楊鏡司 秦文萍 史文龍 曹 銳 姚宏民

基于電動汽車參與調(diào)峰定價策略的區(qū)域電網(wǎng)兩階段優(yōu)化調(diào)度

楊鏡司1秦文萍1史文龍2曹 銳3姚宏民1

（1. 太原理工大學(xué)電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 太原 030024 2. 中國電力科學(xué)研究院有限公司 北京 100192 3. 太原市優(yōu)特奧科電子科技有限公司 太原 030006）

針對電動汽車（EV）和風(fēng)電、光伏等新能源發(fā)電大規(guī)模入網(wǎng)造成的功率波動、調(diào)度成本過高以及運(yùn)行穩(wěn)定性差等問題，該文提出一種基于電動汽車參與調(diào)峰定價策略的區(qū)域電網(wǎng)兩階段優(yōu)化調(diào)度方案。首先，根據(jù)EV負(fù)荷運(yùn)行特性進(jìn)行分類，分別建立剛性、可調(diào)度、靈活型和智能換電四種EV負(fù)荷模型；其次，考慮EV參與調(diào)峰的各項(xiàng)成本，基于模糊層次分析法（FAHP）,給出EV調(diào)峰定價策略；然后基于該策略對區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行兩階段優(yōu)化調(diào)度。在第一階段以負(fù)荷峰谷差最小為目標(biāo)，并在此目標(biāo)下對EV調(diào)峰定價進(jìn)行決策，以降低電力系統(tǒng)調(diào)峰容量調(diào)整區(qū)域電網(wǎng)負(fù)荷分布；在第二階段依托第一階段得到的調(diào)峰定價曲線，以EV用戶充電費(fèi)用最小為目標(biāo)安排EV負(fù)荷。最后利用算例仿真驗(yàn)證了EV參與調(diào)峰的有效性、合理性以及該定價策略的經(jīng)濟(jì)性。

電動汽車 調(diào)峰定價策略 區(qū)域電網(wǎng) 模糊層次分析法 兩階段優(yōu)化

0 引言

隨著“雙碳目標(biāo)”的提出及新能源大規(guī)模并網(wǎng)，電力系統(tǒng)發(fā)展面臨巨大的挑戰(zhàn)。目前我國多地供電形勢緊張，電力系統(tǒng)等效負(fù)荷峰谷差在逐步增大，調(diào)峰壓力也越來越大[1], 需在用電高峰期實(shí)行錯峰用電。電動汽車（Electric Vehicles, EV）作為一種新型負(fù)荷，具有可調(diào)度性和靈活性，既能將EV負(fù)荷轉(zhuǎn)移到系統(tǒng)低谷時期，實(shí)現(xiàn)削峰填谷，又能通過EV饋電增強(qiáng)系統(tǒng)調(diào)峰能力[2]。通過合理的激勵引導(dǎo)EV充放電參與電力系統(tǒng)調(diào)峰具有重要意義，但是目前還沒有成熟的EV參與調(diào)峰定價策略，相應(yīng)的區(qū)域電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度策略也有待進(jìn)一步研究。

EV參與調(diào)峰主要與其可轉(zhuǎn)移負(fù)荷特性相關(guān)聯(lián)。文獻(xiàn)[3]通過區(qū)域電網(wǎng)內(nèi)EV與可控負(fù)荷的協(xié)調(diào)優(yōu)化參與調(diào)度，并對參與調(diào)峰的系統(tǒng)進(jìn)行兩階段優(yōu)化；文獻(xiàn)[4]研究了EV充放電與風(fēng)電、火電機(jī)組的聯(lián)合協(xié)調(diào)優(yōu)化策略，但是未考慮EV參與調(diào)峰運(yùn)行特性；文獻(xiàn)[5]針對EV可調(diào)特性，對大規(guī)模風(fēng)電接入的系統(tǒng)機(jī)組組合相關(guān)調(diào)度問題進(jìn)行研究，但是未將其可轉(zhuǎn)移特性運(yùn)用到調(diào)峰優(yōu)化。隨著分布式電源的廣泛應(yīng)用，其接入電網(wǎng)時的功率波動及預(yù)測誤差將成為研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[6]通過引導(dǎo)EV充放電，調(diào)節(jié)由于風(fēng)電、光伏接入而產(chǎn)生的系統(tǒng)功率波動，從而參與系統(tǒng)調(diào)峰，但是預(yù)測誤差對系統(tǒng)功率波動的影響被理想化；文獻(xiàn)[7]研究了EV的種類和運(yùn)行特性，考慮到負(fù)荷需求響應(yīng)與需求差異得到了基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度計劃，但是未研究風(fēng)機(jī)及常規(guī)負(fù)荷預(yù)測誤差對EV運(yùn)行的影響；文獻(xiàn)[8]對可充放電的EV進(jìn)行容量調(diào)度，研究了風(fēng)電接入下靈活性EV參與系統(tǒng)優(yōu)化的特性，但是未研究EV如何參與系統(tǒng)調(diào)峰和風(fēng)電預(yù)測誤差對系統(tǒng)功率的影響。以上研究均考慮了EV特性和參與調(diào)峰的可行性，忽略了分布式電源預(yù)測誤差對機(jī)組、負(fù)荷功率平衡的影響，但并未深入研究EV參與調(diào)峰的靈活性價值。

近年來關(guān)于智能換電EV的研究也逐步發(fā)展起來。文獻(xiàn)[9]引入換電站與換電EV，對電動公交車的行駛特性進(jìn)行分析得到換電需求，對換電EV參與電網(wǎng)運(yùn)行進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度；文獻(xiàn)[10]提出了EV懲罰機(jī)制，對換電EV及含風(fēng)電微電網(wǎng)結(jié)合的聯(lián)合系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度；文獻(xiàn)[11]考慮需求響應(yīng)負(fù)荷曲線，將換電EV作為輔助負(fù)荷，計及車輛轉(zhuǎn)移機(jī)制對微電網(wǎng)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度。上述智能換電EV的研究將為電動汽車參與系統(tǒng)調(diào)峰運(yùn)行帶來積極作用。

