基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法

为了减少电动汽车充电负荷大规模接入对电网安全稳定运行的负面影响,针对含有多主体运营商充电站的充电市场竞争定价问题,提出了基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法。首先,分析了多元充电市场中电网公司、充电站运营商和电动汽车用户各自的利益追求。其次,利用Hotelling模型刻画了充电需求受价格引导的分布特性,设计了多元活性充电市场中的充电站运营商充电服务费定价方案。最后,通过仿真算例分析,验证了所提充电服务费双寡头联盟定价方法的有效性。     

考虑电动汽车用户有限理性的定制化电价套餐设计

考虑到售电公司对提高市场占有率和收益的需求,电动汽车用户对经济和舒适的追求,以及电动汽车保有量基数大且还在持续快速上升的情况,提出了一种考虑电动汽车用户有限理性的定制化电价套餐设计方法。首先,利用蒙特卡洛方法模拟生成一些电动汽车用户的充电需求以增加充电负荷数据,并采用k-medoids聚类算法对电动汽车用户按其充电负荷聚类出典型电动汽车用户的充电需求曲线。然后,通过熵权法计算电动汽车用户效用,并在此基础上应用演化博弈论分析电动汽车用户在有限理性情况下的电价套餐选择情况。最后,建立考虑电动汽车用户有限理性的电价套餐双层优化模型,上层模型优化目标为售电公司购售电收益最大,下层模型优化目标为电动汽车用户效用最大。算例结果表明该定制化电价套餐不但能够有效地提高售电公司的营业利润,而且能够降低用户用电成本。     

基于前景理论量化充电效用的浮动充电服务费优化

通过价格手段对电动汽车的充电行为进行引导,有助于削弱大量电动汽车接入对电力系统产生的不良影响。文章提出一种针对充电浮动服务费的优化模型,引导电动汽车用户更合理地充电。首先考虑用户偏好进行用户分类,并在此基础上建立基于前景理论的用户充电效用模型;其次采用转移概率矩阵建立电动汽车用户的价格响应模型;然后综合考虑电网、充电站和用户的利益,建立浮动服务费的多目标优化模型;最后采用非均匀变异操作对基于自适应网格归档的多目标粒子群算法进行改进并对所建模型进行了求解。以某典型城区为例,对比分析了不同基线负荷下浮动服务费优化结果,不同服务费机制下的用户价格响应结果以及不同用户构成下的用户响应行为,验证了本文所述机制和模型的正确性和有效性。结果表明,文章所提浮动服务费机制及其优化模型可以在分时电价的基础上进一步对电动汽车充电行为进行引导,并起到削峰填谷和保证多方利益的作用。     

基于双层规划的电动公交快充站经济性充电策略研究

伴随着电动公交的推广,运营商在其充电服务管理中扮演着越来越重要的角色。如何制定合理的充电服务费,实现运营商和公交公司双赢,成为重要的研究课题。基于以上原因,文中以电动公交快充站充电调度为研究背景,利用双层规划的理念,建立了电动公交快充站服务费定价模型及充电策略分析模型。该模型的上层为充电服务费定价的运营商效益模型,下层是充电负荷优化的公交公司成本模型;利用鸡群优化算法对上下层模型进行迭代,计算出最佳日充电策略及最优服务费定价策略;利用提出的双层规划模型对实际电动公交快充站运营数据和典型负荷进行仿真计算,结果表明:实行分时服务费可以对电动公交的充电行为进行有效引导,有利于平抑充电负荷波动,实现运营商与公交公司双方利益最大化。     

电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化

大量电动汽车无序充电会给电力系统尤其是配电系统的安全与经济运行带来影响甚至挑战。针对集中式优化与控制方法的不足和固定电价策略的缺陷,基于拉格朗日松弛法,将传统的电动汽车充电站有序充电调度集中式优化问题分解为N个子问题(N为需充电电动汽车数量),提出了有序充电调度的分散式优化策略。优化模型以充电站收益最大为目标函数,考虑了用户用电需求、充电时间、变压器容量等约束和充电站分时电价策略。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛法模拟电动汽车充电需求,对采用集中式优化和分散式优化策略的有序充电和无序充电情形,以及充电站售电固定电价和分时电价模式下的充电站收益、削峰填谷效果、计算效率等进行仿真计算和分析。结果表明,所提方法相比于无序充电及充电站固定电价策略,可显著提高收益;相比于集中式优化,计算效率更高;充电站采用售电分时电价虽有"填谷"效果,但平抑负荷波动效果并不十分理想。     

基于多智能体的电动汽车充电协同控制策略

在分析电动汽车充电负荷特性、管理架构的基础上,借鉴复杂自适应系统的核心思想,提出基于多智能体的电动汽车充电管理模式。建立单台电动汽车的充电负荷模型和基于多智能体系统的电动汽车充电优化模型。采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车用户的充电行为。在考虑电动汽车的充电功率、充电时间以及变压器可用容量等约束条件的前提下,针对35 k V片区配电网中电动汽车接入充电的优化问题,提出基于多智能体协同控制的电动汽车充电优化策略。仿真结果表明多智能体协同控制策略能够有效地实现电动汽车充电负荷的"移峰填谷",减小电网峰谷差。     

