基于动态博弈的电动汽车集群与调度策略

摘要

针对海量电动汽车参与电网调峰造成调度维度过高的问题,文章以电动聚合商(EVA)为中间媒体,提出一种以集群方式参与调峰的电动汽车调度策略。该策略基于Stackelberg理论构建主从博弈模型。其上层以电网运营商(DSO)的调峰需求和调峰成本为优化目标,采用改进的多目标粒子群算法,得到DSO的博弈策略集。模型下层基于模糊神经网络,构建车主入网意愿计算模型;根据电动汽车荷电状态、车辆的充放电可调控时长及下层优化电价,计算出电动汽车参与调峰的意愿值,并按车主参与意愿值对车辆进行集群,EVA将集群电量回馈给DSO重新调整最优策略。对调度策略的仿真结果显示,电网峰-谷差率降低13.22%,这表明EVA在满足电网调峰需求的同时,有效降低了自身的运营成本,且车主能在参与调峰过程中获取收益。