作為新型調(diào)峰輔助服務(wù)品種，EV負(fù)荷暫時還沒有合理的充放電電價機(jī)制，參與調(diào)峰的主動性和積極性也受到限制。為了提高EV參與調(diào)峰的積極性，本文提出了一種基于EV參與調(diào)峰定價策略的區(qū)域電網(wǎng)兩階段優(yōu)化調(diào)度方案。首先對EV負(fù)荷模型進(jìn)行分類，考慮了可調(diào)度EV負(fù)荷、靈活性EV負(fù)荷和智能換電EV負(fù)荷。其次利用模糊層次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP）給出基于成本的調(diào)峰定價模型。然后基于定價策略對區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行兩階段優(yōu)化調(diào)度：在第一階段，考慮負(fù)荷峰谷差最小，得到各個EV負(fù)荷出力并在此目標(biāo)下給出定價策略；在第二階段，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬訓(xùn)練，考慮風(fēng)、光及負(fù)荷預(yù)測誤差，以EV充電費(fèi)用最小為目標(biāo)，得到EV參與調(diào)峰的日內(nèi)調(diào)度功率。最后通過算例對比本文所提定價策略與電力市場分時電價對EV充電費(fèi)用的影響，驗(yàn)證了EV參與調(diào)峰的有效性與合理性以及該定價策略的經(jīng)濟(jì)性。

1 電動汽車負(fù)荷

1.1 剛性EV負(fù)荷模型

剛性EV負(fù)荷主要特性是充放電無序，無法對其進(jìn)行調(diào)節(jié)[7]。不接受調(diào)度的電動私家車滿足剛性EV運(yùn)行特性，將其歸為此類。剛性EV與常規(guī)負(fù)荷接入電網(wǎng)特性相似，為了便于研究，本文將剛性EV負(fù)荷視為常規(guī)負(fù)荷。

1.2 可調(diào)度EV負(fù)荷模型

可調(diào)度EV負(fù)荷在并網(wǎng)過程中接受EV聚合商的調(diào)度，但是不能向電網(wǎng)饋電，充電過程會造成一定的EV電池?fù)p耗，一般在用電低谷期進(jìn)行調(diào)度，且聚合商會額外收取充電樁的相關(guān)運(yùn)營服務(wù)費(fèi)用[12]。

根據(jù)可調(diào)度EV的相關(guān)數(shù)據(jù)對可調(diào)度容量上、下限進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)時刻可調(diào)度EV的實(shí)際負(fù)荷量預(yù)測出可調(diào)度EV在下一時刻（+1時刻）的負(fù)荷最大值和最小值[7]。

圖1 可調(diào)度EV容量預(yù)測示意圖

1.3 靈活性EV負(fù)荷模型

靈活性EV負(fù)荷可以根據(jù)用電需求進(jìn)行負(fù)荷轉(zhuǎn)移，在高峰期減少區(qū)域電網(wǎng)負(fù)荷，同時可以作為電源向系統(tǒng)饋電，相對于可調(diào)度EV負(fù)荷，它的電池?fù)p耗更大。靈活性EV負(fù)荷要求運(yùn)營商提供的充電樁要有向電網(wǎng)放電的能力，并且享受政府的補(bǔ)貼。

圖2 靈活性EV充放電時間節(jié)點(diǎn)圖

由以上可得靈活性EV負(fù)荷的充放電表達(dá)式為

式中，c為靈活性EV充電功率；為靈活性EV的放電功率；s為電池容量；ev,d為EV的放電容量；ev,c為EV充電容量。

1.4 智能換電EV負(fù)荷模型

智能換電EV依托換電站對電池進(jìn)行充電、為EV供給滿狀態(tài)電池、替換電量較低電池等。在滿足用戶對智能換電EV電量需求的情況下，換電站盡量在用電低谷期對電池充電。

在任意時刻，根據(jù)換電站中電池荷電狀態(tài)與充放電性質(zhì)，可將電池狀態(tài)分為四類[13]：①滿負(fù)荷電狀態(tài)（M狀態(tài)）；②正在充電狀態(tài)（C狀態(tài)）；③正在放電狀態(tài)（D狀態(tài)）；④等待充電狀態(tài)（W狀態(tài)）。電池狀態(tài)轉(zhuǎn)換示意圖如圖3所示，EV在換電站進(jìn)行換電的過程可以描述成這四種狀態(tài)的互相轉(zhuǎn)換。

圖3 電池狀態(tài)轉(zhuǎn)換示意圖

式中，c、d分別為充電機(jī)的充、放電額定功率。

2 計及成本的電動汽車FAHP調(diào)峰定價模型

2.1 基于FAHP的EV調(diào)峰定價策略

FAHP是一種將決策問題按照總目標(biāo)以及評判準(zhǔn)則進(jìn)行求解權(quán)重系數(shù)的方法，此方法適用于不同的評估對象，但對于不同的決策因素以及目標(biāo)函數(shù)，權(quán)重系數(shù)會發(fā)生改變[14]。該方法為本文量化需求關(guān)系、政府激勵及競爭關(guān)系三種評價指標(biāo)，以及選擇最優(yōu)權(quán)重系數(shù)提供了依據(jù)，增加了定價的準(zhǔn)確性。

運(yùn)行FAHP決策時大致可分為三個步驟：

（1）確定系統(tǒng)中各決策元素之間的因果關(guān)系，對同一層次的元素進(jìn)行兩兩比較，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)及方案采用0.1～0.9標(biāo)度法得到模糊判斷矩陣。

（2）根據(jù)模糊判斷矩陣求解得到各決策元素的權(quán)重。

本文EV調(diào)峰定價策略選擇的三個決策因素分別為需求關(guān)系、政府激勵措施以及EV負(fù)荷和火電機(jī)組的競爭關(guān)系?；贔AHP可以確定三種決策元素在定價模型中的權(quán)重。在2.2節(jié)中將計及定價過程中的各項(xiàng)成本，代入本節(jié)得到的權(quán)重系數(shù)，最終得到EV的調(diào)峰定價模型。

