摘要:电动汽车通过V2G技术可以作为电网负荷侧的备用容量, 由此提出了一个多目标优化模型, 将电动汽车车主成本和经济调度成本作为其目标函数, 并让电动汽车通过有序充放电来作为经济调度时的备用容量. 在满足各种约束条件下, 采用多目标遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解. 电动汽车的负荷特性、负荷波动、真实风能输出和机组停运状态均采用蒙特卡洛算法得到, 并以一小时为时间间隔来进行仿真. 由模型的求解结果可知, 通过选择合适的pareto解集中的值, 可以节省车主成本和经济调度的成本, 并且可以实现对负荷削峰填谷的功能.