不确定因素下基于主从博弈的电动汽车参与综合能源系统优化调度

王开艳; 刘浩宇; 党建; 贾嵘; 何恒祥

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1104

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不确定因素下基于主从博弈的电动汽车参与综合能源系统优化调度

更新时间：2025-12-17

- 不确定因素下基于主从博弈的电动汽车参与综合能源系统优化调度
- 不确定因素下基于主从博弈的电动汽车参与综合能源系统优化调度
- 太阳能学报 2025年第10期页码：516-525
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- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1104
  中图分类号： M732
- 网络出版：2025-10-31，
  
  纸质出版：2025-10-31
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王开艳, 刘浩宇, 党建, 等. 不确定因素下基于主从博弈的电动汽车参与综合能源系统优化调度[J]. 太阳能学报, 2025,(10):516-525.

王开艳, 刘浩宇, 党建, et al. 不确定因素下基于主从博弈的电动汽车参与综合能源系统优化调度[J]. 2025, (10): 516-525.
王开艳, 刘浩宇, 党建, 等. 不确定因素下基于主从博弈的电动汽车参与综合能源系统优化调度[J]. 太阳能学报, 2025,(10):516-525. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1104.

王开艳, 刘浩宇, 党建, et al. 不确定因素下基于主从博弈的电动汽车参与综合能源系统优化调度[J]. 2025, (10): 516-525. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1104.

摘要

为实现综合能源系统（IES）和电动汽车入网（V2G）充电站的互利共赢

提出一种不确定因素下V2G充电站参与综合能源系统运行的主从博弈双层优化方法。首先

将综合能源系统设定为上层领导者、V2G充电站设定为下层跟随者

以IES运行成本最小为目标

通过制定各时段充放电价格引导下层V2G充电站调整充放电功率;下层以V2G充电站总充电成本最小为目标

根据上层制定的价格信息做出反应

从而构建主从博弈模型。然后基于多场景法

引入条件风险价值（CVaR）模型用以评估风电和光伏功率不确定性引起的运行风险损失。基于Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件与强对偶定理

将主从博弈双层模型转化为单层混合整数线性规划模型

通过求解其纳什均衡解获得最优定价方案及调度运行方案。结果表明

所建模型可兼顾IES和V2G充电站不同主体的经济性

有效平衡了运行成本和风险成本

同时保证了新能源消纳

促进了碳减排。

Abstract

To achieve mutual benefit between integrated energy systems （IES） and Vehicle-to-Grid（V2G） charging stations

a bilevel optimization method based on a leader-follower game under uncertain factors is proposed. Firstly

the IES is set as the upper-level leader and the V2G charging station as the lower-level follower. The objective of the upper level is to minimize the operating cost of the IES by formulating time-varying charging and discharging prices to guide the lower-level users in adjusting the charging and discharging power of the V2G charging station. The lower level aims to minimize the total charging cost of the V2G charging station and responsed based on the price information set by the upper level

thus constructing a leader-follower game model. Then

based on the multi-scenario method

the conditional value-at-risk （CVaR） is introduced to measure the risk loss caused by the uncertainty of wind and solar power output on system operation. Using the Karush-Kuhn-Tucker conditions and strong duality theorem

the original bilevel game model is transformed into a single-level mixed-integer linear programming problem to compute the Nash equilibrium solution

thereby obtaining the optimal operation and pricing scheme. Results show that the proposed method can balance the economic interests of different entities within the IES and V2G charging stations

achieve a balance between operating costs and risk costs

ensure the consumption of renewable energy and promote carbon reduction.

关键词

Keywords

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