是指对电动汽车充电行为进行管理和控制，以实现电力系统和电动汽车的互利共赢。
首先，电动汽车充电调度需要充分考虑用户的需求，提供方便的充电服务。
其次，电动汽车充电调度还需要考虑电力系统的负荷平衡和能源利用效率。
为了实现这些目标，可以采用以下策略：1. 优先级调度策略：根据不同用户的需求和电力系统的负荷状况，设置优先级，对充电需求进行优先级调度。
例如，对于需要紧急出行的用户，可以提供快速充电服务；对于负荷较大的时间段，可以推迟用户的充电需求。
2. 负载均衡策略：通过合理分配充电需求，降低电力系统的负荷峰值，提高负载均衡能力。
例如，对于同一区域内多个充电站的用户，可以根据电力系统的负荷情况，将充电需求合理分配到不同充电站，避免个别充电站负荷过大。
3. 价格策略：通过制定不同时间段的电价，引导用户在低负荷时段进行充电，平衡电力系统的负荷。
例如，对于夜间电价较低的时间段，可以提供优惠的充电服务，鼓励用户在夜间进行充电，有效利用电力系统的闲置资源。
4. 智能调度策略：结合智能化技术，建立电动汽车充电调度系统，根据用户需求、电力系统负荷、充电站情况等因素进行智能化调度。
通过实时监测和数据分析，优化充电调度策略，提高充电效率和用户满意度。
二、电动汽车充电优化策略电动汽车充电优化策略是指通过合理利用充电设备和能源资源，提高充电效率和能源利用效率。
具体策略如下：1. 快充与慢充结合：快速充电可以满足用户紧急出行需求，但会对电力系统造成较大负荷冲击；慢充可以减少电力系统的负荷和能源消耗，但用户需等待时间较长。
智能电网中的潮流计算与断面优化研究随着社会的不断发展，能源需求也不断攀升，电能的消耗也逐渐上升。
为了更好地满足人们对电能的需求，进一步满足社会对节能环保的要求，提高电网的安全性和可靠性，对电网进行升级改造，引入智能电网是当下的趋势。
而潮流计算和断面优化则是智能电网中重要的研究方向。
一、潮流计算潮流计算是智能电网中的重要计算方式，可以用于计算电力系统中的电压、电流、功率等一系列电学参数，从而预测完整电力系统中的电力流动。
潮流计算在电力系统的规划、设计、运行、控制等各个环节都有着重要应用。
在传统电力系统中，只有单一的输电线路，电压和功率的稳态计算比较简单。
而随着电力系统的扩容和升级，加入了多个电源和负荷，电力系统的稳态计算就变得更加复杂。
在智能电网中，潮流计算则是智能化电网架构中的关键组成部分。
智能电网是指一种基于信息技术、自然资源和新能源等科技依托下的新型电网，可以实现对电网的监控、调度、控制和管理等重要功能。
因此，在智能电网中，潮流计算不仅仅是一种计算方法，更是实现智能化电网的基础。
二、断面优化断面优化是用来确定电力系统中合适的导线、变压器等电设备等级和参数。
断面优化是通过计算无功损耗和净利益来确定电设备的合理起始容量、电阻、电感等参数。
通过这种方法，可以实现电力系统的优化，减少线路功耗和经济成本。
在智能电网中，断面优化也是一项关键技术。
由于智能电网中加入了新能源资源，包括风能、太阳能等新能源，并与传统厂站和负荷进行有效衔接。
这就使得断面的优化计算变得更加复杂。
同时，智能电网中加入了新的负荷，包括电动汽车充电站等，断面的优化也需要适应这些新的变化。
三、智能电网中的潮流计算与断面优化研究在智能电网中，潮流计算和断面优化是非常重要的研究领域。
这两个研究领域之间的相互关系也比较紧密。
潮流计算可以提供大量的电学参数，提供给断面优化进行优化计算，从而优化电设备的参数，提高电力系统的经济性和可靠性。
同时，智能电网中的潮流计算和断面优化也面临着许多的挑战。
含电动汽车接入的配网潮流计算及调度策略
摘要：对含电动汽车充电负荷的配电网进行了潮流计算和结果分析，对电动汽车充电负荷优化调度进行了深入研究，提出了基于潮流计算且满足削峰填谷和经济运行的电动汽车充电负荷优化调度策略，并结合具体实例验证了优化调度策略的有效性。
关键词：电动汽车；潮流计算；削峰填谷；经济运行；校核
0 引言
规模化的电动汽车[1]（Electric Vehicle，EV）充电负荷接入配电网[2]后成为电网中的大功率负荷[3]，将造成电网负荷的重新分布，从而引起网络潮流变化和网损增加，潮流计算[4]的结果可以很好地为建设布局提供可参考数据，根据电网中的负荷分布情况，计算规划方案中电力系统[5]各节点的电压、电流等能否满足国家标准，对规模化EV充电负荷，潮流计算可以分析充电负荷改变对电网运行产生的影响[6]。
