A Two-stage Optimization Strategy for Day-ahead Scheduling of Cloud-based EV Battery Swapping Coordinating “Vehicle-Station-Grid”

ZHANG Delong; LI Pengcheng; LIU Zhijian; TANG Yi; XIAO Han; HAN Yirui; YAN Wenguo

doi:10.20204/j.sp.2026.03003

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A Two-stage Optimization Strategy for Day-ahead Scheduling of Cloud-based EV Battery Swapping Coordinating “Vehicle-Station-Grid”

更新时间：2026-04-08

- A Two-stage Optimization Strategy for Day-ahead Scheduling of Cloud-based EV Battery Swapping Coordinating “Vehicle-Station-Grid”
- Vol. 54, Issue 3, Pages: 21-29(2026)
- 作者机构：
  
  1. 1.昆明理工大学电力工程学院,云南,昆明,650500
  2. 昆明理工大学交通工程学院,云南,昆明,650500
  3. 东南大学电气工程学院,江苏,南京,210096
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2026.03003
  CLC：
- Published：2026
- 稿件说明：
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张德龙,李鹏程,刘志坚,汤奕,肖韩,韩一瑞,严文国.面向“车-站-网”协同的云端EV换电日前调度两阶段优化策略[J].智慧电力,2026,54(3):21-29.

doi:10.20204/j.sp.2026.03003
张德龙,李鹏程,刘志坚,汤奕,肖韩,韩一瑞,严文国.面向“车-站-网”协同的云端EV换电日前调度两阶段优化策略[J].智慧电力,2026,54(3):21-29. DOI： 10.20204/j.sp.2026.03003.

doi:10.20204/j.sp.2026.03003 DOI：

摘要

针对智慧城市背景下大规模电动汽车（EV）换电场景中换电响应率低、充换电站（BCSS）运营成本高及电网负荷峰谷差加剧的协同优化难题，提出一种基于云端EV换电调度系统的两阶段优化策略。首先，引入日前预约机制，以用户直接申报的预约数据替代传统负荷预测，确保信息输入准确，并构建“车-路-站-仓-调”5维交互架构。其次，建立两阶段序贯优化模型：第一阶段以最大化用户换电响应率为目标，通过EV-BCSS匹配与站端承载力评估，实现车辆引导与需求分流；第二阶段计及分时电价与电池充电可行域（CFR）约束，构建以最小化BCSS充电成本为目标的站内有序充电模型，从而平抑电网负荷波动。最后，通过不同规模场景的算例验证了所提方法能有效提升换电响应率、降低运营商充电成本并改善电网负荷曲线，实现了用户、运营商与电网3方效益的协同提升。

Abstract

To address the collaborative optimization challenges in large-scale electric vehicle (EV) battery swapping scenarios within smart cities

such as low battery swapping response rates

high operational costs of battery charging and swapping stations (BCSS)

and the exacerbation of grid load peak-to-valley differences

a two-stage optimization strategy based on a cloud-based EV battery swapping scheduling system is proposed. First

a day-ahead reservation mechanism is introduced. It replaces traditional load forecasting with user-declared reservation data to ensure input information accuracy

and a five-dimensional interaction architecture of “vehicle-road-station-storage-dispatch” is constructed. Second

a two-stage sequential optimization model is established. The first stage aims to maximize the user swapping response rate

achieving vehicle guidance and demand distribution through EV-BCSS matching and station capacity assessment. The second stage

considering time-of-use electricity prices and charging feasible region (CFR) constraints

builds a station-level coordinated charging model aimed at minimizing BCSS charging costs

thereby smoothing grid load fluctuations. Finally

case studies under different scale scenarios verify that the proposed method can effectively improve the swapping response rate

reduce operator charging costs

and enhance the grid load profile

achieving synergistic benefits for users

operators

and the power grid.

关键词

Keywords

references

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