考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略

詹祥澎; 杨军; 韩思宁; 周挺; 吴赋章; 刘首文

doi:10.7500/AEPS20200414006

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考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略
- Two-stage Market Bidding Strategy of Charging Station Considering Schedulable Potential Capacity of Electric Vehicle
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第10期页码：86-96
- 作者机构：
  
  1.武汉大学电气与自动化学院，湖北省武汉市 430072
  2.国网湖北省电力有限公司，湖北省武汉市 430077
- 作者简介：
  
  詹祥澎(1995—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力市场与电力系统经济运行。E-mail：xiangpengzhan@whu.edu.cn
  杨军(1977—)，男，通信作者，教授，博士生导师，主要研究方向：电动汽车与电网互动、人工智能与电网安全运行等。E-mail：Jyang@whu.edu.cn
  韩思宁(1996—)，女，硕士研究生，主要研究方向：电力系统运行与控制。E-mail：2018202070019@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51977154);国家电网公司科技项目(5400-201999499A-0-0-00);教育部科技发展中心高校产学研创新基金-新一代信息技术创新项目(2019J02018)
- DOI：10.7500/AEPS20200414006
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-04-14，
  
  修回日期：2020-09-18，
  
  网络出版日期：2021-01-31，
  
  纸质出版日期：2021-05-25
- 稿件说明：
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詹祥澎,杨军,韩思宁等.考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略[J].电力系统自动化,2021,45(10):86-96.

ZHAN Xiangpeng,YANG Jun,HAN Sining,et al.Two-stage Market Bidding Strategy of Charging Station Considering Schedulable Potential Capacity of Electric Vehicle[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(10):86-96.
詹祥澎,杨军,韩思宁等.考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略[J].电力系统自动化,2021,45(10):86-96. DOI： 10.7500/AEPS20200414006.

ZHAN Xiangpeng,YANG Jun,HAN Sining,et al.Two-stage Market Bidding Strategy of Charging Station Considering Schedulable Potential Capacity of Electric Vehicle[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(10):86-96. DOI： 10.7500/AEPS20200414006.

摘要

在电力市场环境下

充电站优化投标策略能降低电力成本，甚至通过售电获取收益。文中考虑了电动汽车成为柔性储荷资源的潜力，提出了日前电力市场和实时电力市场下充电站的投标策略。首先，基于闵可夫斯基加法提出了充电站内电动汽车集群模型的压缩方法，并建立了日前可调度潜力预测模型和实时可调度潜力评估模型。同时，考虑充电站间的非合作博弈，建立了电力零售市场下充电站的策略投标模型，并基于驻点法将其转化为一个广义Nash均衡问题。然后，提出了基于日前报价和实时报量的两阶段市场交易模式，并与合作投标模式、价格接受模式和集中调度模式进行对比。最后，基于一个38节点配电系统进行了仿真。仿真结果表明所提出的可调度潜力计算方法能够将电动汽车集群封装为广义储能设备，从而降低了模型的维度。基于可调度潜力的策略投标模型能够挖掘电动汽车的储荷潜力，实现电动汽车与电网的有序互动。

Abstract

In the electricity market environment

charging stations (CSs) can reduce the cost of electricity by optimizing the bidding strategy

even gain profits by selling electricity. In this paper

the potential of electric vehicles (EVs) to become flexible storage and load resources is considered

and the bidding strategy of CSs in the day-ahead market and real-time market is proposed. First

the compression method of the EV clustering model in CSs is proposed based on Minkowski method. The prediction model of day-ahead schedulable potential capacity and the evaluation model of real-time schedulable potential capacity are established. Meanwhile

the strategic bidding model of CS in the electricity retail market is established considering the non-cooperative game among CSs. The model is transformed into a generalized Nash equilibrium problem based on the stationary point method. Then

the two-stage market trading mode is proposed based on day-ahead quotation and real-time declared quantity

which is compared with the cooperative bidding mode

the exogenous price mode and the centralized scheduling mode. Finally

the simulation on a 38-bus distribution system shows that the proposed calculation method of schedulable potential capacity can encapsulate the EV cluster as a generalized energy storage device

which can reduce the dimensions of the model. The strategic bidding model based on the schedulable potential can tap the storage and load potential of EVs and realize the orderly interaction between EVs and power grids.