本文采用牛顿-拉夫逊法[7]，有效解决了由于配网总体的阻抗[8]较大导致的潮流计算不收敛问题，在典型配电网模型中建立电动汽车充电负荷模型，利用PSASP[9]仿真平台计算了电动汽车充电负荷接入以后配电网潮流的分布情况，结合潮流校验[10]，提出了基于潮流计算且满足削峰填谷和经济运行的电动汽车充电负荷优化调度策略，并通过计算案例对研究成果进行验证。
1 含EV充电负荷的配电网潮流计算
1.1 潮流计算数学模型
配电网系统的组成部分包括发电机、变压器、输电线路及各类负荷，结合配电网络特点，潮流计算中通常采用节点分析法，每个节点包含4个变量：有功功率、注入无功功率、节点电压幅值和相角。
从数学理论角度，潮流计算的实质即求解由各节点潮流方程构成的多元非线性方程组，通过推导得到电力系统潮流方程极坐标形式，具体数学方程如下：
1.2 含EV充电负荷的潮流计算
本文进行潮流计算时，将济南某智能示范园区内的所有电动汽车作为整体考虑。
本文以4节点2机组系统为例，进行含规模化电动汽车的配网潮流计算，分析充电负荷对电网的影响，简化的节点系统拓扑结构，图中G1、G2表示发电机，Load表示各类负荷，其中包含EV 充电负荷，编号1～4表示母线节点编号。
系统中的线路参数、发电机参数、节点负荷与电压参数根据智能园区配电网的实际参数录入。
本文利用PSASP，根据EV充电行为及充电负荷大小，分3种情形：(1)智能园区所有电动汽车同时在节点3所在配网区充电；(2)智能园区所有电动汽车同时在节点2所在配网区充电；(3)智能园区一部分的电动汽车在节点2所在配网区充电，另一部分的电动汽车在节点3所辖区域充电。
经进行潮流计算，得到每种情形下各支路的潮流情况，详细潮流计算结果见表1。
由表1可知，当配网中含有一定数量电动汽车充电负荷时，充电负荷对配网运行带来巨大冲击，可能造成配网因线路传输容量不足造成的系统崩塌。
但是，若能够对电动汽车的充电行为加以控制，对电网造成的影响会小得多。
如采用合理引导措施，可以减轻对电网的冲击，甚至对原有电网有一定改善。
因此需要引导电动汽车用户在合理的时间、合理的地点对电动汽车进行有序充电调度。
2 基于潮流计算的EV充电优化调度
2.1 EV充电负荷调度目标
为了减小配网负荷曲线峰谷差值，同时考虑时段阶梯电价，降低充电成本，本文构建了EV充电负荷调度模型，其数学表达式见式(3)和式(4)。
式(3)中，目标函数F为EV充电功率方差，其中T为充电周期，通常为24 h，Pt为EV 充电负荷t时刻的充电功率，为周期内充电功率平均值，F数值越小，说明电网峰谷差越小；式(4)中，目标函数COST为一个充电周期的EV充电成本最小值，本文为保证计算精度，将24 h分为480个3 min，St是t时刻的充电电价，N为充电站数量，Pit为t时刻第i个充电站的充电功率，Tt+1-Tt表示充电时间段。
2.2 EV充电调度策略
结合EV充电负荷调度模型，本文提出了考虑多目标的电动汽车有序充电优化调度策略，包含三部分：(1)削峰填谷策略，实时监视配电网负荷功率方差，通过合理有序调整EV充电功率，确保方差在合理区间；(2)经济运行策略，以充电成本最小为目标，充分考虑电动汽车集群空间分布特性，合理制定各电动汽车总体充电计划；(3)潮流计算校核，重点监视是否存在过载的设备、节点电压是否在合理区间，确保配电网络安全稳定运行。
2.2.1 削峰填谷策略
以削峰填谷为目标的优化调度，主要目的是通过对电动汽车充电时段的控制，为了拉平负荷曲线。
(1)区域服务网络控制
削峰填谷的优化目标为：
其中，T为控制时段数；plt为第t时段电网原负荷功率，prt为第t时段的储能部分功率，pct为第t时段充电部分功率，po为负荷平均功率。
模型约束条件为：
①单站传输专线的功率约束
充电站的传输专线容量限制了充电站的最大充电功率，这里假设充电站数量为N，则其中单站j站的传输功率约束为pjt≤pjlmax。
其中，pjt为j充电站t时刻的充电量，其包括prt、pct两个部分；pjlmax为j站的传输最大功率。
②单站的单时段充电功率约束
单站的单时段充电功率必须介于单站的最小充电能力与最大充电能力之间，这里，假设最小充电功率为0，则单站单时段充电功率约束可以表示为0≤pjt≤pjcmax。