基于自适应遗传算法的规模化电动汽车智能充电策略研究

电动汽车充电负荷在时空上具有不确定性,大规模电动汽车无序充电会导致配电网峰值负荷超过设备允许极限,给电网运行带来严重影响。以平滑配电网日负荷曲线为优化目标,建立了考虑各电动汽车用户充电需求约束的规模化电动汽车智能充电控制策略求解模型,并采用自适应遗传算法求解。以IEEE33节点配电网系统为例,基于蒙特卡洛随机模拟规模化电动汽车并网场景,对比研究了无序充电和智能充电两种控制模式下电动汽车负荷对配电网的影响,验证了利用所提方法对实现平滑负荷的有效性。     

虚拟电厂运营商与电动汽车用户的主从博弈定价策略

如何制定虚拟电厂运营商的售电价格及购售电策略,实现与电动汽车用户的双赢,是目前研究的热点。基于此,提出了以虚拟电厂作为售电运营商参与电动汽车有序充电管理的主从博弈模型,其中运营商通过主从博弈制定合理的售电价格引导电动汽车有序充电,并协调各类分布式资源参与电力市场。计及风电出力的波动性和常规负荷的不确定性,在建模中引入了条件风险价值理论。模型通过Karush-Kuhn-Tucker条件和对偶理论转化为混合整数线性规划问题准确求解。最后在算例中验证了建模方法的有效性,给出了虚拟电厂运营商的最优定价策略及内部出力计划,且分析了不同电动汽车比例、储能最大容量、风险偏好系数对最优解的影响,为虚拟电厂运营商提高收益提供了优化思路 。     

基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理

智能电网的负荷包括传统负荷和主动负荷,我国配电网侧的主动负荷主要由电动汽车构成,功率需求随电价变化是其重要特点之一。随着电动汽车的普及,代理商将在小区电动汽车充电管理中扮演重要角色。如何制定代理商的定价与购电策略,实现代理商与电动汽车车主双赢,成为重要的研究课题。基于以上原因,提出了一种未来智能小区代理商的定价及购电策略,将代理商和车主各自追求利益最大化建模为主从博弈。该模型亦可为研究电动汽车参与的需求侧响应提供重要的借鉴。另外,还进一步通过Karush-KuhnTucker最优性条件和线性规划对偶定理将此博弈模型转化为混合整数线性规划问题进行求解,最终获得全局最优的定价策略。     

基于多智能体系统的电动汽车分布式调控模型

对接入需求侧的电动汽车充电进行控制和管理,能够改善配网的负荷供需平衡,有利于提高系统可靠性和经济性。针对智能电网背景下的电动汽车需求侧响应充电模式进行研究,构建了面向电动汽车运营系统的多智能体系统体系框架,在界定各智能体的学习、适应行为的基础上,以配网负荷限制、电动汽车荷电状态和用户电费成本为优化目标,研究电动汽车响应峰谷电价的协调机制,并建立多智能体仿真模型。通过一个仿真算例对比研究了无电动汽车接入、盲充和引入多智能体系统三种情景下的电网负荷情况,研究结果表明,基于多智能体系统的电动汽车充电控制能够降低负荷峰谷差,并且能够兼顾电动汽车用户的经济利益和用电习惯,有利于实现相关主体的互利共赢。     

电动汽车充换电服务定价模式探讨

目前国内还没有统一合理的电动汽车充换电服务计费模式。对电动汽车充换电服务定价原则及其定价要素进行了分析,针对传统的计费模式的缺陷,提出了一种新型的以电池组电量为标准的电动汽车充换电服务计费模式。     

考虑临时驻车充放电管理的电动汽车配送路径规划方法

随着充电基础设施保障能力的提升,电动汽车配送工作过程中的长时间驻车行为与电网存在的交互行为与能量转移存在研究价值。为提高电动汽车参与物流配送的效率,提出日调度背景下考虑临时驻车充放电管理的电动汽车配送路径规划方法。计及实时电价、车载电量、载货限重、单侧送达时间窗约束,考虑电池损耗、充电站服务时间、分时电价及实时服务费,构建以配送时间、耗电成本、车辆成本、配送延迟惩罚之和最小为目标的电动汽车配送路径优化模型,采用模拟退火改进的非支配排序遗传算法求解。以某26节点路网系统为算例,验证了所提方法能有效减少配送总成本,降低续航不足的风险,提升交通与能源互动潜力。     

