考虑电动汽车和5G基站的电力-信息-交通耦合网络需求响应策略

张巍; 祝童童; 苏瑾

doi:10.7500/AEPS20230727009

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考虑电动汽车和5G基站的电力-信息-交通耦合网络需求响应策略

规模化电动汽车与电网智能友好互动关键技术 | 更新时间：2025-06-16

- 考虑电动汽车和5G基站的电力-信息-交通耦合网络需求响应策略
- Demand Response Strategy for Power-Cyber-Transportation Coupling Network Considering Electric Vehicles and 5G Base Stations
- 电力系统自动化 2024年48卷第7期页码：116-126
- 作者机构：
  
  上海理工大学机械工程学院，上海市 200093
- 作者简介：
  
  张巍(1983—)，男，博士，讲师，硕士生导师，主要研究方向：智能配电系统规划和需求侧管理。E-mail：zw19830904@usst.edu.cn
  祝童童(1998—)，男，通信作者，硕士研究生，主要研究方向：配电系统需求侧管理。E-mail：212221690@st.usst.edu.cn
  苏瑾(1998—)，女，硕士研究生，主要研究方向：综合能源系统。E-mail：212221678@st.usst.edu.cn
- 基金信息：
- DOI：10.7500/AEPS20230727009
  中图分类号：
- 收稿：2023-07-27，
  
  修回：2024-01-03，
  
  网络出版：2024-02-21，
  
  纸质出版：2024-04-10
- 稿件说明：
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张巍,祝童童,苏瑾.考虑电动汽车和5G基站的电力-信息-交通耦合网络需求响应策略[J].电力系统自动化,2024,48(7):116-126.

ZHANG Wei,ZHU Tongtong,SU Jin.Demand Response Strategy for Power-Cyber-Transportation Coupling Network Considering Electric Vehicles and 5G Base Stations[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(7):116-126.
张巍,祝童童,苏瑾.考虑电动汽车和5G基站的电力-信息-交通耦合网络需求响应策略[J].电力系统自动化,2024,48(7):116-126. DOI： 10.7500/AEPS20230727009.

ZHANG Wei,ZHU Tongtong,SU Jin.Demand Response Strategy for Power-Cyber-Transportation Coupling Network Considering Electric Vehicles and 5G Base Stations[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(7):116-126. DOI： 10.7500/AEPS20230727009.

摘要

电动汽车(EV)是具有移动负荷和通信用户双重属性的主体，为充分挖掘其参与需求响应产生的可调度潜力并降低电网负荷波动，提出了电力-信息-交通网络耦合背景下EV和5G基站需求响应策略。首先，分析了EV和5G基站参与下的多网络耦合关系。其次，建立了EV集群和5G基站集群的灵活性模型。基于此模型，提出了两阶段需求响应优化调度策略：第1阶段以通信成本最小为目标，为EV提供充电导航和路径规划并优化基站用能模式；第2阶段以配电网负荷波动最小为目标，制定EV的充放电策略。最后，通过某城市交通模型的测试，分析了调度策略对基站运行、配电网负荷、潮流和用户的影响，验证了模型和方法的有效性。

Abstract

Electric vehicles (EVs) are entities with dual attributes of mobile load and communication users. In order to fully tap into the schedulable potential generated by their participation in demand response and reduce power grid load fluctuations

a demand response strategy is proposed for EVs and 5G base stations in the context of power-cyber-transportation network coupling. Firstly

the multi-network coupling relationship between EVs and 5G base stations is analyzed. Secondly

flexibility models for the EV clusters and 5G base station cluster are established. Based on these models

a two-stage demand response optimization scheduling strategy is proposed: in the first stage

with the objective of minimizing communication costs

the strategy provides charging navigation and route planning for EVs while optimizing the energy consumption mode of base stations; in the second stage

with the objective of minimizing distribution network load fluctuations

the strategy formulates the charging and discharging strategy for EVs. Finally

through the test of a city traffic model

the influence of scheduling strategy on base station operation

distribution network load

power flow and users is analyzed

and the effectiveness of the model and method is verified.

关键词

Keywords

references

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