价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度

侯慧; 唐俊一; 王逸凡; 夏晓荣; 王飞; 胡鹏飞

doi:10.7500/AEPS20220201001

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价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度
- Long-time-scale Charging and Discharging Scheduling of Electric Vehicles Under Joint Price and Incentive Demand Response
- 电力系统自动化 2022年46卷第15期页码：46-55
- 作者机构：
  
  1.武汉理工大学自动化学院,湖北省武汉市 430070
  2.武汉理工大学深圳研究院,广东省深圳市 518000
  3.国网荆门供电公司,湖北省荆门市 448000
- 作者简介：
  
  侯慧(1981—)，女，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：电动汽车与电网互动、能源互联网等。E-mail：husthou@126.com
  唐俊一(1997—)，男，通信作者，硕士研究生，主要研究方向：电动汽车与电网互动、电网灾后恢复等。E-mail：tangjunyi@whut.edu.cn
  王逸凡(1997—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电动汽车优化调度。E-mail：wangyifan197106@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52177110)
- DOI：10.7500/AEPS20220201001
  中图分类号：
- 收稿日期：2022-02-01，
  
  修回日期：2022-04-11，
  
  网络出版日期：2022-05-05，
  
  纸质出版日期：2022-08-10
- 稿件说明：
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侯慧,唐俊一,王逸凡等.价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度[J].电力系统自动化,2022,46(15):46-55.

HOU Hui,TANG Junyi,WANG Yifan,et al.Long-time-scale Charging and Discharging Scheduling of Electric Vehicles Under Joint Price and Incentive Demand Response[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(15):46-55.
侯慧,唐俊一,王逸凡等.价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度[J].电力系统自动化,2022,46(15):46-55. DOI： 10.7500/AEPS20220201001.

HOU Hui,TANG Junyi,WANG Yifan,et al.Long-time-scale Charging and Discharging Scheduling of Electric Vehicles Under Joint Price and Incentive Demand Response[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(15):46-55. DOI： 10.7500/AEPS20220201001.

摘要

为充分调动电动汽车充放电潜力，降低电动汽车接入对电网的影响，提出了一种价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度策略。首先，制定了结合价格型与激励型需求响应的联合需求响应措施，以这两类需求响应对电动汽车进行分群，并针对不同电动汽车群分别进行长时间尺度优化。其次，将需求响应措施作为电动汽车聚合商与电动汽车间的调度通道，以电动汽车聚合商净收益最大及负荷波动最小为目标，建立电动汽车聚合商调度模型；以电动汽车调度成本最小及心理效应最小为目标，建立电动汽车长时间尺度调度模型。最后，以100辆电动汽车为例的仿真结果表明，所提调度策略能在长时间宏观尺度上有效提高电动汽车聚合商净收益，同时减小负荷波动及降低电动汽车调度成本。

Abstract

To fully mobilize the charging and discharging potential of electric vehicles and reduce the impact of electric vehicles accessing to the power grid

a long-time-scale charging and discharging scheduling strategy for electric vehicles under joint price and incentive demand response is proposed. First

a joint demand response measure combining price and incentive demand response is formulated. Electric vehicles are then grouped by these two kinds of demand response

and the long-time-scale optimization is carried out for different electric vehicle groups

respectively. Then

the demand response measure is used as the scheduling channel between the electric vehicle aggregator and the electric vehicles. The scheduling model for the electric vehicle aggregator is established with the objectives of maximizing the net profit of the electric vehicle aggregator and minimizing the load fluctuation

while the long-time-scale scheduling model for electric vehicles is established with the objective of minimizing the scheduling cost and the psychological effect of electric vehicles. Finally

taking 100 electric vehicles as an example

the simulation results show that the proposed scheduling strategy can efficiently improve the net profit of the electric vehicle aggregator while reducing the load fluctuation and scheduling cost of electric vehicles on a long time scale.

关键词

Keywords

references

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