考虑备用服务的电动汽车代理商竞价与定价联合优化

电动汽车代理商(EVA)的出现有望改善电网与大规模电动汽车的互动用电问题。以EVA为研究对象,分析其运营过程中的购、售电市场行为,提出其参与备用服务市场后的竞价与定价联合优化方法,以提高代理商在参与电网能量交易中的经济收益并降低电动汽车的充电成本。在建立日前能量市场和备用服务市场的统一出清模型的基础上,考虑EVA与车主的主从博弈,建立EVA的竞价与定价策略的双层优化模型,得到EVA在日前市场的最优竞价策略和充电费用的制定策略。通过算例分析表明所提模型的有效性,验证所提策略的经济性和灵活性。     

基于区块链含电动汽车的微电网组合出力优化策略

文章针对电动汽车充放电交易中车主与服务商之间缺乏信任,大量电动汽车无序充放电造成电网峰上加峰的问题,提出基于电动汽车联盟链的互信交易架构和调度策略。首先,引入区块链中白盒密码、智能合约、阻塞管理对电动汽车链上交易机制执行过程进行分析;然后,搭建了电动汽车双层优化调度模型,外层针对鼓励低电价充电时产生的新充电高峰问题,建立基于区块链的电动汽车出行诚信度模型,综合考虑负荷方差和用户诚信度,优化分时电价定价策略,并将优化后的电价曲线输出到内层模型;内层针对偏差电量消除成本较高的问题,利用电动汽车的移动储能特性,实现供求自平衡。最终采用含激励机制的差分进化演化博弈组合算法进行求解,通过算例仿真验证了所提策略的有效性。     

基于区块链技术的微电网群分布式电能交易模式

传统集中交易模式在处理高频、小量的微电网群电能交易时存在运行成本高、信息不安全等弊端。提出了一种基于区块链的微电网群分布式电能交易模型,并设计了与之匹配的智能合约。首先,针对统一定价的过网费收取方式未按配电网实际运营成本公平分摊到每笔交易的不足,基于功率传输分布因子提出考虑配电网多项运行成本的动态过网费模型。其次,为保证市场主体的用能偏好,构建计及用户信用值偏好的购电目标策略函数,并采用改进粒子群算法对交易撮合过程进行求解。再次,为提高交易效率及维持配电网的安全运行,采取自适应进取型策略进行报价更新,并设计多轮滚动的约束校核法对配电网进行安全校核。最后,在Matlab仿真平台及以太坊电能交易平台验证了所提交易模型的合理性和智能合约的有效性。     

电动汽车充电桩与市政LED设施一体化建设经营模式

针对当前电动汽车充电桩建设滞后问题,考虑市政LED（发光二极管）设施与电动汽车直流充电桩均采用低压直流电作为直接能源供给,提出了将充电桩与市政LED设施进行一体化建设的模式。通过比较目前已有的3种充电桩建设模式即政府主导模式、电网企业主导模式、汽车厂商主导模式的优劣,引入了民营资本主导模式。结合中国当前充电桩推广的实际情况,提出中国现阶段实行政府、电动汽车厂商、电网企业及民营资本四方联合投资建设充电桩的运营模式建议。     

Probabilistic Modeling and Statistical Analysis of Aggregated Electric Vehicle Charging Station Load

The number of electric vehicles is increasing worldwide. The charging of a single electric vehicle can draw several kilowatts of power, and the aggregate effects of charging thousands of electric vehicles on electric power system infrastructure, operation, and planning must be considered. An important tool in studying the integration of electric vehicles and developing associated technologies and controls within the framework of the smart grid are probabilistic models of charging station load. This article identifies, evaluates, and proposes probabilistic models and analyzes the statistical characteristics of aggregated electric vehicle charging station load. A data-driven approach is taken, using measured time-stamped power consumption from charging stations to formulate and evaluate suitable parametric probabilistic models. The influence of time-of-use pricing on electric vehicle charging station load characteristics is also examined. Two data sets—one from Washington State, the other from San Diego, CA—each covering over 2 years, are used to create the models.     

规模化电动汽车有序充电分层控制策略研究

电动汽车作为一种特殊电力负荷大规模投入电网后,对其有序充电策略进行研究,能够降低充电负荷对电网的冲击、平抑负荷波动,降低用户充电费用。文中以电动私家车为研究对象、居民小区为应用场景,提出了一种上层根据居民小区的充电需求与负荷方差最小的优化目标确定功率指导曲线、下层同时考虑下发的指导曲线以及充电站峰谷差最小的优化目标来满足用户充电需求的有序充电优化方法。分析充电模式等因素对电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电负荷的影响,并基于蒙特卡洛方法进行充电负荷预测的计算;提出了电动汽车有序充电的分层控制架构,并建立了能够平抑总体负荷波动、降低变电站负荷峰谷差的双层优化模型,采用粒子群算法进行计算;以某居民小区为例进行仿真计算,对比电动汽车在不同渗透率下使用该优化充电方法前后的结果。结果表明,该控制策略使充电负荷的高峰期往后推迟至基础负荷的用电低谷期,实现了负荷曲线的“削峰填谷”,且随着渗透率的增加,在降低负荷峰谷差、平抑负荷波动方面的优化效果更好;在充电费用方面,有序充电情况下充电费用减少了29.0%,降低了电动汽车用户的充电负担。