Two-stage Robust Scheduling of Virtual Power Plant Coordinated with V2G Against Source-Load Uncertainty

YAN Chaohao; HUANG Wei; PENG Daogang; GU Jingyao; FENG Kailun

doi:10.7500/AEPS20250729004

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Two-stage Robust Scheduling of Virtual Power Plant Coordinated with V2G Against Source-Load Uncertainty

Basic Research | 更新时间：2026-09-01

- Two-stage Robust Scheduling of Virtual Power Plant Coordinated with V2G Against Source-Load Uncertainty
- Automation of Electric Power Systems Vol. 50, Issue 17, Pages: 164-175(2026)
- 作者机构：
  
  上海电力大学自动化工程学院，上海市 200090
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(62373241)
- DOI：10.7500/AEPS20250729004
  CLC：
- Received：29 July 2025，
  
  Revised：2025-12-28，
  
  Online First：17 June 2026，
  
  Published：10 September 2026
- 稿件说明：
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严超豪,黄伟,彭道刚等.协同V2G应对源荷不确定性的虚拟电厂两阶段鲁棒调度[J].电力系统自动化,2026,50(17):164-175.

YAN Chaohao,HUANG Wei,PENG Daogang,et al.Two-stage Robust Scheduling of Virtual Power Plant Coordinated with V2G Against Source-Load Uncertainty[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(17):164-175.
严超豪,黄伟,彭道刚等.协同V2G应对源荷不确定性的虚拟电厂两阶段鲁棒调度[J].电力系统自动化,2026,50(17):164-175. DOI： 10.7500/AEPS20250729004.

YAN Chaohao,HUANG Wei,PENG Daogang,et al.Two-stage Robust Scheduling of Virtual Power Plant Coordinated with V2G Against Source-Load Uncertainty[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(17):164-175. DOI： 10.7500/AEPS20250729004.

摘要

针对虚拟电厂（VPP）运行中源荷双侧的多重不确定性，提出了一种协同车网互动（V2G）技术下的车联储能系统（VESS）以应对源荷不确定性的两阶段鲁棒优化调度方法。首先，综合考虑电动汽车（EV）出行时空特征、荷电状态及分时电价激励，量化用户充放电行为的时空差异与经济动因，构建了融合主客观响应的VESS可调度容量预测模型。其次，建立min-max-min结构的两阶段鲁棒优化框架，引入鲁棒调节参数实现调度方案保守性与经济性的灵活平衡；采用强对偶理论和列与约束生成算法实现主-子问题交替迭代求解。仿真结果表明，所提模型能显著抑制极端不确定性场景下的系统运行成本增幅，同步提升系统经济性与EV用户收益，有效协同优化了经济性与鲁棒性，为高不确定性环境下VPP多资源协同调度及V2G机制设计提供理论支撑。

Abstract

Regarding the multiple uncertainties on both sides of the source and load in the operation of virtual power plants (VPPs)

a two-stage robust optimal scheduling method is proposed with vehicle energy storage system (VESS) coordinated with the vehicle-to-grid (V2G) technology against source-load uncertainty. Firstly

by taking into account the spatio-temporal characteristics of electric vehicle (EV) travel

state of charge

and time-of-use electricity price incentives

a VESS schedulable capacity forecasting model that integrates subjective and objective responses is constructed by quantifying the spatio-temporal differences and economic drivers of users’ charging and discharging behaviors. Secondly

a two-stage robust optimal framework with min-max-min structure is established

and robust adjustment parameters are introduced to achieve a flexible balance between conservatism and economy in scheduling schemes. Strong duality theory and column and constraint generation algorithm are adopted to achieve alternating iterative solution of master-subproblems. The simulation results show that the proposed model can significantly suppress the increase in system operation costs in extreme uncertainty scenarios

synchronously improve system economy and EV user benefits

effectively coordinate and optimize economy and robustness

and provide theoretical support for multiple resource collaborative scheduling of VPPs and V2G mechanism design in high uncertainty environments.

关键词

Keywords

references

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