Day-ahead Energy Management and Trading of Electric Vehicles, Charging Stations and Distribution Networks Based on Distributionally Robust Optimization

GE Shaoyun; DU Yongmei; GUO Yue; CUI Kai; LIU Hong; LI Junkai

doi:10.7500/AEPS20230214002

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Day-ahead Energy Management and Trading of Electric Vehicles, Charging Stations and Distribution Networks Based on Distributionally Robust Optimization

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Day-ahead Energy Management and Trading of Electric Vehicles, Charging Stations and Distribution Networks Based on Distributionally Robust Optimization
- Automation of Electric Power Systems Vol. 48, Issue 5, Pages: 11-20(2024)
- 作者机构：
  
  1.智能电网教育部重点实验室（天津大学），天津市 300072
  2.国网经济技术研究院有限公司，北京市 102209
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  State Grid Corporation of China(5100-202256019A-1-1-ZN)
- DOI：10.7500/AEPS20230214002
  CLC：
- Received：14 February 2023，
  
  Revised：2023-06-01，
  
  Published Online：15 September 2023，
  
  Published：10 March 2024
- 稿件说明：
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葛少云,杜咏梅,郭玥等.基于分布鲁棒优化的车-站-网日前能量管理与交易[J].电力系统自动化,2024,48(5):11-20.

GE Shaoyun,DU Yongmei,GUO Yue,et al.Day-ahead Energy Management and Trading of Electric Vehicles, Charging Stations and Distribution Networks Based on Distributionally Robust Optimization[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(5):11-20.
葛少云,杜咏梅,郭玥等.基于分布鲁棒优化的车-站-网日前能量管理与交易[J].电力系统自动化,2024,48(5):11-20. DOI： 10.7500/AEPS20230214002.

GE Shaoyun,DU Yongmei,GUO Yue,et al.Day-ahead Energy Management and Trading of Electric Vehicles, Charging Stations and Distribution Networks Based on Distributionally Robust Optimization[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(5):11-20. DOI： 10.7500/AEPS20230214002.

摘要

为考虑上级电网电价、光伏出力等多重多层级不确定性对车-站-网互动博弈模型的影响，且充分体现配电网主动管理技术支撑效果，文中提出了一种基于分布鲁棒优化的车-站-网能量管理与交易方法。首先，针对主动配电网内多元主体能量管理与交易问题，建立了配电网运营商、充电站和电动汽车的日前市场互动框架。其次，融合主动网络管理技术和网络约束，在配电网运营商与聚合了电动汽车的多个充电站之间构建了以多主体各自利益最大为目标的双层Wasserstein分布鲁棒互动博弈模型。然后，提出了结合Karush-Kuhn-Tucker条件、对偶原理和大M法的化简方法以解决多层级不确定性造成的求解难题，将双层Wasserstein分布鲁棒模型转化为单层混合整数二阶锥规划模型，并利用商业求解器YALMIP/GUROBI进行了求解。最后，通过算例仿真验证了所提模型和方法的有效性。

Abstract

To consider the impact of multiple and multi-level uncertainties such as the wholesale tariff and photovoltaic (PV) output of the superior power grid on the interactive game model of electric vehicles (EVs)

EV charging stations (EVCSs) and distribution networks

and fully demonstrate the support effect of active management technology for distribution networks

an energy management and trading method of EVs

EVCSs and distribution networks based on distributionally robust optimization (DRO) is proposed. Firstly

an interactive framework of the day-ahead market for distribution network operators (DNOs)

EVCSs and EVs is established to address energy management and trading issues of multiple entities within the active distribution network. Secondly

a two-level Wasserstein DRO interactive game model with the goal of maximizing the interests of multiple entities is constructed between DNOs and multiple EVCSs that aggregate EVs considering active network management technology and network constraints. Then

a simplification method combining the Karush-Kuhn-Tucker condition

the duality theory and big-M method is proposed to solve the difficulties caused by multi-level uncertainties problem

and to transform the two-level Wasserstein DRO model into a mixed-integer second-order cone programming model

which is solved with business solver YALMIP/GUROBI. Finally

the effectiveness of the proposed model and method is verified by the numerical simulation.

关键词

Keywords

references

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NARI Technology Co., Ltd.

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