电动汽车参与电量市场与备用市场的联合风险调度

市场环境下，实现电动汽车（EV）的有序用电调度，将为电网提供多样化的功率调节手段，支撑“双碳”目标下新能源为主体新型电力系统的建设。其中涉及多方市场参与者的决策博弈，是能源的信息-物理-社会系统（CPSSE）的典型应用之一。EV聚合商作为连接EV用户与电网的中间环节，需要处理好与用户之间的合约博弈，以及做好电力市场中的决策策略。该文以EV集群提供运行备用为背景，首先，分析了多方市场参与者的交互关系，提出EV聚合商与用户之间的合约机制；然后，分析了EV集群同时参与电能量市场与备用市场的耦合效应，通过聚合商参与备用辅助服务市场的机制设计，实现了EV正常充电与参与备用服务的解耦；最后，以聚合商风险收益最大为目标，构建多场景下聚合商同时参与日前电能量市场与备用市场的联合调度优化模型，通过算例仿真揭示了模型的有效性，实现了日内备用调度不确定性时的日前最优风险预防控制。     

基于需求响应潜力模糊评估的电动汽车实时调控优化模型

针对快充场所电动汽车(EV)大规模接入造成的配电网过载问题,提出了EV需求响应潜力模糊评估方法与实时调控优化模型。首先,基于EV电池安全电量、EV充电需求、充电桩额定功率的限制建立用户客观响应能力约束模型,以及考虑激励水平的用户主观响应意愿评估模型。其次,结合客观响应能力和主观响应意愿建立用户响应潜力评估模型,采用模糊推理确定充电电价、当前电量需求和剩余驻留时间等因素对用户响应意愿的影响。然后,提出激励型实时需求响应的双层优化模型及其求解方法,上层优化模型以EV聚合商激励成本最小化为目标对EV聚合商激励电价进行优化,下层优化以用户平均充电满意度最高为目标对EV充放电功率进行优化,从而充分挖掘用户的响应潜力,兼顾电网公司、EV聚合商、用户各方的利益。最后,通过多组仿真验证了所提模型和方法的有效性。     

电动汽车聚合商对备用服务能力的优化

电力市场环境下实现电动汽车(EV)的聚类,并积极参与有序充/放电,可以为受端电网提供多样化的功率调节手段,有利于大规模间歇性新能源的消纳。站在EV聚合商(aggregator)这一中间环节,能够更全面地分析市场环境下如何有效利用这一分散的可调控资源。聚合商旨在最大化自身收益,而制定合理的EV充/放电策略是达成该优化目标的途径,但策略的制定同时也受制于市场环境、用户用车需求与参与有序充/放电意愿等因素。文中首先分析了影响聚合商充/放电策略的因素,进而提出了可接纳EV参与竞争的用户充/放电合约及相应的市场机制;在此基础上,构建了EV聚合商同时参与现货和备用市场的优化问题,提出了基于效容比指标求解充/放电策略的分布式算法;最后通过实例验证了算法的准确性与高效性。     

基于充电行为预测的电动汽车参与系统调频备用：容量挖掘与风险评估

以电动汽车(EV)聚合商在调频辅助服务市场提供备用容量为研究对象,考虑EV用户充电行为的不确定性和用能需求,建立了EV聚合商充电功率及备用上报的优化决策模型。首先,对EV充电记录及调频信号的历史数据进行分析,提出了充电EV数量的预测方法以及调频信号的时间序列特征分析方法;然后,考虑EV聚合商响应调频信号的准确度降低或EV用户的充电需求无法得到满足的风险,提出了基于条件风险价值的风险成本评估方法,用于权衡EV聚合商提供备用的收益及风险,并建立了以收益最大化为目标的优化模型;最后,基于仿真算例对比分析了不同应用场景下EV聚合商提供辅助服务备用的特性及优势,验证了所提模型的有效性。     