2.2 計及成本的EV調(diào)峰定價模型

2.2.1 EV參與調(diào)峰成本模型

定價之前需要明確區(qū)域電網(wǎng)的各項(xiàng)運(yùn)營成本。EV投入運(yùn)營主要與EV聚合商相關(guān)聯(lián)，除了區(qū)域電網(wǎng)內(nèi)部的火電機(jī)組成本外，EV聚合商還承擔(dān)著向區(qū)域電網(wǎng)購電、充電樁與換電站的運(yùn)行維護(hù)等相關(guān)責(zé)任。

當(dāng)區(qū)域電力系統(tǒng)內(nèi)部能源不足時，會從外部電網(wǎng)購電，購電單價為電網(wǎng)分時電價。

針對智能換電EV負(fù)荷，EV聚合商需要在換電站中準(zhǔn)備足夠的鋰電池供電池更換。

鋰電池運(yùn)行壽命為

式中，od()為鋰電池在時刻的放電深度；life()為鋰電池在時刻放電深度為od()下的循環(huán)壽命。

運(yùn)行和維護(hù)成本為

式中，inv為鋰電池初始投資；bat()為鋰電池充放電功率；LB為鋰電池額定容量；ML為鋰電池的維護(hù)成本系數(shù)。

4）場地建設(shè)成本s

綜上所述，在調(diào)峰階段的運(yùn)行成本為

2.2.2 EV參與調(diào)峰定價模型

在定價過程中，影響EV價格的因素很多，本文選取了較為典型的三個決策因素——政府激勵措施、需求關(guān)系和EV負(fù)荷與火電機(jī)組競爭關(guān)系。

風(fēng)電、光伏、火電機(jī)組等新能源參與調(diào)峰會減少環(huán)境污染，政府會給予一定的價格補(bǔ)償[16]?；痣姍C(jī)組的調(diào)峰成本由其邊際成本決定，在EV參與調(diào)峰的區(qū)域電網(wǎng)內(nèi)具有重要作用。根據(jù)火電機(jī)組調(diào)峰補(bǔ)償，列寫階梯式價格補(bǔ)償表達(dá)式為

寫成統(tǒng)一形式為

式中，h為EV參與調(diào)峰的補(bǔ)償價格。

在電力市場機(jī)制下，供需與價格呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)特性[17]。即當(dāng)價格升高時，用戶對負(fù)荷的需求量降低，反之亦然。用線性函數(shù)表征這一關(guān)系為

式中，Ld為EV等效負(fù)荷量；、為電力市場逆需求函數(shù)參數(shù)，本文分別取值為=12和=0.06[18]。

在調(diào)峰市場中，EV參與調(diào)峰的成本低于火電機(jī)組靈活性改造成本[19]，因此EV負(fù)荷進(jìn)行轉(zhuǎn)移調(diào)峰與火電機(jī)組出力調(diào)峰之間存在不完全競爭關(guān)系，即當(dāng)EV參與調(diào)峰發(fā)生負(fù)荷轉(zhuǎn)移時，火電機(jī)組出力的競爭力就會小，呈現(xiàn)出“反競爭”的關(guān)系，可用函數(shù)關(guān)系式表達(dá)為

式中，為貨幣之間的換算系數(shù)，本文=6.48；為調(diào)峰的單位容量定價。

3 區(qū)域電網(wǎng)電動汽車定價策略及考慮預(yù)測誤差的兩階段優(yōu)化調(diào)度模型

本節(jié)對EV參與調(diào)峰的區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行兩階段優(yōu)化，區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度模型

在第一階段，區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度中心可通過風(fēng)機(jī)、光伏和常規(guī)負(fù)荷的預(yù)測值，以負(fù)荷峰谷差最小為目標(biāo)，向火電機(jī)組發(fā)出調(diào)度指令，同時根據(jù)FAHP方法，考慮需求關(guān)系、政府激勵及競爭關(guān)系對EV進(jìn)行定價；在第二階段，考慮新能源出力預(yù)測誤差和常規(guī)負(fù)荷預(yù)測誤差，根據(jù)第一階段定價策略，以EV充電費(fèi)用最小為目標(biāo)，EV聚合商可根據(jù)充電樁和換電站采集EV的充放電需求，響應(yīng)區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度。

3.1 第一階段EV參與調(diào)峰定價

第一階段，在已知風(fēng)機(jī)功率、光伏功率、常規(guī)負(fù)荷和EV負(fù)荷日前預(yù)測數(shù)據(jù)的情況下，可建立混合整數(shù)規(guī)劃模型。

3.1.1 目標(biāo)函數(shù)

第一階段將一天分為24個時間段，以1h為時間尺度，目標(biāo)為負(fù)荷峰谷差最小，函數(shù)表達(dá)式為

結(jié)合第1節(jié)中EV負(fù)荷模型，在該目標(biāo)函數(shù)下可確定第一階段參與調(diào)峰的EV負(fù)荷量；根據(jù)第2節(jié)關(guān)于定價策略與模型的分析，結(jié)合權(quán)重系數(shù)與相關(guān)參數(shù)，代入到式（26）可得到定價系數(shù)；再計及成本代入式（27）得到定價。

3.1.2 約束條件

1）區(qū)域電網(wǎng)功率平衡約束

2）EV約束條件

（1）可調(diào)度EV約束條件

（2）靈活性EV約束條件

（3）智能換電EV約束條件

智能換電EV可通過換電站的充、放電機(jī)實(shí)現(xiàn)與區(qū)域電網(wǎng)的能量交互[13]，其約束條件表示為

3）火電機(jī)組爬坡約束

3.2 第二階段區(qū)域電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度

在第二階段考慮分布式電源、負(fù)荷的預(yù)測誤差，研究日內(nèi)模擬調(diào)度和日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度。

