考虑电动汽车响应意愿的零碳社区能量管理技术

刘洋; 刘文彬; 于海东; 田发扬; 黄敏; 余潜跃

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.004

欢迎来到能源电力期刊网！

English Version 读者登录期刊登录

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

考虑电动汽车响应意愿的零碳社区能量管理技术

特别策划 | 更新时间：2025-11-03

- 考虑电动汽车响应意愿的零碳社区能量管理技术
- 暂无标题
- 供用电 2025年42卷第6期页码：31-39+58
- 作者机构：
  
  1. 国网山东省电力公司电力科学研究院
  2. 山东省智能电网技术创新中心
  3. 天津相和电气科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目“配电网业务资源协同及互操作关键技术”（2021YFB2401300）;国网山东省电力公司科技项目“计及分布式源荷互动响应的新型配电网态势计算推演关键技术研究及应用”（520626230030）~~
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.004
  中图分类号： TM73;U491.8
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
移动端阅览
刘洋, 刘文彬, 于海东, 等. 考虑电动汽车响应意愿的零碳社区能量管理技术[J]. 供用电, 2025,42(6):31-39+58.
刘洋, 刘文彬, 于海东, 等. 考虑电动汽车响应意愿的零碳社区能量管理技术[J]. 供用电, 2025,42(6):31-39+58. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.004.

DOI：

摘要

社区能量管理在整合可再生能源和实现“双碳”目标方面发挥着重要作用。在社区众多可调负荷中，电动汽车集群作为重要的需求响应资源受到了广泛关注。然而，电动汽车响应能力受用户主观意愿影响难以准确量化，直接影响了社区能量管理的有效性。首先，构建了基于TSK模糊数学的响应意愿评估模型，将电价、电池荷电状态和温度作为关键影响因素，建立了27条模糊规则，实现对用户响应意愿的精确量化。其次，传统社区能量管理方法对复杂环境适应能力不足，社区能量管理系统很少充分考虑电动汽车的参与，针对此问题，在社区能量管理系统中加入了电动汽车集群，设计了基于软演员-评论家（soft Actor-Critic

SAC）算法的社区能量管理策略，通过Actor-Critic架构优化储能与电动汽车的协同调度。最后，在City Learn虚拟社区中的实证分析表明，相比基于规则控制（rule based control

RBC）策略，该方法使耗电量、电费支出和碳排放均降低了73%左右，平均每日峰值降低50%，为构建智能化社区能量管理系统提供了新的技术方案。

Abstract

关键词

Keywords

references

袁洪涛,徐潇源,严正,方陈,柳劲松.电动汽车集中充换电设施规划和优化运行研究综述[J].电力系统保护与控制,2024(19).

俞晓荣,徐青山,杜璞良,王冬.融合注意力机制与SAC算法的虚拟电厂多能流低碳调度[J].电力工程技术,2024(05).

赵倩宇,韩照洋,王守相,尹孜阳,董逸超,钱广超.基于双智能体深度强化学习的交直流配电网经济调度方法[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版),2024(06).

宫建锋,齐屹,韩一鸣,张斌,尹孜阳,王守相.基于多目标深度强化学习的配电网光伏接纳能力提升方法[J].供用电,2024(03).

董雷,杨子民,乔骥,陈盛,王新迎,蒲天骄.基于分层约束强化学习的综合能源多微网系统优化调度[J].电工技术学报,2024(05).

谢黎龙,李勇汇,范培潇,万黎,黄梦旗,杨军.基于深度强化学习的孤立多微电网系统频率和电压综合控制[J].电力自动化设备,2024(06).

陈明昊,朱月瑶,孙毅,谢志远,吴鹏.计及高渗透率光伏消纳与深度强化学习的综合能源系统预测调控[J].电工技术学报,2024(19).

姜晓锋,魏巍,王永灿,陈刚,张润涛,廖凯,肖勤.“车—路—网”协同优化下的电动汽车有序充电引导策略[J].电力科学与技术学报,2023(05).