计及激励型需求响应的电动汽车聚合商充电优化调度

研究了电动汽车聚合商如何决策最优的经济激励值和充电量,以达到收益最大化的目的。提出了用户向聚合商交流其充电情况的主动需求响应方式;构造了基于经济激励的电动汽车聚合商的最优充电调度模型,所建立的调度模型是一个二层模型,上层以聚合商收益最大为目标,以用户主动需求响应量为约束,下层为实时电力市场的出清模型,上层模型中的市场电价来自于下层模型;将该模型转化为混合整数线性规划模型,采用拉格朗日替代法与分支切割法的协同组合方法求解。算例分析表明所提模型能够提高聚合商的收益。     

计及充电行为特征与可调性的电动汽车集群优化调度

针对传统电动汽车集群优化调度过程中未能充分考虑电动汽车是否具备参与电网响应的物理条件和主观意愿等问题,提出一种基于双向门控循环单元（Bi-GRU）的电动汽车充电行为可调性识别方法,并以聚合商收益最大为目标进行优化调度。首先,利用电动汽车在充电站内的真实数据描述电动汽车用户充电时间特征、充电电量特征,并从影响用户参与优化调度的主观意愿因素出发,分析并描述用户充电偏好;其次,构建充电过程物理矩阵和用户响应意愿矩阵,并采用Bi-GRU模型将电动汽车划分为可调电动汽车集群与不可调电动汽车集群,计算可调集群充电电量与不可调集群充电电量;最后,从电动汽车聚合商利益最大化角度出发,提出考虑分时电价影响的电动汽车集群参与电网优化调度模型及求解策略。算例表明,与传统优化调度方法相比,所提Bi-GRU模型能精准识别电动汽车是否具备可调性,且优化调度策略能在保证聚合商收益最大化前提下有效平抑负荷波动,保证电网安全稳定运行。     

价格与激励需求响应下电动汽车负荷聚集商调度策略

电动汽车作为一种重要需求响应资源,在智能电网中起到重要作用。结合价格型与激励型需求响应措施,提出2种电动汽车负荷聚集商调度策略:固定签约策略及灵活签约策略。固定签约策略假定部分电动汽车用户与负荷聚集商签订固定周期激励调度协议,负荷聚集商以收益最大化及负荷波动最小化为目标进行优化。而灵活签约策略以电动汽车一次充放电过程为调度周期,考虑每个调度周期内电动汽车用户对充电方案的选择,同样以收益最大化及负荷波动最小化为目标进行优化。其次,分析了固定签约策略与灵活签约策略下参与激励调度电动汽车数量,以及不同激励折扣对负荷聚集商综合效益和电动汽车充电成本的影响等。最后,通过改进多目标粒子群算法求解该问题。仿真结果表明,固定及灵活2种签约策略均能有效提高负荷聚集商效益,而灵活签约策略更可降低电动汽车充电成本。     

基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度研究

为促进电动汽车与电网协调发展,提出了一种基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度模型。在日前调度中,负荷聚合商根据电力公司公布的次日需要削减负荷时段。通过对电动汽车用户行为特性的预测,以最大化电动汽车放电量为目标对可控容量进行预测,并参与需求侧放电竞价。电力公司根据负荷聚合商在各时段的出力和报价,以最小化负荷调度成本为目标优化调度计划。在实时调度中,负荷聚合商以最大化其利益为目标对电动汽车进行充放电调度,使得在满足电动汽车用户充电需求的同时,降低充电成本和调度偏差。算例分析表明,电动汽车通过负荷聚合商参与需求侧放电竞价可以起到削峰填谷的作用,对预测精度的分析可以为负荷聚合商的投标决策提供指导。     

基于增广拉格朗日方法的电动汽车聚合商分散充电控制策略

在电动汽车保有量日益攀升的背景之下,研究了配电网中电动汽车聚合商的分散充电控制策略。考虑配电网的系统约束以及所辖电动汽车充电需求的约束,以分时电价机制下的电动汽车聚合商充电收益最大化为目标,建立了电动汽车聚合商的集中充电控制模型。针对集中控制策略在实际应用中所存在的通信量大、通信成本高、计算效率低以及用户隐私泄露等问题,在集中控制模型的基础上,构造增广拉格朗日函数,引入交替方向乘子法,最终提出了电动汽车聚合商的分散充电控制策略,实现了由个体电动汽车根据本地信息计算充电方案的目标。通过仿真结果验证了该分散充电控制策略可以保证电动汽车聚合商的充电收益最大化,而且有着较高的计算效率和较快的收敛速度。     

