20251126-浙江大学电气工程学院-交通-能源耦合下电动汽车基础设施规划与调度控制_36页_17mb

浙江大学电气工程学院：电动汽车与电网互动研究总结

1. 研究背景

• 政策目标：浙江省《电动汽车充电设施服务能力“三年倍增”行动方案（2025-2027年）》提出，2027年实现充电服务能力翻倍，新增2800万个充电设施，公共充电容量超3亿千瓦，车桩比降至2:1以下。
• 核心挑战：电动汽车与电网的互动（V2G）需解决需求响应、调度控制及市场交易问题，以支撑“双碳”目标。
• 研究意义：推动交通与能源系统的耦合，形成“电力交通耦合网络”，实现灵活性与清洁化的协同发展。

2. 协同规划与运行优化

2.1 综合网络协同规划

• 方法：提出双层优化模型，结合动态网络均衡（DUE）与最优潮流（OPF），最小化总投资与运行成本。
• 成果：
  • 配电网与交通网络扩容协同规划，降低27.6%的耦合网络总运行成本。
  • 路径流量分布趋于均匀，缓解拥堵。

2.2 快速充电站动态定价与调度

2.2.1 最优动态定价

• 模型：三层Stackelberg博弈（配电网运营商、充电站运营商、电动汽车用户），考虑用户有限理性与市场监管。
• 成果：
  • 充电站利润提升11.0%。
  • 配电网运行成本下降0.7%，用户总成本基本不变。

2.2.2 快速充电站聚合商协同调度

• 方法：分组充电调度算法结合新能源消纳，利用随机规划应对不确定性。
• 成果：
  • 聚合商利润提升7.1%。
  • 弃风、弃光分别减少13.0%和59.53%。

3. 电动汽车与电网互动模式分析

3.1 充放电管理

• 架构：车网互动（V2G）分为基于竞争市场的模式（G2V/V2G）和需求响应模式，探索区块链P2P技术。
• 经济性：不考虑电池损耗时，V2G服务可能盈利，但需考量电池退化成本。

3.2 潜力评估

• 动态优化调度：事件触发型V2G模型滚动更新参数，优化全周期功率谱。
• 超低复杂度算法：集中式调度算法处理百万级电动汽车集群，显著削减负荷尖峰。

4. 市场交易与聚合商策略分析

4.1 电动汽车聚合商参与电力市场

• 代理模式：考虑多种代理方式（合同、直接调度），构建净利润最大化的充放电优化模型。
• 风险规避：引入CVaR方法评估电池损耗风险，纳什均衡下期望利润提升。

4.2 两阶段有序充电策略

• 框架：日前竞价与实时调度结合，兼顾电力市场规则与充电不确定性。
• 成果：
  • 降低配电网购电成本与新能源弃置率。
  • 削峰填谷效果显著，高峰时段负荷减少27.6%。

5. 应用扩展研究

• 电力物流协同优化：通过电动物流车配送结合充电调度，降低物流系统运行成本和碳排放。
• 多能互补综合能源调度：综合能源补给站为多种车辆提供补能，结合碳捕集技术实现净零排放。

6. 关联成果与论文

• 综述与规划类：
  • 探讨电动汽车市场集成机制（如配电网-交通网协同规划、动态网络均衡模型）。
• 控制与交易类：
  • 多时间尺度氢能微电网调控、日前竞价策略、需求响应竞争模型。
• 关键论文：
  • 《Two-phase operation for coordinated charging of electric vehicles》、《Optimal dynamic pricing of fast charging stations considering bounded rationality》等。

7. 特别鸣谢

研究团队感谢郑言冲博士、陈源奕博士及科研合作方。合作专著《Integration of Massive Vehicles to Smart Grid》预计2026年出版。