胡志勇,郭雪丽,王爽,徐从明,李婷婷,周玮.考虑响应意愿的电动汽车群-空调集群需求响应策略研究[J].电力系统保护与控制,2023(15).

马跃,孟润泉,魏斌,李婷婷.考虑阶梯式碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化调度[J].电力系统保护与控制,2023(10).

余潜跃,张玉琼,赵强,孙立.综合能源生产单元的全生命周期碳足迹评价与技术经济性评估[J].中国电机工程学报,2024(08).

周毅,周良才,史迪,赵小英,闪鑫.基于安全深度强化学习的电网有功频率协同优化控制[J].上海交通大学学报,2024(05).

刘林鹏,朱建全,陈嘉俊,叶汉芳.基于柔性策略-评价网络的微电网源储协同优化调度策略[J].电力自动化设备,2022(01).

周塔,邓赵红,蒋亦樟,王士同.一种面向中小规模数据集的模糊分类方法[J].软件学报,2019(12).

赵冬梅,宋原,王云龙,殷加玞,徐春雷.考虑柔性负荷响应不确定性的多时间尺度协调调度模型[J].电力系统自动化,2019(22).

顾晓清,倪彤光,张聪,戴臣超,王洪元.结构辨识和参数优化协同学习的概率TSK模糊系统[J].自动化学报,2021(02).

王瑞琪,王金美,靳占新,陈翼,邱峰.工业用电加热炉的智能温度控制系统设计[J].山东电力技术,2014(02).

马翔.基于模糊规则的图像深度特征学习[D].江南大学,2020(01).

Nweye Kingsley,Sankaranarayanan Siva,Nagy Zoltan.MERLIN: Multi-agent offline and transfer learning for occupant-centric operation of grid-interactive communities[J].Applied Energy,2023.

Yu Liang,Qin Shuqi,Zhang Meng,Shen Chao,Jiang Tao,Guan Xiaohong.A Review of Deep Reinforcement Learning for Smart Building Energy Management[J].IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL,2021.

Xu Xiangchu,Li Kangping,Wang Fei,Mi Zengqiang,Jia Yulong,Wei Wei,Jing Yanwei.Evaluating Multitimescale Response Capability of EV Aggregator Considering Users' Willingness[J].IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY APPLICATIONS,2021.

Ye Yujian,Qiu Dawei,Wu Xiaodong,Strbac Goran,Ward Jonathan.Model-Free Real-Time Autonomous Control for A Residential Multi-Energy System Using Deep Reinforcement Learning[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2020.

Zhengbo Zou,Xinran Yu,Semiha Ergan.Towards Optimal Control of Air Handling Units using Deep Reinforcement Learning and Recurrent Neural Network[J].Building and Environment,2019.

Zhiang Zhang,Adrian Chong,Yuqi Pan,Chenlu Zhang,Khee Poh Lam.Whole building energy model for HVAC optimal control: A practical framework based on deep reinforcement learning[J].Energy & Buildings,2019.

William Valladares,Marco Galindo,Jorge Gutiérrez,Wu-Chieh Wu,Kuo-Kai Liao,Jen-Chung Liao,Kuang-Chin Lu,Chi-Chuan Wang.Energy optimization associated with thermal comfort and indoor air control via a deep reinforcement learning algorithm[J].Building and Environment,2019.

Elena Mocanu,Decebal Constantin Mocanu,Phuong H. Nguyen,Antonio Liotta,Michael E. Webber,Madeleine Gibescu,Johannes G. Slootweg.On-Line Building Energy Optimization Using Deep Reinforcement Learning.[J].IEEE Trans. Smart Grid,2019.

Takagi Tomohiro,Sugeno Michio.Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control[J].IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics,1985(1).

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

山地城市电动汽车接入配电网的承载能力分析

基于充换电动态定价的综合能源站优化运行策略

计及碳排放的V2G充电桩和智慧台区储能优化调度控制

考虑电动汽车的灵活性供需平衡及源网荷储充协同优化调度

单侧开放市场下考虑金融输电权收益的售电商组合策略研究