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主要内容
相关知识
1.光伏充电站联合分层优化调度架构
2.调度流程
运行结果
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主要内容
该Matlab代码实现了基于多时间尺度的电动汽车光伏充电站联合分层优化调度。其主要功能涵盖了日前与日内两个关键阶段。
在日前阶段，上层总调度中心收集配电网预测基础负荷数据、分时电价，以及各光伏充电站上传的预测充电负荷和光伏发电出力等信息。以平抑配电网负荷波动和最小化所有光伏充电站总购电成本为目标，利用混合整数规划等方法对多个光伏充电站次日的购电功率进行全局联合优化，为各光伏充电站提供次日实时调度的指导基准。
到了日内阶段，各光伏充电站依据总调度中心下达的指导购电功率曲线，结合站内当前总充电需求、实时光伏发电功率等实时数据，按照每辆电动汽车的充电优先级，对其充电功率进行实时分配。期间，通过智能优化算法如NSGA-II、改进二进制灰狼算法（IBGWO）等实现功率的合理分配。
通过这样的联合分层优化调度，代码能够在满足电动汽车充电需求的基础上，提升光伏能源的消纳量，降低购电成本，缩小电网峰谷差，有效平衡了调度的全局统筹性与实时精准性要求。
相关知识
1.光伏充电站联合分层优化调度架构
上层（日前总调度）：基于预测数据（负荷、电价、光伏出力等），以平抑电网波动、最小化总购电成本为目标，优化各充电站次日购电基准。
下层（日内实时调度）：各充电站依据上层基准，结合实时数据（站内充电需求、光伏实际出力），按车辆优先级动态分配充电功率，实现实时精准调控。
两层协同既保证全局优化，又满足实时响应需求。
2.调度流程
该电动汽车光伏充电站联合分层优化调度流程图，按“日前规划-日内执行”两阶段分层设计，逻辑闭环且数据流转清晰，核心流程可拆解为3大模块：
数据输入层（流程起点）
分“预测数据”和“实时数据”两类：日前阶段输入配电网基础负荷预测、分时电价、各站光伏出力预测及充电负荷预测；日内阶段输入站内实时充电需求、实时光伏出力、配电网实时状态，为两层优化提供数据支撑。
分层优化计算层（核心执行）
上层（日前总调度）：基于预测数据，以“平抑电网负荷波动+最小化总购电成本”为目标，通过混合整数规划等算法计算，输出各充电站次日购电功率基准曲线，完成全局统筹优化；
下层（日内站级调度）：接收上层基准曲线，结合站内实时数据，按“车辆充电优先级”排序，通过NSGA-II、IBGWO等算法动态分配单车充电功率，实现实时精准调控。
结果输出与反馈层（流程闭环）
下层输出最终充电功率分配方案，直接用于站内电动汽车充电执行；同时，日内实时运行数据（如实际购电量、光伏消纳率）反向反馈至上层，为次日的日前优化提供历史数据参考，形成“预测-优化-执行-反馈”的循环流程。
运行结果
