考虑削峰服务的电动汽车集群最优充放电策略

赵林昕; 李成鑫; 桂江一; 刘林

doi:10.12204/j.issn.1000-7229.2025.11.003

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考虑削峰服务的电动汽车集群最优充放电策略

源网荷储新型配电系统规划运行关键技术•栏目主持董旭柱、尚磊、李红军• | 更新时间：2025-10-29

- 考虑削峰服务的电动汽车集群最优充放电策略
- Optimal Charging and Discharging Strategies for Electric Vehicle Clusters Considering Power Peak Shaving
- 电力建设 2025年46卷第11期页码：24-34
- 作者机构：
  
  1.四川大学电气工程学院，成都市 610065
  2.中国北方车辆研究所，北京市 100072
- 作者简介：
  
  赵林昕（2000），男，硕士研究生，主要研究方向为负荷弹性、车网互动，E-mail：18382252113@163.com；
  李成鑫（1976），男，博士，副教授，硕士生导师，通信作者，研究方向为负荷弹性、配网降损、综合能源等，E-mail：lcx36@scu.edu.cn；
  桂江一（1977），男，硕士，高级工程师，主要研究方向为民用车辆、电动汽车，E-mail：gui1975@126.com；
  刘林（1999），男，硕士研究生，研究方向为负荷弹性、空调负荷，E-mail：1120728439@qq.com。
- 基金信息：
  
  四川省自然科学基金项目(2022NSFSC0206)
- DOI：10.12204/j.issn.1000-7229.2025.11.003
  中图分类号： TM714
- 收稿：2024-10-18，
  
  修回：2024-12-09，
  
  纸质出版：2025-11-01
- 稿件说明：
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赵林昕,李成鑫,桂江一等.考虑削峰服务的电动汽车集群最优充放电策略[J].电力建设,2025,46(11):24-34.

ZHAO Linxin,LI Chengxin,GUI Jiangyi,et al.Optimal Charging and Discharging Strategies for Electric Vehicle Clusters Considering Power Peak Shaving[J].Electric Power Construction,2025,46(11):24-34.
赵林昕,李成鑫,桂江一等.考虑削峰服务的电动汽车集群最优充放电策略[J].电力建设,2025,46(11):24-34. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2025.11.003.

ZHAO Linxin,LI Chengxin,GUI Jiangyi,et al.Optimal Charging and Discharging Strategies for Electric Vehicle Clusters Considering Power Peak Shaving[J].Electric Power Construction,2025,46(11):24-34. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2025.11.003.

摘要

目的

在含新能源的源网荷储一体化系统中，为优化参与削峰辅助服务电动汽车用户和负荷聚合商收益，建立了考虑各时段削峰需求程度的电动汽车集群充放电策略优化模型，并优化了参与削峰后续时段电动汽车集群充放电策略。

方法

首先，评估新能源出力场景下的各时段削峰需求；其次，基于各时段削峰需求程度，以负荷聚合商和电动汽车用户双方总期望收益最大为目标，建立电动汽车集群充放电策略优化模型；最后，为避免参与削峰服务后的电动汽车集群负荷出现负荷尖峰，以负荷波动最小为目标优化后续时段充放电策略。

结果

算例分析表明，所提充放电策略可辅助平滑高峰期用电负荷，同时使负荷聚合商和电动汽车用户总期望收益最大化，并抑制了参与削峰服务后的“负荷尖峰”现象。

结论

所提策略相较于不考虑参与削峰服务策略的电动汽车用户和负荷聚合商收益明显提高，削峰后续时段负荷波动明显降低，验证了所提方法的实用性和有效性。

Abstract

Objective

In a source-grid-load-storage system incorporating renewable energy， an electric vehicle （EV） cluster charging and discharging strategy optimization model is established to optimize the revenues of EV users and load aggregators participating in peak-shaving ancillary services， considering the peak-shaving demand levels across different time periods.

Methods

First， the peak-shaving demand for each time period under renewable energy production scenarios was assessed. Second， based on the level of the peak-shaving demand in each time period， an optimization model for the charging and discharging strategy of the EV cluster was developed to maximize the total expected revenue for both load aggregators and EV users. Finally， to prevent peak load occurrences after participating in peak-shaving services， the charging and discharging strategy for subsequent time periods were optimized to minimize load fluctuations.

Results

The case analysis demonstrated that the proposed charging and discharging strategy assisted in smoothing the electricity load during peak periods， maximized the total expected revenue for load aggregators and EV users， and mitigated the occurrence of load peaks after participating in peak-shaving services.

Conclusions

The strategy proposed in this study significantly improved the benefits for EV users and load aggregators compared with the strategy without considering participation in the peak-shaving service， and the load fluctuations in the subsequent period of peak shaving were significantly reduced that verified the practicality and effectiveness of the proposed method.

关键词

Keywords

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