3.2.1 日內(nèi)模擬/優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

日內(nèi)階段以EV充電費(fèi)用最小為目標(biāo)。根據(jù)日前EV定價以及EV可調(diào)度容量，建立目標(biāo)函數(shù)為

3.2.2 日內(nèi)模擬調(diào)度

日內(nèi)模擬調(diào)度階段將一天分為96個時段，時間尺度為15min。在該階段對風(fēng)機(jī)、光伏、常規(guī)負(fù)荷的功率值增加擾動，模擬日內(nèi)的實(shí)際數(shù)據(jù)，以第二階段目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到模擬調(diào)度數(shù)據(jù)，代入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行模擬訓(xùn)練，求解得到日內(nèi)調(diào)度模型[21]。本文將日前預(yù)測階段的風(fēng)機(jī)功率、光伏功率、常規(guī)負(fù)荷功率作為輸入數(shù)據(jù)，對第二階段的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，得到在此條件下各個單元調(diào)度的最優(yōu)情況，并將可調(diào)度EV負(fù)荷量、智能換電EV負(fù)荷量、靈活性EV負(fù)荷充放電負(fù)荷量和火電機(jī)組功率作為輸出樣本。

考慮日內(nèi)階段風(fēng)機(jī)、光伏等新能源發(fā)電功率，常規(guī)負(fù)荷日前預(yù)測的誤差，在光伏和風(fēng)機(jī)輸出功率預(yù)測過程中，光伏和風(fēng)機(jī)的輸出功率在未達(dá)到裝機(jī)容量時，輸出功率的預(yù)測誤差符合正態(tài)分布，即

在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過程中，新能源輸出功率和常規(guī)負(fù)荷疊加正態(tài)分布，作為日前階段預(yù)測誤差模擬值[22]。

3.2.3 日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度

將日內(nèi)風(fēng)機(jī)、光伏、常規(guī)負(fù)荷短期預(yù)測數(shù)據(jù)輸入到日內(nèi)調(diào)度模型中，得到日內(nèi)調(diào)度數(shù)據(jù)，即可完成可調(diào)度EV、靈活EV、智能換電EV及火電機(jī)組的日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度。同時，第一階段已經(jīng)得到EV負(fù)荷參與調(diào)峰的定價曲線，第二階段可基于EV負(fù)荷模型，利用優(yōu)化目標(biāo)得到EV參與調(diào)峰負(fù)荷曲線，驗(yàn)證該調(diào)峰定價策略的經(jīng)濟(jì)性。

4 算例分析

4.1 算例介紹

4.1.1 基本參數(shù)

本文采用改進(jìn)的區(qū)域電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行算例分析，該系統(tǒng)包含5臺火電機(jī)組，基本參數(shù)見表1。16個80MW容量的風(fēng)電場，1個50MW容量的光伏電站；電動汽車聚合商向大電網(wǎng)購電電價參考文獻(xiàn)[11]，即谷時段電價0.35元/(kW?h) (0:00～7:00)、平時段電價0.68元/(kW?h) (7:00～11:00, 16:00～19:00, 22:00～ 24:00)和峰時段電價1.18元/(kW?h) (11:00～16:00, 19:00～22:00)；智能換電站基本參數(shù)見表2，含有的鋰電池參數(shù)見文獻(xiàn)[22]。

表1 火電機(jī)組基本參數(shù)

Tab.1 Basic parameters of thermal power unit

表2 智能換電站基本參數(shù)

Tab.2 Basic parameters of smart switching station

4.1.2 定價模型權(quán)重系數(shù)確定

本文第2節(jié)給出了各決策因素之間的關(guān)系，根據(jù)文獻(xiàn)[14]中專家調(diào)研及協(xié)商可以得到政府激勵措施、需求關(guān)系以及EV負(fù)荷與火電機(jī)組競爭關(guān)系三種因素的權(quán)重見表3。

表3 定價模型各決策元素權(quán)重系數(shù)的確定

Tab.3 Determination of the weight coefficient of each decision element in the pricing model

依據(jù)三個決策因素之間的相關(guān)性以及FAHP判斷矩陣的構(gòu)建原則，得到判斷矩陣為

4.1.3 EV負(fù)荷參數(shù)

為便于分析，本文設(shè)置區(qū)域電網(wǎng)中有EV共11000輛，分別為可調(diào)度EV5000輛，靈活性EV 5 000輛，智能換電EV 1 000輛，此時的電動汽車負(fù)荷量占區(qū)域電網(wǎng)總負(fù)荷約為14%。為了減少電池?fù)p耗，假設(shè)EV剩余電量20%～50%時充電，離網(wǎng)時間設(shè)置為7h，離網(wǎng)時期望負(fù)荷服從80%～100%的均勻分布[7]。

可調(diào)度EV、靈活性EV的充放電容量如圖5所示，其中可調(diào)度EV無法向電網(wǎng)饋電，其放電容量為0；靈活性EV的放電電容量下限也為0。智能換電EV表征得到的換電站中鋰電池數(shù)量和圖6所示。

圖5 可調(diào)度EV、靈活性EV充放電容量

圖6 換電站鋰電池數(shù)量

4.2 第一階段EV參與調(diào)峰定價分析

第一階段火電機(jī)組的預(yù)測出力如圖7所示。由圖7可以看出火電機(jī)組出力跟隨負(fù)荷峰谷變化，負(fù)荷較大時火電機(jī)組出力較大；反之亦然。

風(fēng)電、光伏及常規(guī)負(fù)荷的日前預(yù)測及日內(nèi)實(shí)際值如圖8所示。由圖8可知，風(fēng)機(jī)、光伏和常規(guī)負(fù)荷的日前預(yù)測數(shù)據(jù)和日內(nèi)實(shí)際值之間存在較大誤差。目前常用的減少誤差的手段是火電機(jī)組調(diào)峰，但是文獻(xiàn)[19]指出EV參與調(diào)峰的成本遠(yuǎn)低于火電機(jī)組的靈活性改造，因此，本文研究在區(qū)域電網(wǎng)中通過調(diào)度EV進(jìn)行調(diào)峰。

