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目录
💥1 概述
近年来我国电动汽车行业飞速发展，其中电动汽车入网技术（vehicle-to-grid，V2G）在中国新电力系统和能源互联网中是成本较低、规模较大、安全性能较好的一项新兴技术，成为未来发展的趋势。由于当前V2G技术不够成熟，试点项目较少，用户参与V2G的放电行为特征数据和V2G参与电力市场的案例分析较少。
本文开发了一种算法来调度使用充电站的500辆电动汽车（EV），以使充电成本最小化，同时，随机调度任意少量的电动汽车行驶到指定的房屋负载，在那里放电并返回充电站。模拟测试了三种不同的场景——首先，客户满意度（即电动汽车车主满意度）被认为是从放电中赚取的钱和在充电中花费的钱之间的总差异，其次，客户满意度与第一种场景相同，但减去模拟结束时未完成充电的总成本，第三，客户满意度考虑了放电利润、充电成本、未完成充电总成本以及在整个模拟过程中从每辆电动汽车切换的成本。
一、V2G技术定义与基本原理
1. 技术定义
V2G（Vehicle-to-Grid）指电动汽车（EV）通过充放电设备与电网实现双向能量流动和信息交互的技术。其核心是将电动汽车电池作为分布式储能单元，参与电网负荷调节。
2. 工作原理
- 削峰填谷：在电网负荷低谷期充电，高峰期向电网反向放电，平抑负荷波动。
- 辅助服务：提供无功功率补偿、频率调节、电压支撑等，提升电网稳定性。
- 信息交互：实时反馈电池状态、用户用电需求等数据，支持电网智能化调度。
3. 核心价值
- 经济性：用户通过电价差（低电价充电、高电价售电）获取收益。
- 环保性：促进可再生能源消纳，减少弃风弃光率。
- 系统稳定性：缓解电网峰谷差，降低网络损耗和节点电压偏差。
二、V2G调度优化的主要研究方向与方法
1. 优化目标
| 目标类型 | 具体指标 | 引用来源 |
|---|---|---|
| 电网经济性 | 降低运行成本、减小峰谷差 | |
| 系统稳定性 | 抑制电压波动、减少网络损耗 | |
| 环境效益 | 提升可再生能源消纳率、降低碳排放 | |
| 用户收益 | 最大化充放电价差收益 |
2. 关键优化方法
(1) 分层优化模型
- 双层模型：
- 上层：优化整体负荷峰谷差（目标函数：minΔP=∣Pmax−Pmin∣minΔP=∣Pmax−Pmin∣）。
- 下层：最小化网络损耗与电压偏差（目标函数：min∑(Ploss+ΔV)min∑(Ploss+ΔV)）。
- 滚动优化：根据实时负荷反馈动态调整充放电计划。
(2) 多目标协同优化
- 算法应用：
- 改进多目标灰狼算法（IMOGWO） ：融合精英保留策略与动态参数调整，解决经济-环保-稳定性多目标冲突。
- 深度强化学习（DQN） ：处理高维状态空间（如用户行为、电价波动），优化调度策略。
(3) 用户偏好建模
- 按用户类型（通勤车、出租车等）划分充放电偏好，提升调度精准度。
- 分类调度收益比单一群体高20%以上。
(4) 人工智能求解NP-hard问题
- 遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）用于求解大规模EV集群的充放电组合优化。
三、当前研究热点与挑战
1. 技术热点
| 研究方向 | 核心进展 | 引用来源 |
|---|---|---|
| 虚拟同步控制（VSG） | 赋予V2G变换器惯性响应能力，支撑电网频率调节（优于传统PQ控制） | |
| 多时间尺度调度 | 日前预调度 + 日内滚动修正，应对EV违约不确定性 | |
| 区块链与数据安全 | 保障充放电交易透明性，解决用户隐私泄露风险 |
2. 核心挑战
- 电池寿命：频繁充放电加速电池老化，需在调度模型中引入健康状态（SOH）约束。
- 用户接受度：仅30%用户愿参与V2G（担忧出行自由、电池损耗），需经济激励+灵活策略。
- 标准与兼容性：
- 通信协议不统一（如ISO 1518-20、OCCP 2.0.1尚未普及）。
- 电网侧需升级智能配电设备支持双向能量流。
四、实际应用案例与效果评估
1. 国内案例
- 厦门翔安区虚拟电厂（VPP）：
- 配置V2G的VPP降低运行成本12–15%，碳排放减少20–25%。
- 北京可再生能源协同项目：
- V2G调度使弃风率从5.2%（基准）降至2.1%（激进情景）。
2. 国际案例
- 荷兰Utrecht项目：
- 动态电价机制下，用户收益提升18%，但依赖高覆盖率智能电表。
- 德国风光-V2G集成：
- 风光波动期通过V2G平衡电网，减少化石能源备用机组调用。
3. 多指标评估框架
某区域EV集群调度效果对比：
| 调度策略 | 可调度容量(MWh) | 响应时间(min) | 减碳率(%) |
|---|---|---|---|
| 分时电价 | 85.2 | 45 | 15 |
| 停车费减免 | 92.7 | 30 | 18 |
| 可再生能源消纳 | 105.3 | 20 | 25 |
| 注：可再生能源消纳策略综合效益最优。 |
五、政策与标准对调度优化的影响
1. 政策驱动
- 中国：
- “双碳”目标推动V2G纳入虚拟电厂调度体系。
- 地方补贴（如江西、内蒙古）激励EV参与电网调峰。
- 欧盟：
- 动态电价合同法规（如动态电价覆盖率>60%的地区V2G经济性更优）。
2. 标准建设
- 通信协议：ISO 1518-20标准实现车-桩-网数据互通。
- 电网准入：需制定V2G并网技术规范（如电压偏差限值±2%）。
六、不同调度策略对比分析
| 策略类型 | 优势 | 局限性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 价格型（如分时电价） | 用户响应直观，易实施 | 调度精度低，难以应对突发负荷 | 居民区慢充场景 |
| 激励型（如合约补贴） | 调度可控性高，可定向响应 | 用户覆盖率有限（约40–60%） | 商业区快充站、车队管理 |
| 协同型（VPP+DR） | 多资源互补，经济效益显著 | 需复杂算法支持 | 区域级能源聚合 |
| 注：混合策略（价格+激励）可提升EV调度潜力30%。 |
七、未来研究方向
- 电池技术革新：开发高循环寿命电池（>5000次）支撑V2G高频应用。
- 多时间尺度融合：秒级控制（VSG） + 小时级调度（AI算法）协同。
- 跨系统集成：V2G + 热氢综合能源系统，提升多能互补效率。
- 政策协同：建立“碳交易-V2G积分”联动机制。
结论：V2G调度优化是支撑新型电力系统的关键技术，需突破电池寿命、用户激励与标准兼容性瓶颈。未来需结合人工智能算法、虚拟电厂架构与政策创新，实现“经济-环保-安全”多目标协同优化。
📚2 运行结果
主函数部分代码：
clear all
clc
close all
global EV
