现货模式下电力交易与充电运营及调控协同优化策略

朱德鑫; 韩亚宁; 龚成明; 邓叶航; 胡英健

doi:10.7500/AEPS20250904002

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现货模式下电力交易与充电运营及调控协同优化策略

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

- 现货模式下电力交易与充电运营及调控协同优化策略
- Collaborative Optimization Strategies for Electricity Trading, Charging Operation and Regulation in Spot Market
- 电力系统自动化 2026年50卷第15期页码：211-221
- 作者机构：
  
  1.南京德睿特来电能源研究院有限公司，江苏省南京市 210012
  2.特来电新能源股份有限公司，山东省青岛市 266104
- 作者简介：
  
  朱德鑫(1997—)，男，硕士，工程师，主要研究方向：电力系统经济优化调度、电力交易决策。E-mail：zhudx@teld.cn
  韩亚宁(1995—)，男，通信作者，工程师，主要研究方向：车网互动、电力市场交易和运营。E-mail：hanyn@teld.cn
  龚成明(1977—)，男，硕士，研究员级高级工程师，主要研究方向：能源电力领域运行控制和优化调度系统的研发、产品化和产业化。E-mail：gongcm@teld.cn
- 基金信息：
  
  内蒙古自治区“揭榜挂帅”项目(2022JBGS0043)
- DOI：10.7500/AEPS20250904002
  中图分类号：
- 收稿：2025-09-04，
  
  修回：2026-04-23，
  
  网络首发：2026-06-24，
  
  纸质出版：2026-08-10
- 稿件说明：
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朱德鑫,韩亚宁,龚成明等.现货模式下电力交易与充电运营及调控协同优化策略[J].电力系统自动化,2026,50(15):211-221.

ZHU Dexin,HAN Yaning,GONG Chengming,et al.Collaborative Optimization Strategies for Electricity Trading, Charging Operation and Regulation in Spot Market[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(15):211-221.
朱德鑫,韩亚宁,龚成明等.现货模式下电力交易与充电运营及调控协同优化策略[J].电力系统自动化,2026,50(15):211-221. DOI： 10.7500/AEPS20250904002.

ZHU Dexin,HAN Yaning,GONG Chengming,et al.Collaborative Optimization Strategies for Electricity Trading, Charging Operation and Regulation in Spot Market[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(15):211-221. DOI： 10.7500/AEPS20250904002.

摘要

随着电动汽车的规模化发展及现货市场的全面推进，单一环节的充电运营或电力交易收益难以兼顾充电运营商和售电公司的诉求。为使充电运营和电力交易整体收益最大化，解决市场交易与充电运营及充电调控之间缺乏协同的问题，提出一种“交易-定价-调控”三位一体的协同优化框架。在日前市场阶段，基于历史数据构建充电需求价格弹性矩阵，建立以运营商整体收益最大化为目标的交易申报与运营定价联合优化模型；在实时市场阶段，建立基于模型预测控制的滚动优化模型。该滚动优化模型针对实时负荷的不确定性，构建基于Wasserstein距离的分布鲁棒约束，并根据预出清的实时价格实现对实时负荷的滚动调度以最大化运营商收益。算例部分根据某充电运营商充电站进行仿真和实测。结果表明，通过所提方法使得运营商的综合收益在日前和实时市场均得到提升，证明了所提方法的有效性。

Abstract

With the large-scale development of electric vehicles and the comprehensive advancement of the spot market

it is difficult for revenues from a single link

either charging operation or electricity trading

to meet the demands of both charging operators and electricity retailers. To maximize the overall revenues of charging operation and electricity trading

and to address the lack of collaboration among market trading

charging operation

and charging regulation

an integrated collaborative optimization framework of “trading-pricing-regulation” is proposed. In the day-ahead market stage

based on historical data

a charging demand price elasticity matrix is constructed

and a joint optimization model for transaction bidding and operation pricing is established with the objective of maximizing the overall revenue of the operators. In the real-time market stage

a rolling optimization model based on model predictive control is developed. To address the uncertainty of real-time load

the rolling optimization model constructs distributionally robust constraints based on the Wasserstein distance

and maximizes operator revenues by rolling dispatch of real-time loads according to pre-cleared real-time prices. In the case study

simulation and field tests are carried out based on charging stations of a certain charging operator. The results demonstrate that the proposed method improves the comprehensive revenues of operators in both the day-ahead and real-time markets

thereby verifying the effectiveness of the proposed method.

关键词

Keywords

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