圖7 火電機(jī)組日前預(yù)測出力

圖8 風(fēng)機(jī)、光伏及常規(guī)負(fù)荷的日前預(yù)測結(jié)果與日內(nèi)實(shí)際值

圖9是第一階段EV參與調(diào)峰定價時的成本負(fù)荷轉(zhuǎn)移示意圖。

圖9 第一階段EV參與調(diào)峰定價的成本負(fù)荷

由圖9可知，在EV參與調(diào)峰之前，區(qū)域電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷的峰、谷時期集中且單一。引入EV之后，在9:00～16:00和18:00～21:00，智能換電EV減少充電，并通過換電站對區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行放電，可調(diào)度EV減少充電需求，靈活性EV通過充電樁向系統(tǒng)放電，這個時間段對應(yīng)于用電高峰期。在16:00～18:00，下班高峰期EV的使用量增加，也有了充電需求，智能換電EV可在換電站進(jìn)行換電，站內(nèi)空閑的滿電電池可通過換電站向區(qū)域電網(wǎng)放電，靈活性EV也可以在滿足自身使用的前提下向區(qū)域電網(wǎng)放電；在22:00～24:00和0:00～9:00，可調(diào)度EV和智能換電EV在這個時間段可選擇充電；靈活性EV此時可進(jìn)行充電，滿足第二天的出行需求，這個時間段對應(yīng)于用電低谷。通過EV在峰、谷時期充放電時期轉(zhuǎn)移或者充電需求的增減，可以實(shí)現(xiàn)區(qū)域電網(wǎng)的調(diào)峰。

由表3確定的權(quán)重系數(shù)及式（26）的定價模型，可以得到如圖10所示的EV參與調(diào)峰的定價曲線，該定價是在24h內(nèi)相對固定的價格。當(dāng)?shù)竭_(dá)用電高峰期時，即11:00～13:00和19:00～22:00時，相應(yīng)的EV充電定價最高，為225～389元/(MW?h)，此時EV參與調(diào)峰，充電需求較少，充電費(fèi)用最低；當(dāng)?shù)竭_(dá)用電低谷期，即0:00～7:00、16:00～18:00和23:00～24:00時，相應(yīng)的EV充電定價最低，此時EV有較大的充電需求，相對來說充電費(fèi)用也會較低。

圖10 EV調(diào)峰定價曲線

由圖9和圖10可知，EV參與調(diào)峰時的轉(zhuǎn)移負(fù)荷在11:00～13:00,19:00～21:00達(dá)到高峰，EV充電費(fèi)用高，旨在降低可調(diào)度EV在用電高峰時期的充電功率，靈活性EV可在此時增大放電功率或減少充電功率，引導(dǎo)換電站使用備用電池向區(qū)域電網(wǎng)放電或減少充電需求；反之亦然。與一般分時電價不同，該定價曲線參考多種決策因素，考慮了國家政策、需求關(guān)系、競爭關(guān)系等因素，增加了峰谷時期充電費(fèi)用的差值，更有利于調(diào)動EV用戶在負(fù)荷低谷時充電、負(fù)荷高峰時放電或者減少充電的積極性。

4.3 第二階段區(qū)域電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度分析

4.3.1 日內(nèi)模擬優(yōu)化調(diào)度條件

在日內(nèi)模擬優(yōu)化調(diào)度階段，在光伏、風(fēng)機(jī)、常規(guī)負(fù)荷的基礎(chǔ)上增加模擬誤差，模擬誤差服從正態(tài)分布，置信區(qū)間為95%，模擬運(yùn)行得到的數(shù)據(jù)按照輸入、輸出樣本輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過300次訓(xùn)練后得到日內(nèi)調(diào)度模型，仿真環(huán)境為Intel(R) Core(TM) i7-10750H CPU@2.60GHz 2.59 GHz，利用MatlabR2014a軟件進(jìn)行計算，模型訓(xùn)練時間為8min，調(diào)用模型時間為0.002 13s，算法求解效率滿足日內(nèi)調(diào)度需求。

4.3.2 日內(nèi)優(yōu)化與日后驗(yàn)證

圖11所示為第一階段優(yōu)化得到的外部電網(wǎng)注入功率。

圖11 外部電網(wǎng)注入功率

圖11表示配電網(wǎng)與區(qū)域電網(wǎng)交互功率，是日前階段以峰谷差最小求解得到的，基于此電網(wǎng)外部注入功率，在第二階段的日內(nèi)優(yōu)化考慮減少區(qū)域電網(wǎng)對配電網(wǎng)的影響，按照此既定功率運(yùn)行。

圖12是火電機(jī)組在日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度階段出力圖。由圖12可知，在EV參與調(diào)峰之后火電機(jī)組在用電高峰期的出力降低，減少火電機(jī)組在負(fù)荷高峰時的壓力，增加火電機(jī)組在負(fù)荷低谷時的出力，有利于機(jī)組長期穩(wěn)定運(yùn)行。

圖12 火電機(jī)組日內(nèi)調(diào)度階段出力

日內(nèi)階段，考慮光伏、風(fēng)機(jī)、常規(guī)負(fù)荷的實(shí)際波動，對區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度，圖13和圖14所示分別為可調(diào)度EV、智能換電EV和靈活性EV參與調(diào)峰定價的日內(nèi)調(diào)度、日后驗(yàn)證對比圖。

圖13 可調(diào)度/智能換電EV日內(nèi)調(diào)度與日后驗(yàn)證對比

由圖13可以看出，可調(diào)度EV負(fù)荷的日內(nèi)調(diào)度功率與日后驗(yàn)證功率曲線大體一致，但是在17:00～18:00和20:00～22:00有較大偏差，這是因?yàn)榭烧{(diào)度EV的可調(diào)度容量較大，在參與調(diào)度時允許出現(xiàn)較大誤差。智能換電EV的日內(nèi)調(diào)度功率與日后驗(yàn)證曲線基本一致，但在11:00～13:00有較大差別，這是因?yàn)閾Q電站既需要滿足電池滿狀態(tài)的數(shù)量要求，又需要在區(qū)域電網(wǎng)內(nèi)用電高峰期時充當(dāng)放電單元。由圖14可知，靈活性EV的日內(nèi)充放電調(diào)度功率和日后驗(yàn)證曲線基本一致，不僅平抑了充電過程中大部分時段的波動尖峰，還對放電功率進(jìn)行了調(diào)整，在用電高低峰時期的充放電特征明顯。

圖14 靈活性EV日內(nèi)調(diào)度與日后驗(yàn)證對比

日內(nèi)調(diào)度與日后驗(yàn)證誤差對比分析見表4?？梢钥闯?，可調(diào)度EV、靈活性EV與智能換電EV的日內(nèi)調(diào)度和日后驗(yàn)證的方均根誤差、相對誤差最大值均在可接受范圍內(nèi)，說明日內(nèi)調(diào)度策略具有有效性與合理性。