global CS_first CS_second CS_third Ct_available_EU Pt_available_EU pc periods N home_vehicles max_loss planning_periods cpt_available_EU
global list_of_total_switches_made_1st
global frequency_of_switches_1st
global total_x_1st
global total_y_1st
global list_of_total_z_1st
global frequency_of_z_1st
global EV_1st
global list_of_total_switches_made_2nd
global frequency_of_switches_2nd
global total_x_2nd
global total_y_2nd
global list_of_total_z_2nd
global frequency_of_z_2nd
global EV_2nd
global list_of_total_switches_made_3rd
global frequency_of_switches_3rd
global total_x_3rd
global total_y_3rd
global list_of_total_z_3rd
global frequency_of_z_3rd
global EV_3rd
global no_home_vehicles
global home_vehicle_SOC_predictions_1st
global home_vehicle_SOC_predictions_2nd
global home_vehicle_SOC_predictions_3rd
%% Initialize all the required variables and parameters
%Choose the number of vehicles you want taking mid-home trips to discharge
%at homes - default = 20
no_home_vehicles = 20;
main_initialization
max_loss = -100; %maximum cost in cents an EV owner is willing to pay for charging
%Customer satisfaction variables
CS_first = 0;
CS_second = 0;
CS_third = 0;
%% Simulation - 1st scenario
EV_initial = EV;
first_scenario
%Customer satisfaction calculation for first scenario
for t = 1:periods
for i = 1:N
CS_first = CS_first + EV(i).y(t)*Pt_available_EU(t) - EV(i).x(t)*Ct_available_EU(t);
end
end
first_scenario_plot_parameters
%% Analysis of travelling EV's that took home trips - first scenario
fprintf('FOR THE FIRST SCENARIO,\n\n');
for j = 1:length(home_vehicles)
fprintf('Electric vehicle %i had the following states of charge at the associated arrival/departure times:\n', home_vehicles(j));
for i = 1:length(EV(home_vehicles(j)).schedule)
if rem(i,2) ~= 0
fprintf('Arrival time at period %i => SOC of %i percent of maximum battery level\n', EV(home_vehicles(j)).schedule(i), EV(home_vehicles(j)).soc(EV(home_vehicles(j)).schedule(i))*100/EV(home_vehicles(j)).mc);
else
fprintf('Departure time at period %i => SOC of %i percent of maximum battery level\n', EV(home_vehicles(j)).schedule(i), EV(home_vehicles(j)).soc(EV(home_vehicles(j)).schedule(i))*100/EV(home_vehicles(j)).mc);
end
end
fprintf('\n');
fprintf('Estimated SOC percentage at the end of the simulation = %i percent\n', home_vehicle_SOC_predictions_1st(i)*100/EV(home_vehicles(j)).mc);
fprintf('Actual SOC percentage at the end of the simulation = %i percent\n', EV(home_vehicles(j)).soc(EV(home_vehicles(j)).schedule(6))*100/EV(home_vehicles(j)).mc);
fprintf('\n');
end
%% Simulation - 2nd scenario
EV = EV_initial;
second_scenario
%Customer satisfaction calculation for second scenario.
for i = 1:N
for t = 1:periods
CS_second = CS_second + EV(i).y(t)*Pt_available_EU(t) - EV(i).x(t)*Ct_available_EU(t);
end
CS_second = CS_second - pc*EV(i).z;
end
🎉3 参考文献
[1]洪睿洁,顾丹珍,莫阮清,蔡思楠,张超林.基于用户偏好的电动汽车储能V2G策略优化研究[J/OL].储能科学与技术:1-11[2023-05-17].
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