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针对间歇性能源利用的问题，构建电动汽车的充放电灵活度指标，用以评估电动汽车参与光伏充电站能量调度的能力;令充电站在饥饿模式或饱和模式下运行，并根据当前运行模式采用不同的电动汽车准入规则，以最大化光伏输出利用率和充电任务完成率为目标，根据电动汽车充放电灵活度动态制定电价，在提升光伏利用率的同时减少发电量波动带来的影响。
主要贡献如下:
A.提出了充电/放电灵活性评估EV参与能源调度的能力。充分利用V2G服务，加强了电动汽车与充电站的合作。
B．考虑到充电站与主电网隔离。PCS根据EV的灵活性动态地确定PV的使用，并在增加PV利用率的同时减少PV输出波动的影响。
随着电动汽车的普及，充电站的能量调度策略变得越来越重要。光伏出力利用率是指光伏发电系统实际发电量与理论最大发电量之比，是衡量光伏发电系统性能的重要指标。在电动汽车充电站中，光伏出力利用率的提高可以有效地降低充电成本，提高能源利用效率。
为了研究光伏出力利用率的电动汽车充电站能量调度策略，可以从以下几个方面进行研究：
1. 光伏发电系统的优化设计：通过优化光伏发电系统的设计，提高光伏出力利用率。可以考虑选择合适的光伏组件、逆变器和支架，优化光伏阵列的布置和倾角，以及采用智能跟踪系统等技术手段，提高光伏发电系统的性能。
2. 充电设备的智能控制：通过智能控制充电设备的充电功率和充电时段，使充电设备在光伏出力较高时进行充电，从而提高光伏出力利用率。可以采用预测光伏出力的方法，结合充电需求进行动态调度，实现最优的能量调度策略。
3. 储能系统的应用：在光伏发电系统和充电设备之间增加储能系统，可以在光伏出力较低时存储多余的电能，然后在光伏出力较低时释放电能进行充电，从而提高光伏出力利用率。
综合考虑以上几个方面，可以研究出一套针对光伏出力利用率的电动汽车充电站能量调度策略，从而实现充电成本的降低和能源利用效率的提高。这对于推动电动汽车的普及和光伏发电系统的应用具有重要意义。
部分代码：
pvFlu=0.2; %光伏出力的波动范围为0.2
p1=1; %光伏电价系数
p2=1; %基础电价
EVnum=sum(dayev);
time=24; %每个时间段为半小时，共计12小时
originFile=evfile;
curFile=[];
preFile=[];
waitFile=[];
acpLine=zeros(2,time); %EV接收记录
scheLine=zeros(EVnum,time); %EV操作记录,第一列为EV编号
pvUseLine=zeros(time,8);
%初始时刻的求解
Tcur=1;
curFile=evfile(:,1);
flexLine=getFlexLine(curFile,Tcur);
[~,window]=size(flexLine);
capTrans=2*abs(flexLine(2,:)); %EV需求电量的变动范围=2*放电自由度
pvUseMax=max(capTrans/pvFlu,0.8*pvFuture(Tcur:Tcur+window-1)'); %pv计划用量=max(pv安全用量，pv预测值下限）
pvUseMax=min(pvUseMax,pvFuture(Tcur:Tcur+window-1)'); %pv使用量不能超过光伏预测值
pvUseLine(1,:)=[pvUseMax(1,:),zeros(1,8-length(pvUseMax))];
price=p2-p1*(pvUseMax/(sum(pvUseMax))); %依据光伏出力波动制定时变电价
%求解schedule
schedule=CvxSchedule(curFile,Tcur,price,pvUseMax);
%应用schedule
curNum=size(curFile,2);
for i=1:curNum
EVtag=curFile(6,i); %获取EV编号
curFile(1,i)=curFile(1,i)+schedule(i); %更新电量信息
scheLine(EVtag,Tcur)=schedule(i); %记录充放电行为
end
for Tcur=2:time
% 更新curFile，将已到达离网时间的EV切出PL
curNum=size(curFile,2);
for i=1:curNum
point=curNum+1-i;
if(curFile(4,point)<Tcur)
preFile=[preFile,curFile(:,point)];
curFile(:,point)=[];
end
end
%计算curFile下的PL电量富余
curNum=size(curFile,2);
Tleft=zeros(curNum,1);
for i=1:curNum
Tleft(i)=curFile(4,i)-Tcur+1;
end
window=max(Tleft); %窗口大小
supply=sum(0.8*pvFuture(Tcur:Tcur+window-1)');
demand=sum(curFile(2,:)-curFile(1,:));
leftSupply=supply-demand;
%更新当前evfile，接收符合条件的EV
preNum=sum(dayev(1:Tcur-1));
waitNum=dayev(Tcur);
waitFile=evfile(:,preNum+1:preNum+waitNum);
for i=1:waitNum
subDemand=waitFile(2,i)-waitFile(1,i);
if leftSupply>=subDemand
curFile=[curFile,waitFile(:,i)]; %添加到当前evfile
leftSupply=leftSupply-subDemand;
acpLine(1,Tcur)=acpLine(1,Tcur)+1; %接收记录+1
else
acpLine(2,Tcur)=acpLine(2,Tcur)+1; %拒收记录+1
end
end
%evfile更新完毕，重新计算光伏用量
flexLine=getFlexLine(curFile,Tcur);
window=size(flexLine,2);
capTrans=2*abs(flexLine(2,:)); %EV需求电量的变动范围=2*放电自由度
pvUseMax=max(capTrans/pvFlu,0.8*pvFuture(Tcur:Tcur+window-1)'); %pv计划用量=max(pv安全用量，pv预测值下限）
pvUseMax=min(pvUseMax,pvFuture(Tcur:Tcur+window-1)'); %pv使用量不能超过光伏预测值
pvUseLine(Tcur,:)=[pvUseMax(1,:),zeros(1,8-length(pvUseMax))];
price=p2-p1*(pvUseMax/(sum(pvUseMax))); %依据光伏出力波动制定时变电价
%求解schedule
schedule=CvxSchedule(curFile,Tcur,price,pvUseMax);
%应用schedule
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[1]葛文捷.含光伏电源的电动汽车充电站服务定价策略研究[D].北京交通大学,2015.
[2]陈浩然,赵晓丽.考虑分布式光伏发电的电动汽车充电策略研究[J].中国管理科学, 2023, 31(4):161-170
[3]李宁,田丽,董阿龙,等.电动汽车光伏充电站能量优化管理[J].鸡西大学学报, 2019, 019(009):31-36.