表4 日內(nèi)調(diào)度與日后驗(yàn)證誤差對比分析

Tab.4 Future verification and intra-day scheduling error analysis

文獻(xiàn)[23]構(gòu)建計及車入網(wǎng)參與輔助服務(wù)的EV充電計劃經(jīng)濟(jì)調(diào)控模型，在用電高峰期時EV反向放電，利用峰谷價差獲得調(diào)峰收益；在用電低谷期時EV充電，獲得在低谷充電的額外補(bǔ)償收益。將文獻(xiàn)[23]調(diào)峰策略與本文調(diào)峰策略進(jìn)行對比，可得到圖15和圖16所示第二階段區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度功率對比圖。

由圖15和圖16可知，本文的調(diào)峰策略相比于文獻(xiàn)[23]的調(diào)峰策略效果更好。以圖16靈活性EV在不同調(diào)峰策略下的充放電調(diào)度功率對比為例，在用電低谷時采用本文調(diào)度策略的充電功率大，填谷效果更理想，且功率波動相比于文獻(xiàn)[23]得到的功率波動更??；在用電高峰期時采用本文調(diào)度策略的放電功率大，削峰效果更明顯，且功率平穩(wěn)性更好。

圖16 靈活性EV在不同調(diào)峰策略下的對比

表5所示是在日內(nèi)調(diào)度與日后階段對本文定價策略的驗(yàn)證。這里采用的分時電價視EV種類不同而有區(qū)別[24-25]：對于可調(diào)度EV的充電電價，峰時段（10:00～15:00,18:00～21:00）為265元/(MW?h)，平時段（7:00～10:00,15:00～18:00，21:00～23:00）為116元/(MW?h)，谷時段（23:00～7:00）為85元/(MW?h)；對于靈活性EV充電電價，峰時段為366元/(MW?h)，平時段為153元/(MW?h)，谷時段為71元/(MW?h)，放電電價為205元/(MW?h)；對于智能換電EV充放電電價與靈活性EV一致。

表5 電動汽車充電費(fèi)用

Tab.5 Electric vehicle charging costs

在日內(nèi)調(diào)度與日后驗(yàn)證階段采用本文給出的定價曲線時，充電費(fèi)用分別為200 447元/(MW?h)和192 710元/(MW?h)；采用電力市場分時電價時，充電費(fèi)用分別為223 871元/(MW·h)、214 890元/(MW?h)。可以看出，EV參與調(diào)峰的充電費(fèi)用是最低的，且相比于現(xiàn)有的電力市場分時電價而言，充電費(fèi)用也低，這可以在滿足區(qū)域電網(wǎng)調(diào)峰要求的同時提高EV參與調(diào)峰的積極性。并且EV更環(huán)保，在未來將其成本降低后，在區(qū)域電網(wǎng)乃至整個微電網(wǎng)調(diào)峰市場也會有更廣闊的前景。

5 結(jié)論

本文針對當(dāng)前新能源大規(guī)模入網(wǎng)引起的電網(wǎng)功率波動等問題，提出了一種基于電動汽車參與調(diào)峰定價策略的區(qū)域電網(wǎng)兩階段優(yōu)化調(diào)度方案，得到如下結(jié)論：

1）本文將EV引入?yún)^(qū)域電網(wǎng)參與調(diào)峰，考慮預(yù)測誤差及三種EV負(fù)荷實(shí)現(xiàn)日內(nèi)調(diào)度并進(jìn)行日后驗(yàn)證，相比于主流調(diào)度策略可以更有效地緩解區(qū)域電網(wǎng)的調(diào)峰壓力，降低成本，減少負(fù)荷峰谷差，提高風(fēng)電光伏的消納水平。

2）本文將EV參與調(diào)峰與電力輔助服務(wù)市場結(jié)合，設(shè)計了基于各項(xiàng)成本和三個決策因素的定價模型。第一階段以區(qū)域電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差最小，第二階段計及預(yù)測誤差，以充電費(fèi)用最小為目標(biāo)進(jìn)行調(diào)度與日后驗(yàn)證，可以提升EV參與調(diào)峰的積極性。

3）算例驗(yàn)證了本文所提出的EV參與調(diào)峰定價策略的有效性，EV參與調(diào)峰定價策略可以提高EV調(diào)峰積極性，改善區(qū)域電網(wǎng)的靈活性，同時也為可轉(zhuǎn)移負(fù)荷參與調(diào)峰進(jìn)行了有益的嘗試。

本文針對EV參與調(diào)峰的相關(guān)問題提出了可行方案，將得到的定價曲線與電力市場分時電價進(jìn)行對比研究，可以為我國電力輔助服務(wù)市場和區(qū)域電網(wǎng)日內(nèi)調(diào)度提供參考。

[1] 崔楊, 張家瑞, 仲悟之, 等. 計及電熱轉(zhuǎn)換的含儲熱光熱電站與風(fēng)電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度[J].中國電機(jī)工程學(xué)報, 2020, 40(20): 6482-6494.

Cui Yang, Zhang Jiarui, Zhong Wuzhi, et al. Optimal scheduling of concentrating solar power plant with thermal energy storage and wind farm considering electric-thermal conversion[J]. Proceedings of the CSEE, 2020, 40(20): 6482-6494.

[2] Fang Chen, Zhao Xiaojin, Xu Qin, et al. Aggregator-based demand response mechanism for electric vehicles participating in peak regulation in valley time of receiving-end power grid[J]. Global Energy Interconnection, 2020, 3(5): 453-463.

[3] 鞠立偉, 于超, 譚忠富. 計及需求響應(yīng)的風(fēng)電儲能兩階段調(diào)度優(yōu)化模型及求解算法[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2015, 39(5): 1287-1293.

Ju Liwei, Yu Chao, Tan Zhongfu. A two-stage scheduling optimization model and corresponding solving algorithm for power grid containing wind farm and energy storage system considering demand response[J]. Power System Technology, 2015, 39(5): 1287-1293.