关键词

Keywords

references

VAGROPOULOS S I ， BALASKAS G A ， BAKIRTZIS A G . An investigation of plug-in electric vehicle charging impact on power systems scheduling and energy costs ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2017 ， 32 （ 3 ）： 1902 - 1912 .

DAS H S ， RAHMAN M M ， LI S ， et al . Electric vehicles standards， charging infrastructure， and impact on grid integration： a technological review ［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews ， 2020 ， 120 .

王晛，谢鸣，张少华 . 考虑电动汽车的电力市场均衡分析［J］. 电网技术， 2014 ， 38 （ 11 ）： 2993 - 2998 .

WANG Xian ， XIE Ming ， ZHANG Shaohua . Analysis on equilibrium of electricity market under grid-integration of electric vehicles ［J］. Power System Technology ， 2014 ， 38 （ 11 ）： 2993 - 2998 .

张亚朋，穆云飞，贾宏杰，等 . 电动汽车虚拟电厂的多时间尺度响应能力评估模型［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 12 ）： 94 - 103 .

ZHANG Yapeng ， MU Yunfei ， JIA Hongjie ， et al . Response capability evaluation model with multiple time scales for electric vehicle virtual power plant ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 12 ）： 94 - 103 .

杨晓东，任帅杰，张有兵，等 . 电动汽车可调度能力模型与日内优先调度策略［J］. 电力系统自动化， 2017 ， 41 （ 2 ）： 84 - 93 .

YANG Xiaodong ， REN Shuaijie ， ZHANG Youbing ， et al . Schedulable ability model and priority-based intraday scheduling strategy for electric vehicle ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2017 ， 41 （ 2 ）： 84 - 93 .

任帅杰，杨晓东，张有兵，等 . 不确定性环境下基于可调度能力的微电网优化运行实时控制策略［J］. 中国电机工程学报， 2017 ， 37 （ 23 ）： 6866 - 6877 .

REN Shuaijie ， YANG Xiaodong ， ZHANG Youbing ， et al . A real time optimization strategy for microgrid integrated with schedulable ability and uncertainties ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2017 ， 37 （ 23 ）： 6866 - 6877 .

王明深，穆云飞，贾宏杰，等 . 考虑电动汽车集群储能能力和风电接入的平抑控制策略［J］. 电力自动化设备， 2018 ， 38 （ 5 ）： 211 - 219 .

WANG Mingshen ， MU Yunfei ， JIA Hongjie ， et al . Smoothing control strategy considering energy storage capability of electric vehicle aggregators and wind power integration ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2018 ， 38 （ 5 ）： 211 - 219 .

朱兰，刘伸，唐陇军，等 . 充放电不确定性响应建模与电动汽车代理商日前调度策略［J］. 电网技术， 2018 ， 42 （ 10 ）： 3305 - 3314 .

ZHU Lan ， LIU Shen ， TANG Longjun ， et al . Modeling of charging and discharging uncertainty and research on day-ahead dispatching strategy of electric vehicle agents ［J］. Power System Technology ， 2018 ， 42 （ 10 ）： 3305 - 3314 .

陈中，刘艺，陈轩，等 . 考虑移动储能特性的电动汽车充放电调度策略［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 2 ）： 77 - 85 .

CHEN Zhong ， LIU Yi ， CHEN Xuan ， et al . Charging and discharging dispatching strategy for electric vehicles considering characteristics of mobile energy storage ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 2 ）： 77 - 85 .

GRAHN P ， ALVEHAG K ， SÖDER L . PHEV utilization model considering type-of-trip and recharging flexibility ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2014 ， 5 （ 1 ）： 139 - 148 .

