面向可持续能源的综合能源系统实时定价与电动汽车充电协同优化研究

《Renewable Energy》：Paving the way for sustainable energy solutions: A real-time pricing mechanism in integrated energy systems with electric vehicles

本文提出了一种创新的实时定价（RTP）与电动汽车（EV）充电协同模型，通过双层优化框架（上层运营商利润最大化，下层采用主从博弈引导EV用户）有效提升综合能源系统（IES）经济性。案例表明，该模型将可再生能源弃电量从77.15 MWh降至28.44 MWh（降低63.12%），EV用户充电成本降低31.27%（充电时间增加32.79%），为动态定价机制和需求侧管理提供了新见解。

　　

章节精选

实时定价机制

图1展示了本文提出的耦合模型工作流程。首先，可再生能源模块计算风能和太阳能发电出力。接着，第2.1节利用需求响应模块建立优化后的负荷曲线。随后，在第2.2节中，优化调度模块接收能源供需信息，并生成IES内各种设备的调度计划。最终，在第2.3节，这些调度计划被输入到定价模块，以确定实时电价。

电动汽车的主从博弈

图3展示了电动汽车有序充电模型的参与者和运作机制。首先，综合能源系统运营商（IESO）作为电动汽车充电代理商的能源供应商。目前电力市场采用基于前一日实时电价平均值的固定价格机制。相比之下，实时电力市场则采用更灵活的机制，其价格由第2节获得的实时定价结果决定。其次，充电桩需要将电力分配给电动汽车用户。电动汽车用户作为从属参与者，根据充电代理商公布的价格调整其充电策略，以最小化其充电成本。这种互动构成了一个主从博弈（Stackelberg game），其中充电代理商是领导者，电动汽车用户是追随者。

结果与讨论

本节对得出的关键结果和见解进行了全面分析。分析首先考察了运营商的利润和能源销售价格（第4.1节），突出了定价策略对收入和系统盈利能力的影响。接着讨论了能源平衡问题（第4.2节）。此外，第4.3节探讨了电动汽车充电价格。第4.4节是对目前市场和实时电力市场的分析。第4.5节评估了可再生能源的消纳情况。

结论

本文提出了RTP-EV模型，旨在提升综合能源系统的经济性能并支持清洁能源的使用。主要贡献有三点。第一，设计了一个双层决策框架，以反映系统运营商和电动汽车用户的不同角色，有助于简化复杂的互动。第二，增加了时间间隔弹性因子，以更好地捕捉用户在不同时间段内的响应。第三，引入了参考价格机制，将实时电价与系统边际成本联系起来，提供了更透明、更具成本效益的定价信号。