考虑用户随机出行行为的大规模电动汽车集群调度策略

骆徐; 程静

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1130

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考虑用户随机出行行为的大规模电动汽车集群调度策略

更新时间：2025-12-10

- 考虑用户随机出行行为的大规模电动汽车集群调度策略
- 考虑用户随机出行行为的大规模电动汽车集群调度策略
- 太阳能学报 2025年第11期页码：419-430
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- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1130
  中图分类号： M73
- 网络出版：2025-12-04，
  
  纸质出版：2025-12-04
- 稿件说明：
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骆徐, 程静. 考虑用户随机出行行为的大规模电动汽车集群调度策略[J]. 太阳能学报, 2025,(11):419-430.

骆徐, 程静. 考虑用户随机出行行为的大规模电动汽车集群调度策略[J]. 2025, (11): 419-430.
骆徐, 程静. 考虑用户随机出行行为的大规模电动汽车集群调度策略[J]. 太阳能学报, 2025,(11):419-430. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1130.

骆徐, 程静. 考虑用户随机出行行为的大规模电动汽车集群调度策略[J]. 2025, (11): 419-430. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1130.

摘要

针对大规模电动汽车难以调控和新能源并网即时消纳率低的问题

提出一种考虑用户随机出行行为的电动汽车集群与电网交互的调度策略。首先

基于路网拓扑和NHTS2017数据库构建用户出行场景

以蒙特卡洛方法模拟用户随机出行行为;其次

引入电动汽车集群运营商概念

实时计算提取用户车辆特征和时空特征

以闵可夫斯基和理念创建电动汽车集群的调度物理模型;最后

以运行成本最低为目标

建立考虑用户随机出行行为和充电需求的分布式电网综合调度模型

求解各主体出力最优分配方案。以江苏某分布式电网为算例

仿真分析表明

所提调度策略降低了用户充电费用

提升了用户随机出行满意度和新能源消纳水平

减少了火电机组运行成本

实现了电动汽车用户与电网的友好互动。

Abstract

Aiming at the problems of difficult regulation of large-scale electric vehicles and low real-time consumption rate of renewable energy

a scheduling strategy for electric vehicle cluster-grid interaction considering users’stochastic travel behavior is proposed. First

the user travel scenario is constructed based on the road network topology the NHTS2017 database

and the user random travel behavior is simulated by Monte Carlo method. Second

the concept of electric vehicle cluster operator is introduced

the user vehicle characteristics and spatio-temporal characteristics are extracted by real-time computation

and the dispatchable physical model of electric vehicle cluster is created based on the Minkowski-sumcon cept. Finally

with the goal of minimizing operation costs

the integrated dispatch model of a distributed grid considering users’stochastic travel behavior is established to solve the optimal allocation scheme of each subject’s output. Taking a distributed grid in Jiangsu as an example

the results show that the proposed scheduling strategy reduces users’charging cost

improves users’random travel satisfaction and new energy consumption level

reduces the operating cost of thermal power units and realizes the friendly interaction between users and the grid.

关键词

Keywords

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