YANG J ， WU F Z ， YAN J ， et al . Charging demand analysis framework for electric vehicles considering the bounded rationality behavior of users ［J］. International Journal of Electrical Power & Energy Systems ， 2020 ， 119 .

MAO M Q ， ZHANG S L ， CHANG L C ， et al . Schedulable capacity forecasting for electric vehicles based on big data analysis ［J］. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy ， 2019 ， 7 （ 6 ）： 1651 - 1662 .

王毅，麻秀，万毅，等 . 基于分时充放电裕度的电动汽车有序充放电引导策略［J］. 电网技术， 2019 ， 43 （ 12 ）： 4353 - 4361 .

WANG Yi ， MA Xiu ， WAN Yi ， et al . Sequential charge-discharge guidance strategy for electric vehicles based on time-sharing charging-discharging margin ［J］. Power System Technology ， 2019 ， 43 （ 12 ）： 4353 - 4361 .

陈丽丹，张尧， FIGUEIREDO Antonio . 电动汽车充放电负荷预测研究综述［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 10 ）： 177 - 197 .

CHEN Lidan ， ZHANG Yao ， FIGUEIREDO Antonio . Overview of charging and discharging load forecasting for electric vehicles ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 10 ）： 177 - 197 .

VAGROPOULOS S I ， BAKIRTZIS A G . Optimal bidding strategy for electric vehicle aggregators in electricity markets ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2013 ， 28 （ 4 ）： 4031 - 4041 .

GONZÁLEZ VAYÁ M ， ANDERSSON G . Optimal bidding strategy of a plug-in electric vehicle aggregator in day-ahead electricity markets under uncertainty ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2015 ， 30 （ 5 ）： 2375 - 2385 .

周亦洲，孙国强，黄文进，等 . 计及电动汽车和需求响应的多类电力市场下虚拟电厂竞标模型［J］. 电网技术， 2017 ， 41 （ 6 ）： 1759 - 1766 .

ZHOU Yizhou ， SUN Guoqiang ， HUANG Wenjin ， et al . Strategic bidding model for virtual power plant in different electricity markets considering electric vehicles and demand response ［J］. Power System Technology ， 2017 ， 41 （ 6 ）： 1759 - 1766 .

陈静鹏，艾芊，肖斐 . 基于集群响应的规模化电动汽车充电优化调度［J］. 电力系统自动化， 2016 ， 40 （ 22 ）： 43 - 48 .

CHEN Jingpeng ， AI Qian ， XIAO Fei . Optimal charging scheduling for massive electric vehicles based on cluster response ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2016 ， 40 （ 22 ）： 43 - 48 .

SARKER M R ， DVORKIN Y ， ORTEGA-VAZQUEZ M A . Optimal participation of an electric vehicle aggregator in day-ahead energy and reserve markets ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2016 ， 31 （ 5 ）： 3506 - 3515 .

麻秀范，王超，洪潇，等 . 基于节点阻塞电价的电动汽车双层充电优化策略［J］. 电网技术， 2016 ， 40 （ 12 ）： 3706 - 3714 .

MA Xiufan ， WANG Chao ， HONG Xiao ， et al . A two layer model for electric vehicle charging optimization based on location marginal congestion price ［J］. Power System Technology ， 2016 ， 40 （ 12 ）： 3706 - 3714 .

WU D ， ALIPRANTIS D C ， YING L . Load scheduling and dispatch for aggregators of plug-in electric vehicles ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2012 ， 3 （ 1 ）： 368 - 376 .

王晛，张华君，张少华 . 风电和电动汽车组成虚拟电厂参与电力市场的博弈模型［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 3 ）： 155 - 162 .

WANG Xian ， ZHANG Huajun ， ZHANG Shaohua . Game model of electricity market involving virtual power plant composed of wind power and electric vehicles ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 3 ）： 155 - 162 .

宾洋，于静美，朱英凯，等 . 实时雨流计数法及其在钴酸锂电池健康状态建模中的应用［J］. 中国电机工程学报， 2017 ， 37 （ 12 ）： 3627 - 3635 .

