计及资源弹性共享的移动充电车时空灵活性优化调控策略

郑远硕; 李峰; 董九玲; 罗劲瑭; 张敏; 阳小龙

doi:10.7500/AEPS20230312002

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计及资源弹性共享的移动充电车时空灵活性优化调控策略

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 计及资源弹性共享的移动充电车时空灵活性优化调控策略
- Optimal Regulation and Control Strategy for Spatio-Temporal Flexibility for Mobile Charging Vehicle Considering Resource Elasticity Sharing
- 电力系统自动化 2023年47卷第14期页码：33-42
- 作者机构：
  
  1.北京科技大学计算机与通信工程学院,北京市 100083
  2.国网四川省电力公司经济技术研究院,四川省成都市 610041
- 作者简介：
  
  郑远硕(1994—)，女，博士研究生，主要研究方向：智能电网优化、电力需求响应。E-mail：1248708457@qq.com
  李峰(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：智能电网优化、低碳电力。E-mail：lf18776374773@163.com
  董九玲(1986—)，女，博士研究生，主要研究方向：智能电网信息物理系统、复杂网络分析。E-mail：hndongjiuling@126.com
  张敏(1972—)，女，通信作者，副教授，主要研究方向：智能电网信息物理系统、网络安全等。E-mail：zhangm@ustb.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61971033);四川省科技厅应用基础研究项目(2021YJ0313)
- DOI：10.7500/AEPS20230312002
  中图分类号：
- 收稿：2023-03-12，
  
  修回：2023-04-28，
  
  网络出版：2023-06-21，
  
  纸质出版：2023-07-25
- 稿件说明：
移动端阅览
郑远硕,李峰,董九玲等.计及资源弹性共享的移动充电车时空灵活性优化调控策略[J].电力系统自动化,2023,47(14):33-42.

ZHENG Yuanshuo,LI Feng,DONG Jiuling,et al.Optimal Regulation and Control Strategy for Spatio-Temporal Flexibility for Mobile Charging Vehicle Considering Resource Elasticity Sharing[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(14):33-42.
郑远硕,李峰,董九玲等.计及资源弹性共享的移动充电车时空灵活性优化调控策略[J].电力系统自动化,2023,47(14):33-42. DOI： 10.7500/AEPS20230312002.

ZHENG Yuanshuo,LI Feng,DONG Jiuling,et al.Optimal Regulation and Control Strategy for Spatio-Temporal Flexibility for Mobile Charging Vehicle Considering Resource Elasticity Sharing[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(14):33-42. DOI： 10.7500/AEPS20230312002.

摘要

移动充电车作为一种新型的智能充电方式，是固定充电站服务能力的有效补充，可为电动汽车提供灵活的充电服务。为此，提出计及固定充电站和移动充电车弹性协同的多目标优化调控模型。首先，提出电动汽车充电路径动态规划模型为电动汽车提供充电导航服务，并利用改进的Floyd算法模拟移动充电车的行驶过程。其次，提出虚拟资源池优化调控模型对移动充电车的服务路径和充放电行为进行合理调控，通过充分释放移动充电车的时空移动灵活性和源-荷角色互动灵活性实现电动汽车用户、配电网和运营商的多目标优化。最后，以北京市某区域路网和IEEE 33节点配电系统进行仿真实验，结合算例分析验证了所提模型的有效性。

Abstract

As a new intelligent charging method

the mobile charging vehicle (MCV) is a supplement to the fixed charging station (FCS) to provide flexible charging services for electric vehicles (EVs). Hence

the multi-objective optimal regulation and control model considering the elastic cooperation between the FCSs and MCVs is proposed. Firstly

the dynamic planning model of charging path for EVs is proposed to provide navigation services for EVs

and the improved Floyd algorithm is used to simulate the driving paths of MCVs. Secondly

the optimal regulation and control model of virtual resource pool is proposed to reasonably regulate the service paths and charging and discharging behaviors of MCVs. Thus

MCV flexibility in spatio-temporal mobility and the source-load interaction are fully utilized for the multi-objective optimization of the benefits of EV users

distribution networks (DNs) and operators. Finally

a regional road network in Beijing

China and the IEEE 33-bus distribution system are simulated to verify the effectiveness of the proposed model.

关键词

Keywords

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