考虑新增电动汽车充放电中断风险的聚合商调频辅助服务投标策略

针对部分新增电动汽车(EV)用户主观中断充放电给聚合商带来的违约风险,充分考虑聚合商控制度与用户满意度之间的矛盾关系,提出了一种考虑新增EV充放电中断风险的聚合商调频辅助服务投标策略。首先,在聚合商与交易中心互动流程的基础上,提出多级别EV充放电控制度的分析方法,采用Stevens定律确定调频辅助服务补贴价格与用户响应率之间的关系,并基于蒙特卡罗法建立不同控制度下EV充放电响应容量的评估模型;然后,考虑EV中断退出风险,提出基于条件风险价值的中断退出风险评估方法,以聚合商净收益最大为目标,建立计及中断退出风险的聚合商投标决策模型,并采用MATLAB中的YALMIP、CPLEX工具箱进行求解;最后,以日前24 h调频辅助服务市场中某EV聚合商对目标资源投标为算例,验证所提投标决策模型的有效性。     

实时电价条件下基于用户引导的电动汽车-充电桩匹配策略

随着电动汽车数量的快速增长,充放电需求也日益增加,但基础设施的增长速度却较为缓慢,车多桩少的现状带来了充电桩分配不合理的问题。据此,结合市场实时需求提出一种基于用户引导的电动汽车-充电桩匹配策略。首先,从聚合商的角度建立分配函数并给出可用充电桩的信息;其次,从用户的角度建立择优函数确定可选充电桩的范围;最后,在实时电价的条件下,通过更新补贴费用引导用户在待选范围内选择合适的充电桩充放电并有效参与市场平衡。仿真结果表明,在满足市场要求的前提下,该策略更好地兼顾了用户与聚合商的双向意愿,为充电桩的合理分配提供决策依据。     

电动汽车集群充放电演化博弈协同策略

针对多电动汽车参与电网需求响应互动场景下电动汽车充放电协同调度需求,提出一种电动汽车聚合商动态定价并指导电动汽车规模化入网参与电力需求响应调度的两阶段博弈模型。首先,构建电动汽车聚合商动态定价下计及电动汽车聚合商成本和电动汽车充放电价格的非合作博弈模型。其次,提出基于logit协议的电动汽车充放电调度多策略集演化博弈模型。最后,联合求解两阶段博弈的演化均衡和纳什均衡,得到各主体的最优策略。算例仿真表明,所提模型能有效实现电网负荷的削峰填谷,同时兼顾电动汽车聚合商和电动汽车用户的经济利益。     

基于区块链技术的电动汽车充电交易探讨

针对规模化电动汽车在充电交易时存在安全性低、自主性差的问题,提出了基于区块链技术的电动汽车充电交易模型。该模型在“多卖方-多买方”的电力市场竞争机制下,利用区块链技术去中心化、安全性高等特点还原电力商品属性,开放用户协商定价的权利。首先阐述了区块链技术在电力系统各领域应用现状。其次基于区块链平台与电力市场相似的网络拓扑形态,建立区块链架构下的电动汽车充电交易模型；最后制定传统电力市场和应用区块链平台的电力交易市场下满足电动汽车聚合商需求的充电方案,对比分析得出区块链去中心化的特点为满足电动汽车聚合商个性化需求提供了可能,同时提升新能源电厂收益,降低火电厂售电量从而减少碳排放。算例结果证明了所提模型的有效性和可行性,为电动汽车充电交易市场提供了一种新思路。     

电动汽车参与电力系统优化调度的谈判策略

以电动汽车为代表的灵活电力负荷参与电力系统优化调度可以改善系统运行的经济性,对于这类负荷电力公司或相关管理机构应给予适当的经济激励。考虑到电动汽车代理商与电力系统调度机构之间的信息不对称,这部分经济激励应该由电力公司和电动汽车车主代理通过谈判来确定。在此背景下,研究了电动汽车代理商与电力公司针对电动汽车参与日前优化调度的谈判策略。首先,建立了计及电动汽车代理商参与系统优化调度的数学模型和电动汽车代理商的充电需求模型。之后,根据电动汽车代理商和电力公司分别对电动汽车参与系统优化调度为电力公司带来的收益和电动汽车代理可能遭受的损失的估计,分别给出了其谈判报价策略和报价调整策略。最后,以修改的IEEE 30节点系统为例,对所提出的电动汽车代理商谈判策略进行了仿真分析,说明了所提方法的基本特征。     

