关键词：电动汽车;Sigmoid云模型;优化调度;响应意愿
摘 要：电动汽车(electric vehicle,EV)车主响应调度的意愿存在较大的不确定性，这给电动汽车的优化调度带来巨大的挑战。为此，该文提出一种基于用户响应意愿度三维Sigmoid云模型的分时段EV优化调度策略。首先，根据Hampel准则分析各历史日EV充电负荷概率密度函数间的Copula熵辨识出历史相关日，以强相关日的出行概率分布经BP神经网络预测车辆的停驻时间和荷电状态概率分布；其次，为描述受多重因素影响下EV用户的响应意愿，建立三维Sigmoid云模型从而刻画EV用户的价格收益和时间裕度对响应意愿的不确定映射关系；最后，基于响应意愿灵敏度将不同的响应意愿剥离后对应至相应的充电调度区间，以最小化配电网的负荷波动和调度费用为目标对EV进行分时段优化调度。仿真结果表明，相比传统方法，所提三维Sigmoid云模型量化了EV响应行为的不确定性，均方根误差减小约35%，在满足用户用车需要和响应意愿的同时使配电网负荷波动率降低11.28%。
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