其中pjcmax 为j站的最大充电功率。
利用以上两式得到单站的每个时段充电功率，将该指令下发给下一级的充电站，然后下级充电站得到上级的指标命令后，控制站内充电桩进行充电。
(2)充换电站控制
将充电站站内有序充电的目标定为在第一层调度所得调度指令一定偏离范围内充电站充电桩数量变动最小。
假设该充电站内共有B类充电桩，此目标函数可以解析表达为如下的表达式：
式中xkt为类型为k的充电桩t时段充电桩数量。
2.2.2 经济运行策略
以购电经济性为目标的优化调度，根据不同时段的买电价格存在差异性，模型的目标函数为使得充电站的购电成本最低，用函数表达式可以表达为：
在第一步得到了单站的每个时段的充电功率后，与削峰填谷模型相同，将该指令下发给
充电站，指导充电站进行有序充电，实现充电成本最低。
2.2.3 潮流计算校核
在满足削峰填谷和经济运行基础之上，进行含电动汽车充电负荷的区域配网潮流计算，检查是否存在设备利用率低或者设备过载情况、是否存在低电压、过电压、谐波等电能质量问题，具体潮流计算及分析过程如上一章所示。
2.3 优化调度流程
结合EV充电调度模型和优化调度策略，本文基于潮流计算的EV充电优化调度流程如下所示：
(1)初始化区域内各母线节点负荷曲线、EV充电负荷、电网运行参数，统计区域内EV充电需求；
(2)更新各次循环后的最优调度配置库；
(3)实时监测配网负荷曲线、EV充电负荷曲线，记录实时数据，以备进行充电功率方差计算；
(4)与(3)同步进行，结合时段阶梯电价，计算EV充电成本，以备进行成本校验；
(5)计算充电功率方差，判断是否在合理区间，若在合理区间，转向步骤(7)，否则给出告警提示(峰谷过大)，适当降低EV充电功率；
(6)计算EV充电成本，判断成本是否降低且在合理区间，若是，更新EV充电成本数据指标集合，否则给出告警提示（成本过高），有序安排充电时间；
(7)记录功率方差最大值时刻，调整充电负荷；
(8)潮流计算校验，对符合削峰填谷和降低充电成本的策略进行校验，检查是否会导致电力设备过载。
若存在过载设备，给出告警提示，否则，更新并保存最优调度配置，不断优化配置库，实现多目标优化调度；
(9)周期结束检查，若在周期内，转向步骤（2），否则结束流程。
具体流程。
3 实例分析
本文实例以济南某电动汽车较为集中的智能园区所在配电网典型日负荷数据为基础负荷，仿真实例中电动汽车高渗透率较高，未采用基于潮流计算的优化调度策略，从而形成了规模化电动汽车接入电网后随机充电的负荷曲线，。
图3中曲线一是电动汽车接入配电网后随机充电下的电网负荷曲线，它是由曲线二和曲线三叠加而成，曲线二是配电区域基础负荷曲线(不含电动汽车随机充电负荷)，曲线三是电动汽车随机充电情形下的充电功率曲线。
由曲线图可以看出，随着电动汽车的接入，日最大负荷从1 031 MW增加到1 181 MW，增长了14.55%，峰谷差从297 MW增加到426 MW，增长了43.43%。
可见，无电动汽车充电优化调度时，电动汽车的随机充电使得电网的峰负荷和峰谷差都增大了，影响了电网安全、稳定运行。
下面采纳本文提出的基于潮流校验的优化调度策略，对电动汽车充电负荷实施优化调度，执行电动汽车充电优化调度后的负荷曲线。
由图4可知，日最大负荷从1 193 MW减小到1 086 MW，峰谷差从526 MW减小到271 MW。
可见，在电动汽车充电负荷优化调度实施后，峰谷差得到极大的减小，电网负荷波动更小，负荷曲线的平滑性得到了极大的改善。
根据表2的对比分析，可以看出，在没有优化调度实施的情况下，电动汽车的无序充电加重了电网负担；而在实施了优化调度后，峰负荷、峰谷差以及电动汽车的电费得到了大幅
的减少。
仿真算例结果统计分析显示：优化调度实施之后，电网中过载运行的电力设备明细减少或消除，母线电压在保持在限值之内，可见，潮流校验在电网安全、稳定运行中起到了积极有效作用。
4 结论
本文构建了含规模化EV充电负荷的潮流计算模型，进行了多情形下的潮流计算，定量分析了电动汽车随机充电对电网运行造成的不利影响；深入研究了EV充电调度策略，对优化调度进行积极探索，结合潮流校验，提出了基于潮流计算的EV充电负荷优化调度策略，为电动汽车快速发展和电网安全、经济运行提供了理论支撑。
