计及动态碳配额的电动汽车有序充放电三阶段优化策略

张良; 王殿彬; 戚佳金; 吕玲; 黄南天; 郑直

doi:10.7500/AEPS20250930003

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计及动态碳配额的电动汽车有序充放电三阶段优化策略

学术研究 | 更新时间：2026-10-16

- 计及动态碳配额的电动汽车有序充放电三阶段优化策略
- Three-stage Optimization Strategy for Ordered Charging and Discharging of Electric Vehicles Considering Dynamic Carbon Quota
- 电力系统自动化 2026年50卷第20期页码：67-78
- 作者机构：
  
  1.现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室（东北电力大学），吉林省吉林市 132012
  2.杭州电力设备制造有限公司，浙江省杭州市 310016
- 作者简介：
  
  张良(1985—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：车-网耦合互动、储能系统优化调度。E-mail：xiaozhanghit@163.com
  王殿彬(2000—)，男，通信作者，博士研究生，主要研究方向：车-网低碳充放电调控。E-mail：bzhzwdj@163.com
  戚佳金(1979—)，男，博士，高级工程师，主要研究方向：智能用电及电动汽车充换电技术。E-mail：1594886192@qq.com
- 基金信息：
  
  吉林省重大科技专项资助项目(20240204001SF)
- DOI：10.7500/AEPS20250930003
  中图分类号：
- 收稿：2025-09-30，
  
  修回：2026-03-16，
  
  网络首发：2026-04-23，
  
  纸质出版：2026-10-25
- 稿件说明：
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张良,王殿彬,戚佳金等.计及动态碳配额的电动汽车有序充放电三阶段优化策略[J].电力系统自动化,2026,50(20):67-78.

ZHANG Liang,WANG Dianbin,QI Jiajin,et al.Three-stage Optimization Strategy for Ordered Charging and Discharging of Electric Vehicles Considering Dynamic Carbon Quota[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(20):67-78.
张良,王殿彬,戚佳金等.计及动态碳配额的电动汽车有序充放电三阶段优化策略[J].电力系统自动化,2026,50(20):67-78. DOI： 10.7500/AEPS20250930003.

ZHANG Liang,WANG Dianbin,QI Jiajin,et al.Three-stage Optimization Strategy for Ordered Charging and Discharging of Electric Vehicles Considering Dynamic Carbon Quota[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(20):67-78. DOI： 10.7500/AEPS20250930003.

摘要

针对规模化电动汽车充放电行为与光伏输出功率的时间匹配难题，提出一种计及动态碳配额的有序充放电三阶段优化策略。该策略构建了“碳-电”信号协同的分阶段引导机制。首先，在午间光伏大发时段，以动态碳排放因子为核心，结合动态权重引导电动汽车消纳绿电；然后，在夜间高峰时段，依据第1阶段结果生成的放电优先度，以电网削峰需求为主导进行放电优化；最后，在夜间谷时段，通过动态更新充电服务费引导填谷充电。仿真结果表明，所提策略在不同用户参与度下均能有效提升光伏消纳率，显著降低用户总充电成本与电网负荷峰谷差，验证了其在协同促进新能源消纳与电网削峰填谷方面的可行性与有效性。

Abstract

Aiming at the temporal mismatching problem between the charging and discharging behaviors of large-scale electric vehicles and the photovoltaic output power

this paper proposes a three-stage optimization strategy for ordered charging and discharging of electric vehicles considering dynamic carbon quota. The strategy establishes a phased guidance mechanism based on the synergy of “carbon-electricity” signals. First

during the midday period of high photovoltaic generation

the dynamic carbon emission factor is used as the core

combined with dynamic weights to guide electric vehicles to accommodate green electricity. Then

during the nighttime peak-load period

based on the discharging priority generated from the first stage results

the discharging optimization is carried out with the grid peak-shaving demand as the main factor. Finally

during the nighttime valley-load period

the dynamically updated charging service charge is introduced to incentivize valley-filling charging behavior. Simulation results demonstrate that the proposed strategy can effectively improve the photovoltaic accommodation rate at different levels of user participation

significantly reduce the total charging cost of users and the peak-valley load difference of the power grid

and validate its feasibility and effectiveness in synergistically promoting the renewable energy accommodation and supporting grid peak shaving and valley filling.

关键词

Keywords

references

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