Day-ahead Spatio-Temporal Interaction Method of Electric Vehicles, Aggregators and Distribution Network for Photovoltaic Accommodation

ZHANG Qiang; CAO Boran; LIU Hong; HAN Jun; CAI Chao; PAN Wenjie

doi:10.7500/AEPS20240511007

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Day-ahead Spatio-Temporal Interaction Method of Electric Vehicles, Aggregators and Distribution Network for Photovoltaic Accommodation

Basic Research | 更新时间：2025-07-14

- Day-ahead Spatio-Temporal Interaction Method of Electric Vehicles, Aggregators and Distribution Network for Photovoltaic Accommodation
- Automation of Electric Power Systems Vol. 49, Issue 14, Pages: 141-151(2025)
- 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.国网江苏省电力有限公司经济技术研究院，江苏省南京市 210008
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  State Grid Corporation of China(5400-202318211A-1-1-ZN)
- DOI：10.7500/AEPS20240511007
  CLC：
- Received：11 May 2024，
  
  Revised：2025-02-14，
  
  Published Online：08 June 2025，
  
  Published：25 July 2025
- 稿件说明：
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张强,曹铂苒,刘洪等.适应光伏消纳的电动汽车-聚合商-配电网日前时空互动方法[J].电力系统自动化,2025,49(14):141-151.

ZHANG Qiang,CAO Boran,LIU Hong,et al.Day-ahead Spatio-Temporal Interaction Method of Electric Vehicles, Aggregators and Distribution Network for Photovoltaic Accommodation[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(14):141-151.
张强,曹铂苒,刘洪等.适应光伏消纳的电动汽车-聚合商-配电网日前时空互动方法[J].电力系统自动化,2025,49(14):141-151. DOI： 10.7500/AEPS20240511007.

ZHANG Qiang,CAO Boran,LIU Hong,et al.Day-ahead Spatio-Temporal Interaction Method of Electric Vehicles, Aggregators and Distribution Network for Photovoltaic Accommodation[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(14):141-151. DOI： 10.7500/AEPS20240511007.

摘要

为充分利用电动汽车的移动储能特性实现配电网多时空负荷均衡与光伏高效消纳，提出了一种电动汽车-聚合商-配电网日前时空互动方法。首先，构建了考虑电动汽车时空特性的车-聚合商-网日前互动运行框架。其次，融合电池在不同放电深度下单位容量充放的经济成本损耗模型，构建了配电网运营商基于馈线负荷差异化特性的分时电价优化模型，内嵌充电聚合商调度模型，形成双层互动模型。其中，配电网运营商在考虑配电网最大功率约束的前提下以自身收益最大为目标，优化各馈线差异化分时电价，聚合商以电动汽车充放电收益与配电网所给予的调峰补贴之和最大为目标，优化电动汽车充放电计划。再次，将放电门槛约束转化为线性约束，提出了基于样本边界压缩算法和CPLEX求解器的求解方法。最后，通过算例仿真验证了所提模型和方法的有效性。

Abstract

Aiming at the issue of utilizing the mobile energy storage characteristics of electric vehicles (EVs) to achieve multi-spatio-temporal load balancing and efficient photovoltaic accommodation in the distribution network

this paper proposes a day-ahead interaction method among EVs

the electric vehicle aggregator (EVA)

and the distribution network. First

a day-ahead interactive operation framework for EVs

EVA

and the distribution network operator (DNO) considering the spatio-temporal characteristics of EVs is established. Considering the economic cost-loss model of battery charging or discharging per unit of energy at different discharge depths

this paper constructs a bi-level interactive model integrating a time-of-use price optimization model based on differentiated load characteristics of feeders for a DNO and an embedded EVA scheduling model. In the model

DNO optimizes the differentiated time-of-use electricity price of each feeder to maximize its revenue on the premise of considering the maximum power constraint of the distribution network. EVA optimizes the charging and discharging schedule of EVs to maximize the sum of EV charging and discharging revenue and the peak regulation subsidy given by the distribution network. Then

the discharging threshold constraint is transformed into a linear constraint

and a solving method based on the sample boundary compression algorithm and CPLEX solver is proposed. Finally

the effectiveness of the proposed model and method is verified through the case simulation.

关键词

Keywords

references

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