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3.2电网侧模型
该层模型的优化目标是在满足用户出行规律的基础上，按照调度的优先级，对电动汽车的充电时间进行调控。只要用户接受对于电动汽车充电时间的调控，上层用户侧模型即把充电量数据和行驶里程L输入电网侧模型；若用户不接受充电时间的调控，则电网侧模型不对用户充电时间进行优化，仅更新局域配电网的负荷数据。
局域配电网当日负荷曲线一般根据该局域配电网的历史负荷数据预测得到。将一天分为96个时段，则每个负荷点的时间间隔为15 min。局域配电网的原始负荷大小为P_load，另外，设电动汽车的充电过程为恒功率充电，充电功率为△P=3 kWh。电动汽车有序充电电网侧模型如图4所示。
3.3优化函数三个目标的说明
局域配电网负荷峰谷差最小，设第k个时段内正在充电的电动汽车总负荷为Pk，共有n辆电动汽车在同时进行充电，则如公式（4）所示。
用户需求（对充电时间的渴望程度），如公式7所示，L1－L2为考虑预留20％电量时电动汽车的续航里程，L为下一个时间段电动汽车需要行驶的路程。当L1－L2较低，或者下一个时间段需要行驶的路程L较大时，Wn就会越小，这表明此时该电动汽车用户的充电需要比较急切，因此要优先满足该用户的充电需求。
4 有序充电仿真算例
4.1算例设计
以配电网某220V节点下的负荷为例进行分析，该节点一天的电价变化如表1所示。
4.2算例结果
设定无序充电的情境为一旦用户有充电需求，则立刻为该电动汽车连入配电网进行充电。为了与电动汽车有序充电的结果进行对比，本文同时对电动汽车无序充电的情况进行了仿真模拟，采用多目标粒子群算法进行多目标优化的结果（图5）。
如表2所示，列出了100台电动汽车投入到电网后，分别用无序充电和有序充电2种充电模式，所花费的充电成本和电网负荷的峰谷差与日负荷的方差值。
从图中可以看出，随着用户响应率的增加，充电负荷被转移到一天中负荷较低点越多。同时，充电负荷在进一步的下降。当用户响应度高的时候，有序充电对于缓解局域配电网峰谷差的效果会更加明显。
通过实现对电动汽车续航能力的预测，以及考虑用户的出行规律和满足配电网的负荷状况，制定了兼顾电动汽车用户和配电网的电动汽车有序充电模型。该模型主要包括有序充电优化目标、充电约束条件及配电控制流程，然后利用多目标优化算法对提出的充电优化目标进行求解。最后，利用一个实际算例对电动汽车有序充电策略进行模拟。仿真结果表明，对于用户，很大程度可以满足用户的充电急迫需求，并减少充电花费。对于配电网，可以有效削峰填谷，使配电网更加稳定。当用户响应度越高且连入配电网的电动汽车越多时，其对配电网负荷曲线的改善能力越有效。