负荷聚合商多类型需求侧资源激励价格制定一般模型及应用

负荷聚合商通过整合需求侧可调资源参与系统运行交易获利,是开展电力需求响应的专业机构。实现多类型需求响应资源的个性化激励定制对进一步灵活管理需求侧资源和增加需求响应效益至关重要,是负荷聚合商核心业务。基于主从博弈原理建立了负荷聚合商激励价格定制通用模型,选取了电动汽车用户及楼宇空调用户,考虑舒适度价格随削减负荷变化情况,在主从博弈架构下构建了含不同舒适度价格需求的楼宇空调用户优化模型和电动汽车充放电行为优化模型。结合Karush-Kuhn-Tucker条件、对偶定理和线性松弛等方法,在负荷聚合商经济损失最小基础上推导出含楼宇空调和电动汽车需求响应激励价格制定的单层混合整数线性规划优化模型。算例表明,所提出的模型可用于负荷聚合商定制楼宇空调用户和电动汽车用户动态激励价格,为负荷聚合商开展需求响应提供参考。     

Coordinated Electric Vehicle Charging for Commercial Parking Lot with Renewable Energy Sources

Electric vehicles (EVs) are increasing in popularity because of their low operating cost and environmental friendly operation. The anticipated rise in EV usage, along with the increased use of renewable energy sources and smart storage devices for EV charging, presents opportunities as well as challenges. Time-varying electricity pricing and day-ahead power commitment add another dimension to this problem. In this research, we develop coordinated EV charging strategies for renewable energy powered charging stations in parking lots. This work maximizes the profits for parking lot operators by taking advantage of time-varying electricity pricing while satisfying system constraints. We propose a linear programming-based strategy for EV charging, and we specifically derive a centralized linear program that minimizes the charging cost for parking lot operator while satisfying customers’ demand in available time.     

计及电价不确定性和容量衰减的电动汽车充放电商业模式

电动汽车作为移动储能设施,可以通过开展车网协同,促进电力系统的稳定。随着电动汽车的迅速发展,如何设计电动汽车充放电的商业模式成为亟须解决的问题。鉴于此,设计了电动汽车聚合商单独参与现货市场、联合参与现货市场及辅助服务市场2种模式。同时,考虑到电价不确定性和电池容量衰减的影响,对2种模式开展经济性测算和多因素敏感性分析。算例结果表明,电动汽车聚合商联合参与现货市场及辅助服务市场模式的经济性要优于单独参与现货市场模式。在该研究结果的基础上,设计现阶段电动汽车聚合商参与电力市场的商业方案。     

考虑电动汽车碳配额的电力系统调度分析

定义了电动汽车碳配额和碳收益的计算方法,以电动汽车减排量作为其获得的碳配额,可以出售获得利益。以火电利益最大和电动汽车充电成本最低为目标,建立了考虑电动汽车参与碳交易市场的调度模型,并使用多目标粒子群算法对模型进行求解。结果验证了当电动汽车拥有碳配额参与调度,在降低用户成本的同时,电动汽车的碳减排性能能够得到充分的发挥。最后,分析了碳配额价格、风电装机容量以及可调度的电动汽车数量对电动汽车参与调度的影响,发现清洁能源和电动汽车需要同步发展,是电动汽车绿色特性体现的重要基础。     

规模化电动汽车和风电协同调度的机组组合问题研究

基于电动汽车通过集中控制器与电网交互的模式,考虑集中控制器所辖区域电动汽车负荷每个调度时段的可控特性,提出将集中控制器充电负荷作为机组组合模型的控制变量。通过蒙特卡洛抽样模拟电动汽车并网场景,计算集中控制器的可调度上限值和下限值,建立了规模化电动汽车与风电协同调度的机组组合模型。算例分析结果表明了应用提出的机组组合模型提高风电消纳能力和降低系统运行成本的有效性。