现货市场下考虑绿电合约分解的EV型虚拟电厂优化投标模型

葛鑫鑫; 路佳鑫; 王飞; 张宁

doi:10.7500/AEPS20250430005

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现货市场下考虑绿电合约分解的EV型虚拟电厂优化投标模型

规模化灵活资源虚拟电厂 | 更新时间：2026-02-28

- 现货市场下考虑绿电合约分解的EV型虚拟电厂优化投标模型
- Optimal Bidding Model for Electric Vehicle Virtual Power Plant Considering Green Electricity Contract Decomposition in Spot Market
- 电力系统自动化 2025年49卷第20期页码：84-93
- 作者机构：
  
  1.清华大学电机工程与应用电子技术系，北京市 100084
  2.华北电力大学电力工程系，河北省保定市 071003
- 作者简介：
  
  葛鑫鑫(1995—)，男，通信作者，博士，助理研究员，主要研究方向：虚拟电厂与电力市场。E-mail：xinxinge@mail.tsinghua.edu.cn
  路佳鑫(2001—)，女，硕士研究生，主要研究方向：需求响应与电动汽车。E-mail：jiaxinlu@ncepu.edu.cn
  王飞（1973—），男，教授，博士生导师，主要研究方向：需求响应与虚拟电厂、新能源预测、电力市场与综合能源。E-mail：feiwang@ncepu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目：“规模化灵活资源虚拟电厂聚合互动调控关键技术”(2021YFB2401200)
- DOI：10.7500/AEPS20250430005
  中图分类号：
- 收稿：2025-04-30，
  
  修回：2025-08-28，
  
  网络首发：2025-09-15，
  
  纸质出版：2025-10-25
- 稿件说明：
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葛鑫鑫,路佳鑫,王飞等.现货市场下考虑绿电合约分解的EV型虚拟电厂优化投标模型[J].电力系统自动化,2025,49(20):84-93.

GE Xinxin,LU Jiaxin,WANG Fei,et al.Optimal Bidding Model for Electric Vehicle Virtual Power Plant Considering Green Electricity Contract Decomposition in Spot Market[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):84-93.
葛鑫鑫,路佳鑫,王飞等.现货市场下考虑绿电合约分解的EV型虚拟电厂优化投标模型[J].电力系统自动化,2025,49(20):84-93. DOI： 10.7500/AEPS20250430005.

GE Xinxin,LU Jiaxin,WANG Fei,et al.Optimal Bidding Model for Electric Vehicle Virtual Power Plant Considering Green Electricity Contract Decomposition in Spot Market[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):84-93. DOI： 10.7500/AEPS20250430005.

摘要

电动汽车（EV）型虚拟电厂可以通过整合大规模EV参与绿电和现货市场交易。绿电合约是绿电中长期市场与现货市场衔接的关键一环，其分解方式将直接影响EV型虚拟电厂在现货市场中的投标策略、市场结算费用和运营利润。为此，考虑绿电合约分解方式、需求响应机制，以及日前电价、实时电价和EV充电负荷等多元不确定性的影响，针对不同EV类型进行调节能力分类建模，并基于两阶段随机优化与条件风险价值理论，建立EV型虚拟电厂日前市场最优投标模型。算例结果表明，所建立的模型可平滑EV负荷，并制定符合EV型虚拟电厂风险偏好的交易策略，降低其交易风险，提升运营利润。

Abstract

Electric vehicle virtual power plants (EV-VPPs) can aggregate large-scale electric vehicles (EVs) to participate in green electricity and spot market trading. Green electricity contract is a key link between the green electricity medium- and long-term market and the spot market. Its decomposition modes may directly influence the bidding strategies

market settlement costs

and operation profits of EV-VPPs. To this end

considering the influences of decomposition modes of green electricity contracts

demand response mechanisms

and multiple uncertainties such as day-ahead electricity prices

real-time electricity prices

and charging loads of EVs

the classification modeling of regulation capabilities for various EV types is conducted. Based on the two-stage stochastic optimization and conditional value at risk theory

the optimal day-ahead market bidding model for EV-VPPs is established. The case study results show that the proposed model can smooth EV loads

allow the bidding strategies of EV-VPPs to be developed in line with their risk preference

reduce the trading risks of EV-VPPs

and improve operating profits.

关键词

Keywords

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