基于用户画像的电动汽车用户参与AGC服务激励定价策略

吴洋; 王钢; 汪隆君; 曾德辉; 尹亮; 梁远升

doi:10.7500/AEPS20241104002

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基于用户画像的电动汽车用户参与AGC服务激励定价策略

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 基于用户画像的电动汽车用户参与AGC服务激励定价策略
- User Profile Based Incentive Pricing Strategy for Electric Vehicle Users Participating in Automatic Generation Control Service
- 电力系统自动化 2025年49卷第24期页码：102-114
- 作者机构：
  
  1.华南理工大学电力学院，广东省广州市 510641
  2.广州嘉缘电力科技有限公司，广东省广州市 510002
  3.国网宁夏电力有限公司电力科学研究院，宁夏回族自治区银川市 750000
- 作者简介：
  
  吴洋(2001—)，女，硕士研究生，主要研究方向：电力系统优化运行与控制。E-mail：202321014829@mail.scut.edu.cn
  王钢(1966—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统控制与保护、电网规划与可靠性、高压直流输电技术。E-mail：wangg@scut.edu.cn
  汪隆君(1982—)，男，通信作者，博士，硕士生导师，主要研究方向：电力系统可靠性与规划。E-mail：epwlj@scut.edu.cn
- 基金信息：
  
  广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2023A1515011035)
- DOI：10.7500/AEPS20241104002
  中图分类号：
- 收稿：2024-11-04，
  
  修回：2025-07-03，
  
  网络首发：2025-08-20，
  
  纸质出版：2025-12-25
- 稿件说明：
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吴洋,王钢,汪隆君等.基于用户画像的电动汽车用户参与AGC服务激励定价策略[J].电力系统自动化,2025,49(24):102-114.

WU Yang,WANG Gang,WANG Longjun,et al.User Profile Based Incentive Pricing Strategy for Electric Vehicle Users Participating in Automatic Generation Control Service[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(24):102-114.
吴洋,王钢,汪隆君等.基于用户画像的电动汽车用户参与AGC服务激励定价策略[J].电力系统自动化,2025,49(24):102-114. DOI： 10.7500/AEPS20241104002.

WU Yang,WANG Gang,WANG Longjun,et al.User Profile Based Incentive Pricing Strategy for Electric Vehicle Users Participating in Automatic Generation Control Service[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(24):102-114. DOI： 10.7500/AEPS20241104002.

摘要

针对电动汽车聚合商参与自动发电控制（AGC）服务存在的激励用户与增加收益间的矛盾，提出基于用户画像的电动汽车用户参与AGC服务激励定价策略。首先，综合考虑用户特性与聚合商需求，建立用户特征指标体系，量化用户参与服务过程中多维度的画像特征；然后，根据指标量化值建立样本矩阵，基于多层感知机预测用户参与AGC时段数量；最后，以聚合商调频补偿最大化为前提，基于Shapley值分配给用户相应的调频补偿激励。此外，用户激励还计及用户参与AGC服务为聚合商带来的充电收益，以及基于用户历史参与表现的个性化激励。仿真结果表明，相较于充电结束后按用户实际贡献进行激励定价的策略，所提策略不仅能为聚合商带来额外充电收益，还能帮助用户减免充电费用。该策略通过在电动汽车用户开始充电前提供差异化激励定价与期望离网时间，引导用户公平、有序地参与AGC服务，最终实现聚合商与用户的经济双赢。

Abstract

Targeting the contradiction between incentivizing users and increasing revenues for electric vehicle aggregator participating in automatic generation control (AGC) service

a user profile based incentive pricing strategy for electric vehicle users participating in AGC service is proposed. First

by comprehensively considering user characteristics and aggregator demands

a user feature index system is established to quantify the multi-dimensional profile characteristics of users during their participation in service. Then

a sample matrix is built based on the quantitative indices to predict the number of AGC periods for user participation based on multi-layer perceptron. Finally

on the premise of maximizing frequency regulation compensation from the aggregator

the corresponding incentive of frequency regulation compensation is allocated to users based on Shapley value. In addition

user incentives also take into account the charging revenues brought to the aggregator by users participating in AGC service

as well as the personalized incentive based on historical participation performance of users. The simulation results demonstrate that compared with the strategy of incentive pricing based on actual contributions of users after charging

the proposed strategy can not only bring additional charging revenue to the aggregator

but also help users reduce charging cost. This strategy guides users to participate in AGC services fairly and orderly by providing differentiated incentive pricing and expected off-grid time before electric vehicle users start charging

ultimately achieving an economic win-win situation for both aggregator and users.

关键词

Keywords

references

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