[4] 劉東奇, 王耀南, 袁小芳. 電動汽車充放電與風(fēng)力/火力發(fā)電系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2017, 32(3): 18-26.

Liu Dongqi, Wang Yaonan, Yuan Xiaofang. Cooperative dispatch of large-scale electric vehicles with wind-thermal power generating system[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2017, 32(3): 18-26.

[5] 師景佳, 袁鐵江, Saeed Ahmed Khan, 等. 計及電動汽車可調(diào)度能力的風(fēng)/車協(xié)同參與機(jī)組組合策略[J]. 高電壓技術(shù), 2018, 44(10): 3433-3440.

Shi Jingjia, Yuan Tiejiang, Saeed Ahmed Khan, et al. Unit commitment strategy considering cooperated dispatch of electric vehicles based on scheduling capacity and wind power generation[J]. High Voltage Engineering, 2018, 44(10): 3433-3440.

[6] 姚一鳴,趙溶生,李春燕,等.面向電力系統(tǒng)靈活性的電動汽車控制策略[J/OL].電工技術(shù)學(xué)報: 1-12[2021-09-18].https://doi.org/10.19595/j.cnki.1000-6753.tces. 210515.

Yao Yiming, Zhao Rongsheng, Li Chunyan, et,al. Control strategy of electric vehicles oriented to power system flexibility[J/OL]. Transactions of China Electrotechnical Society: 1-12[2021-09-18].https:// doi.org/10.19595/j. cnki.1000-6753.tces.210515.

[7] 史文龍, 秦文萍, 王麗彬, 等. 計及電動汽車需求和分時電價差異的區(qū)域電網(wǎng) LSTM 調(diào)度策略[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報, https://doi.org/10.13334/j. 0258- 8013. pcsee.202473.

Shi Wenlong, Qin Wenping, Wang Libin, et al. Regional power grid LSTM dispatch strategy considering the difference between electric vehicle demand and time-of-use electricity price[J]. Proceedings of the CSEE, https:// doi.org/10.13334/j. 0258-8013.pcsee.202473.

[8] Liu Yujun, Xu Qingshan, Zang Haixiang, et al. Research on the evaluation method of capacity on electric-vehicle energy storage system[J]. Proceedings-2014 IEEE International Workshop on Intelligent Energy Systems, 2014: 88-92.

[9] 劉靈愷, 雷霞, 李竹, 等. 電動汽車換電站可用電池組數(shù)動態(tài)調(diào)度策略[J].電工技術(shù)學(xué)報, 2017, 32(22): 242-250.

Liu Lingkai, Lei Xia, Li Zhu, et al. Dynamic scheduling strategy for available battery number of electric vehicle in battery-swap station[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2017, 32(22): 242-250.

[10] 崔楊, 劉柏巖, 仲悟之, 等. 考慮積壓懲罰機(jī)制的含BSS微網(wǎng)聯(lián)合系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度策略[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2020, 44(10): 3787-3793.

Cui Yang, Liu Baiyan, Zhong Wuzhi, et al. Optimal scheduling strategy for joint system with micro-grid containing BSS considering overstock punishment mechanism[J]. Power System Technology, 2020, 44(10): 3787-3793.

[11] 崔楊, 劉柏巖, 趙鈺婷, 等. 計及車輛轉(zhuǎn)移機(jī)制的含BSS微網(wǎng)聯(lián)合系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度策略[J]. 高電壓技術(shù), https://doi.org/10.13336/j.1003-6520.hve.20201633.

Cui Yang, Liu Baiyan, Zhao Yuting, et al. Optimal scheduling strategy for joint system with microgrid containing BSS considering vehicle transfer mechanism[J]. High Voltage Engineering, https://doi.org/ 10.13336/j.1003-6520.hve. 20201633.

[12] 許剛, 張丙旭, 張廣超. 電動汽車集群并網(wǎng)的分布式魯棒優(yōu)化調(diào)度模型[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2021, 36(3): 565-578.

Xu Gang, Zhang Bingxu, Zhang Guangchao. Distributed and robust optimal scheduling model for large-scale electric vehicles connected to grid[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(3): 565-578.

[13] 張立靜, 婁素華, 陳艷霞, 等. 基于電池租賃模式的電動汽車換電站電池容量優(yōu)化[J].電網(wǎng)技術(shù), 2016,40(6):1730-1735.

Zhang Lijing, Lou Suhua, Chen Yanxia, et al. Battery capacity optimization of electric vehicle swapping station based on leasing mode[J]. Power System Technology, 2016, 40(6): 1730-1735.

[14] 時珉, 許可, 王玨, 等. 基于灰色關(guān)聯(lián)分析和GeoMAN模型的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2021, 36(11): 2298-2305.

Shi Min, Xu Li, Wang Jue, et al. Short-term photovoltaic power forecast based on grey relational analysis and GeoMAN model[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(11): 2298-2305.

[15] 崔楊, 修志堅, 劉闖, 等. 計及需求響應(yīng)與火-儲深度調(diào)峰定價策略的電力系統(tǒng)雙層優(yōu)化調(diào)度[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報, 2021, 41(13): 4403-4414.

Cui Yang, Xiu Zhijian, Liu Chuang, et al. Dual level optimal dispatch of power system considering demand response and pricing strategy on deep peak regulation[J]. Proceedings of the CSEE, 2021, 41(13): 4403-4414.

[16] 王軼禹, 馬世俊, 皮俊波, 等. 關(guān)于國調(diào)直調(diào)電廠“兩個細(xì)則”的討論[J].電力系統(tǒng)自動化, 2018, 42(16): 174-179, 186.

Wang Yiyu, Ma Shijun, Pi Junbo, et al. Key parameter design of smart grounding distribution systems[J]. Automation of Electric Power Systems, 2018, 42(16): 174-179, 186.

[17] 張文韜, 王秀麗, 吳雄, 等. 大規(guī)模風(fēng)電接入下含大用戶直購電的電力系統(tǒng)調(diào)度模型研究[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報, 2015, 35(12): 2927-2935.

Zhang Wentao, Wang Xiuli, Wu Xiong, et al. An analysis model of power system with large-scale wind power and transaction mode of direct power purchase by large consumers involved in system scheduling[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(12): 2927-2935.