BIN Yang ， YU Jingmei ， ZHU Yingkai ， et al . A real-time rain flow algorithm and its application to state of health modeling for LiCoO2 lithium-ion batteries ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2017 ， 37 （ 12 ）： 3627 - 3635 .

李媛，冯昌森，文福拴，等 . 含电动汽车和电转气的园区能源互联网能源定价与管理［J］. 电力系统自动化， 2018 ， 42 （ 16 ）： 1 - 10 .

LI Yuan ， FENG Changsen ， WEN Fushuan ， et al . Energy pricing and management for park-level energy internets with electric vehicles and power-to-gas devices ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2018 ， 42 （ 16 ）： 1 - 10 .

孙伟卿，向威，裴亮，等 . 电力辅助服务市场下的用户侧广义储能控制策略［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 2 ）： 68 - 76 .

SUN Weiqing ， XIANG Wei ， PEI Liang ， et al . Generalized energy storage control strategies on user side in power ancillary service market ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 2 ）： 68 - 76 .

吴界辰，艾欣，胡俊杰，等 . 计及不确定因素的需求侧灵活性资源优化调度［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 14 ）： 73 - 80 .

WU Jiechen ， AI Xin ， HU Junjie ， et al . Optimal dispatch of flexible resource on demand side considering uncertainties ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 14 ）： 73 - 80 .

张聪，张祥文，夏俊荣，等 . 电动汽车实时可调度容量评估方法研究［J］. 电力系统保护与控制， 2015 ， 43 （ 22 ）： 99 - 106 .

ZHANG Cong ， ZHANG Xiangwen ， XIA Junrong ， et al . Research on estimation of electric vehicles real-time schedulable capacity ［J］. Power System Protection and Control ， 2015 ， 43 （ 22 ）： 99 - 106 .

施展武，杨莉，甘德强 . PAB和MCP电价机制下考虑不同容量水平的市场均衡分析［J］. 电力系统自动化， 2005 ， 29 （ 19 ）： 10 - 13 .

SHI Zhanwu ， YANG Li ， GAN Deqiang . A price competition model in MCP and PAB pricing considering different capacity constraints ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2005 ， 29 （ 19 ）： 10 - 13 .

陈雨果，张轩，罗钢，等 . 用户报量不报价模式下电力现货市场需求响应机制与方法［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 9 ）： 179 - 186 .

CHEN Yuguo ， ZHANG Xuan ， LUO Gang ， et al . Demand response mechanism and approach of electricity spot market in bidding mode without price on user side ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 9 ）： 179 - 186 .

ASRARI A ， ANSARI M ， KHAZAEI J ， et al . A market framework for decentralized congestion management in smart distribution grids considering collaboration among electric vehicle aggregators ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2020 ， 11 （ 2 ）： 1147 - 1158 .

RUIZ C ， CONEJO A J . Pool strategy of a producer with endogenous formation of locational marginal prices ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2009 ， 24 （ 4 ）： 1855 - 1866 .

梅生伟，魏韡 . 智能电网环境下主从博弈模型及应用实例［J］. 系统科学与数学， 2014 ， 34 （ 11 ）： 1331 - 1344 .

MEI Shengwei ， WEI Wei . Hierarchal game and its applications in the smart grid ［J］. Journal of Systems Science and Mathematical Sciences ， 2014 ， 34 （ 11 ）： 1331 - 1344 .

FAN H ， DUAN C ， ZHANG C K ， et al . ADMM-based multiperiod optimal power flow considering plug-in electric vehicles charging ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2018 ， 33 （ 4 ）： 3886 - 3897 .

ALLAN R N ， BILLINTON R ， SJARIEF I ， et al . A reliability test system for educational purposes-basic distribution system data and results ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 1991 ， 6 （ 2 ）： 813 - 820 .

HE L F ， YANG J ， YAN J ， et al . A bi-layer optimization based temporal and spatial scheduling for large-scale electric vehicles ［J］. Applied Energy ， 2016 ， 168 ： 179 - 192 .

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