面向电动汽车精确聚合的充放电模型凸化及约束集内缩方法

巫子然; 余涛; 吴毓峰; 潘振宁; 王克英

doi:10.7500/AEPS20250814007

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面向电动汽车精确聚合的充放电模型凸化及约束集内缩方法

新型电力系统背景下的车网互动关键技术与应用实践 | 更新时间：2026-08-21

- 面向电动汽车精确聚合的充放电模型凸化及约束集内缩方法
- Convexification of Charging and Discharging Model and Constraint Set Contraction Method for Accurate Electric Vehicle Aggregation
- 电力系统自动化 2026年50卷第15期页码：148-157
- 作者机构：
  
  华南理工大学电力学院，广东省广州市 510640
- 作者简介：
  
  巫子然(2001—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电动汽车优化调度。E-mail：2499541715@qq.com
  余涛(1974—)，男，教授，博士生导师，主要研究方向：智能调度、智能配电网、机器学习、非线性控制、最优化理论与应用。E-mail：taoyu1@scut.edu.cn
  吴毓峰(1998—)，男，通信作者，博士研究生，主要研究方向：人工智能技术在电力系统中的应用、电力系统优化运行与控制。E-mail：wuyuffeng@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金企业创新发展联合基金集成项目(U24B6010);广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2025A1515010118)
- DOI：10.7500/AEPS20250814007
  中图分类号：
- 收稿：2025-08-14，
  
  修回：2026-01-03，
  
  网络首发：2026-06-17，
  
  纸质出版：2026-08-10
- 稿件说明：
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巫子然,余涛,吴毓峰等.面向电动汽车精确聚合的充放电模型凸化及约束集内缩方法[J].电力系统自动化,2026,50(15):148-157.

WU Ziran,YU Tao,WU Yufeng,et al.Convexification of Charging and Discharging Model and Constraint Set Contraction Method for Accurate Electric Vehicle Aggregation[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(15):148-157.
巫子然,余涛,吴毓峰等.面向电动汽车精确聚合的充放电模型凸化及约束集内缩方法[J].电力系统自动化,2026,50(15):148-157. DOI： 10.7500/AEPS20250814007.

WU Ziran,YU Tao,WU Yufeng,et al.Convexification of Charging and Discharging Model and Constraint Set Contraction Method for Accurate Electric Vehicle Aggregation[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(15):148-157. DOI： 10.7500/AEPS20250814007.

摘要

海量电动汽车聚合控制技术是实现大规模电动汽车高效参与车网互动的关键。然而，现有聚合方法面临两大挑战：一是电动汽车充放电互斥特性导致功率可行域呈现非凸性；二是不同用户偏好下电动汽车的功率约束边界差异显著。前者将导致对电动汽车可调边界的高估，后者使电动汽车可调边界评估趋于保守。针对上述问题，首先通过重构电动汽车功率可行域的数学表达，实现了非凸可行域的凸化表征，有效解决了充放电互斥约束的建模难题；其次，设计了一种基于约束集内缩的聚合算法，通过提高传统聚合算法的内逼近自由度，显著提高了边界差异下可调边界的评估精确度。算例分析表明，所提方法有效提高了海量电动汽车调度的计算效率和聚合精度。

Abstract

Massive electric vehicle (EV) aggregation control technology is the key to achieving efficient participation of large-scale EVs in vehicle-to-grid (V2G). However

existing aggregation methods face two major challenges: first

the mutually exclusive characteristics of EV charging and discharging lead to non-convexity in the power feasible region; second

the power constraint boundaries of EVs with different user preferences exhibit significant differences. The former will result in overestimation of the adjustable boundaries of EVs

while the latter makes the evaluation of adjustable boundaries of EVs tend to be conservative. To address the above problems

this paper first achieves convex characterization of the non-convex feasible region by reconstructing the mathematical expression of the EV power feasible region

effectively solving the modeling problem of mutually exclusive charging-discharging constraints. Second

a constraint set contraction based aggregation algorithm is designed

which significantly improves the evaluation accuracy of adjustable boundaries under boundary differences by enhancing the inner approximation degrees of freedom of traditional aggregation algorithms. Case study analysis demonstrates that the proposed method effectively improves the computational efficiency and aggregation accuracy of massive EV scheduling.

关键词

Keywords

references

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