[18] 宋藝航, 何楠, 張會娟, 等. 電力市場下發(fā)電企業(yè)碳排放定價模型[J].中國電力, 2013, 46(10): 151-154.

Song Yihang, He Nan, Zhang Huijuan, et al. Carbon pricing model for power generation enterprises in electricity markets[J]. Electric Power, 2013, 46(10): 151-154.

[19] 蘇南. 電動汽車儲能參與電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度, 調(diào)峰成本遠(yuǎn)低于火電機(jī)組靈活性改造[N]. 中國能源報, 2021-01-13, https://finance.eastmoney.com/a/202101131773649198.html.

Sunan. Electric vehicle energy storage participates in the optimal dispatch of the power grid, and the cost of peak shaving is much lower than the flexible transformation of thermal power units[N]. China Energy News, 2021-01-13, https:// finance.eastmoney.com/a/202101131773649198.html.

[20] 羅桓桓, 王昊, 葛維春, 等. 考慮報價監(jiān)管的動態(tài)調(diào)峰輔助服務(wù)市場競價機(jī)制設(shè)計[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2021, 36(9): 1935-1947, 1955.

Luo Huanhuan, Wang Hao, Ge Weichun, et al. Design of dynamic peak regulation ancillary service market bidding mechanism considering quotation supervision[J].Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(9): 1935-1947, 1955.

[21] 朱云杰, 秦文萍, 于浩, 等. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微電網(wǎng)參與上層電網(wǎng)實(shí)時優(yōu)化調(diào)度策略[J]. 電力建設(shè), 2020, 41(10): 9-19.

Zhu Yunjie, Qin Wenping, Yu Hao, et al. Strategy based on neural network for microgrid participating in real-time optimal scheduling of upper grid[J]. Electric Power Construction, 2020, 41(10): 9-19.

[22] 于浩, 秦文萍, 魏斌, 等. 考慮預(yù)測誤差的交直流混合微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略[J].電網(wǎng)技術(shù), 2019, 43(11): 3987-3996.

Yu Hao, Qin Wenping, Wei Bin, et al. Economic dispatch of hybrid AC/DC microgrid considering prediction error[J]. Power System Technology, 2019, 43(11): 3987-3996.

[23] 周椿奇, 向月, 張新, 等. V2G輔助服務(wù)調(diào)節(jié)潛力與經(jīng)濟(jì)性分析: 以上海地區(qū)為例[J]. 電力自動化設(shè)備, 2021, 41(8):135-141.

Zhou Chunqi, Xiang Yue, Zhang Xin, et al. Potential regulation ability and economy analysis of auxiliary service by V2G: taking Shanghai area for an example[J]. Electric Power Automation Equipment, 2021, 41(8): 135-141.

[24] 尹琦琳, 秦文萍, 于浩, 等. 計及風(fēng)電波動性和電動汽車隨機(jī)性的電力現(xiàn)貨市場交易模型[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2020, 48(11): 1-12.

Yin Qilin, Qin Wenping, Yu Hao, et al. Transaction model for electricity spot market considering the volatility of wind power and the randomness of electric vehicles[J]. Power System Protection and Control, 2020, 48(11): 1-12.

[25] 文雯. 《電動汽車與電網(wǎng)互動的商業(yè)前景——上海市需求響應(yīng)試點(diǎn)案例》報告發(fā)布 需求響應(yīng)破解電動汽車發(fā)展難題[J]. 環(huán)境經(jīng)濟(jì), 2020(12):36-38.

Wen Wen. The report of “The Commercial Prospects of the Interaction of Electric Vehicles and Grids-Shanghai Demand Response Pilot Cases” is released. Demand response solves the problems of electric vehicle development[J]. Environmental Economy, 2020(12): 36-38.

Two-Stage Optimal Dispatching of Regional Power Grid Based on Electric Vehicles' Participation in Peak-Shaving Pricing Strategy

Yang Jingsi1Qin Wenping1Shi Wenlong2Cao Rui3Yao Hongmin1

（1. Shanxi Provincial Key Laboratory of Power System Operation and Control Taiyuan University of Technology Taiyuan 030024 China 2.China Electric Power Research Institute Co. Ltd Beijing 100192 China 3. Taiyuan Youteaoke Electronic Technology Co. Ltd Taiyuan 030006 China）

In response to problems such as power fluctuations, high dispatching cost and poor operation stability caused by the large-scale access of electric vehicles(EV), wind power, photovoltaics and other new energy power generation to the grid, this paper proposes a strategy，two-stage optimized dispatching plan for the regional power grid，based on the participation of EV in peak shaving. Firstly, classify according to the EV load operating characteristics, and establish four EV load models: rigid, schedulable, flexible, and smart swapping; secondly, considering the cost of EV participation in peak shaving, and giving EV peak shaving pricing strategy based on the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP); then based on this strategy, a two-stage optimal dispatching of the regional power grid is carried out. In the first stage, the goal is to minimize the load peak-valley difference, and to make decisions on EV peak shaving pricing under this target, so as to reduce the peak shaving capacity of the power system and adjust the regional grid load distribution; in the second stage, relying on the peak shaving pricing curve obtained in the first stage, the EV load is arranged with the goal of minimizing the charging cost of EV users; finally, a simulation example is used to verify the effectiveness and rationality of EV participation in peak shaving and the economics of the pricing strategy.

Electric vehicles, peak shaving pricing strategy, regional power grid, fuzzy analytic hierarchy process, two-stage optimization

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.211274

TM724

國家自然科學(xué)基金（51777132）和山西省科技重大專項(xiàng)（20181102028）資助項(xiàng)目。

2021-08-13

2021-08-27

楊鏡司 女，1997年生，碩士研究生，研究方向?yàn)榻恢绷魑㈦娋W(wǎng)能量管理及優(yōu)化運(yùn)行控制。E-mail：1638214845@qq.com

秦文萍 女，1972年生，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)可靠性分析、微電網(wǎng)運(yùn)行與控制、新能源發(fā)電技術(shù)和微機(jī)保護(hù)。E-mail：qinwenping@tyut.edu.cn（通信作者）

（編輯 郭麗軍）