光伏-电动汽车系统电力市场不确定性下的金融风险管理稳健框架

本文提出了一种针对光伏-电动汽车（PV-EV）系统的综合风险管理框架，通过K-Means聚类分析EV充电负荷异质性，采用混合统计-机器学习模型进行光伏发电不确定性建模（PICP=93.72%），并基于鲁棒优化模型（以PV发电量90%下限P5%PV为约束）实现最优电能采购决策。研究证明该框架在保证系统93.84%供电稳定性的同时，能将不确定性风险成本控制在确定性模型成本的7.53%以内，为电力市场参与者提供有效的技术指导和政策参考。

　　

研究空白与文章创新

尽管光伏预测和电动汽车负荷管理研究已取得显著进展，但科学文献中仍存在以下研究空白：

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  忽略EV负荷异质性：大多数负荷管理模型将电动汽车总消耗视为一个整体，忽略了充电站（如工作场所、住宅或公共充电站）的异质性行为，这影响了预测精度。
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  缺乏光伏不确定性的有效性：多数研究仅依赖点预测，未能对充电模式和光伏发电的固有不确定性进行建模。在不确定性下的操作决策中，有效的预测区间远比单点估计更有价值。此外，现有研究往往缺乏聚类、预测、区间不确定性建模和操作优化之间的系统集成。

方法论

所提出的电力市场中PV-EV系统金融风险管理框架基于两条平行的分析路径：（1）EV充电负荷异质性分析；（2）光伏发电不确定性建模。两条路径的输出最终集成到一个鲁棒优化模型中。

结果与讨论

本研究的结果分为两个主要部分：（1）电动汽车充电负荷分析与预测；（2）光伏发电不确定性建模与鲁棒优化。

结论

在本研究中，提出了一个全面的、双路径的框架，用于管理电力市场中包含光伏（PV）和电动汽车（EV）的混合能源系统的金融风险。主要挑战，包括光伏发电的固有波动和电动汽车充电负荷的异质性行为，通过多层方法得以解决。为应对负荷异质性，采用K-Means聚类对充电站进行分组。随后，为了量化光伏发电的不确定性，采用了混合统计-机器学习模型进行不确定性估计，预测区间可靠性通过预测区间覆盖概率（PICP）达到93.72%得以验证。最优电能采购决策则通过鲁棒优化模型制定，以确保在光伏发电量90%下限（P_5%^PV）的约束下满足负荷供应。结果表明，采用鲁棒决策（假设日前市场价格C^DA=50 UP/kWh和实时平衡结算价C^RT=70 UP/kWh），在一年测试期内的总运营成本为6803万UP。与理想（确定性）模型相比，此成本包含了5,546,926.32 UP的风险成本（相当于确定性模型成本的7.53%）。这笔额外成本量化了不确定性信息的经济价值，并确保了系统93.84%的供电稳定性。研究结果建议，所提出的框架不仅提供了技术解决方案，也能为电力市场的运营者和政策制定者提供有效指导。