An orderly charging/discharging strategy for electric vehicles based on power-traffic coupling

ZHANG Yongjun; LIN Jingchun; LIN Yanyang

doi:10.19585/j.zjdl.202510010

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An orderly charging/discharging strategy for electric vehicles based on power-traffic coupling

Internet of Energy | 更新时间：2025-10-29

- An orderly charging/discharging strategy for electric vehicles based on power-traffic coupling
- ZHEJIANG ELECTRIC POWER Vol. 44, Issue 10, Pages: 112-120(2025)
- 作者机构：
  
  华南理工大学电力学院智慧能源工程技术研究中心，广州 510640
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19585/j.zjdl.202510010
  CLC：
- Received：10 March 2025，
  
  Revised：2025-03-23，
  
  Published：25 October 2025
- 稿件说明：
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张勇军,林靖淳,林衍扬.基于交能耦合的电动汽车有序充馈电策略[J].浙江电力,2025,44(10):112-120.

ZHANG Yongjun,LIN Jingchun,LIN Yanyang.An orderly charging/discharging strategy for electric vehicles based on power-traffic coupling[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2025,44(10):112-120.
张勇军,林靖淳,林衍扬.基于交能耦合的电动汽车有序充馈电策略[J].浙江电力,2025,44(10):112-120. DOI： 10.19585/j.zjdl.202510010.

ZHANG Yongjun,LIN Jingchun,LIN Yanyang.An orderly charging/discharging strategy for electric vehicles based on power-traffic coupling[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2025,44(10):112-120. DOI： 10.19585/j.zjdl.202510010.

摘要

针对规模化电动汽车并网所造成的配电网负荷时空分布不均、重过载常发等问题，提出了一种基于交能耦合的电动汽车有序充馈电策略。首先，构建了ETS（电力-交通-社会）信息耦合模型，模型整合了电网拓扑、路-网结构及充馈电交易机制等多维信息。其次，提出用户激励阈值概念，以提升电动汽车对调控指令的响应效率。在此基础上，综合考虑慢充-快充等多种充电方式，采用双层粒子群优化算法优化调控指令，其中上层优化以最大化充电聚合商和电网公司收益为目标，下层优化则致力于最小化用户激励成本。仿真分析结果表明，所提策略能有效平抑负荷波动，提高新能源消纳能力，同时实现了多方利益主体的协同优化。

Abstract

To address spatiotemporal load imbalances and frequent overloading in distribution networks caused by large-scale electric vehicle （EV） integration， this paper proposes an orderly charging/discharging strategy leveraging power-traffic coupling. First， an electricity-transportation-society （ETS） coupling model is developed， integrating grid topology， road-network infrastructure， and transaction mechanisms. Second， the concept of user incentive threshold is introduced to enhance EV response efficiency to control signals. Building upon this， the strategy accommodates multiple charging modes （slow/fast charging） and employs bi-level particle swarm optimization （PSO） for control signal optimization： the upper layer maximizes revenues for both charging aggregators and grid operators， while the lower layer minimizes user incentive costs. Simulations results demonstrate that the strategy effectively mitigates load fluctuations， enhances renewable energy accommodation， and coordinates stakeholder interests.

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