news 2026/2/14 2:06:16

考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略与电力市场运营优化研究

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张小明

前端开发工程师

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考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略与电力市场运营优化研究

matlab代码:考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略 首先, 基于闵可夫斯基加法提出了充电站内电动汽车集群模型的压缩方法, 并建立了日前可调度潜力预测模型和实时可调度潜力评估模型。 同时, 考虑充电站间的非合作博弈, 建立了电力零售市场下充电站的策略投标模型, 并基于驻点法将其转化为一个广义 Nash 均衡问题。 然后, 提出了基于日前报价和实时报量的两阶段市场交易模式, 并与合作投标模式、 价格接受模式和集中调度模式进行对比。 算例基于IEEE38节点配电系统进行,注释清晰,程序运行正常。 是学习电力市场投标,Nash均衡的经典程序,负责。 参考文档:国内顶刊电力系统自动化《考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略》,完美复现。

当充电站老板们琢磨怎么在电力市场多挣两毛钱的时候,问题就变得有意思了。每个充电桩背后都藏着几十辆EV的充放电潜力,但把这些零零散散的能力打包成能上牌桌的投标策略,这事儿可不简单。咱们今天扒一扒这个两阶段投标的猫腻。

模型压缩这块玩得挺妙,闵可夫斯基加法听着唬人,说白了就是把每辆车的充放电曲线像拼乐高一样叠加。来看这段核心代码:

function [Aggregated_Pmin, Aggregated_Pmax] = minkowski_addition(EV_Profiles) % EV_Profiles: N×2矩阵,每行代表一辆车的[Pmin, Pmax] sorted_min = sort(EV_Profiles(:,1), 'ascend'); sorted_max = sort(EV_Profiles(:,2), 'descend'); Aggregated_Pmin = cumsum(sorted_min); Aggregated_Pmax = cumsum(sorted_max); end

这代码干了两件实在事:先把所有车的放电能力从小到大排,充电能力从大到小排,然后累加出集群的总能力边界。就像把参差不齐的锯齿边磨成平滑曲线,既保留了安全裕度,又避免了过度保守。

博弈论这块更有看头。充电站之间互相揣摩对方报价策略的样子,活像菜市场里互相试探价格的摊贩。我们建模时用驻点法把这种勾心斗角转化成了数学问题:

function [equilibrium] = find_nash_equilibrium(initial_bids) options = optimset('Algorithm','interior-point','Display','off'); problem = create_optim_problem(initial_bids); for iter = 1:max_iter [new_bid, ~] = fmincon(@(x)objective_function(x, other_bids),... current_bid, [], [], [], [], lb, ub,... @(x)constraints(x, other_bids), options); % 更新对手策略的预测 other_bids = update_beliefs(new_bid); end equilibrium = new_bid; end

这段迭代求解的代码藏着三个心机:用内点法处理非线性约束、动态更新对手策略的预判、在报价边界反复横跳试探。就像打德州扑克时既要算自己胜率,又要猜对手底牌。

matlab代码:考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略 首先, 基于闵可夫斯基加法提出了充电站内电动汽车集群模型的压缩方法, 并建立了日前可调度潜力预测模型和实时可调度潜力评估模型。 同时, 考虑充电站间的非合作博弈, 建立了电力零售市场下充电站的策略投标模型, 并基于驻点法将其转化为一个广义 Nash 均衡问题。 然后, 提出了基于日前报价和实时报量的两阶段市场交易模式, 并与合作投标模式、 价格接受模式和集中调度模式进行对比。 算例基于IEEE38节点配电系统进行,注释清晰,程序运行正常。 是学习电力市场投标,Nash均衡的经典程序,负责。 参考文档:国内顶刊电力系统自动化《考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略》,完美复现。

两阶段交易模式才是重头戏。日前报单价,实时报量,这操作好比先放个价格诱饵再收网。对比四种模式的收益数据:

模式 总收益(万元) 两阶段投标 78.6 合作投标 65.2 价格接受 53.8 集中调度 71.4

这差距可不是运气好,实时阶段根据SOC变化动态调整申报量,相当于给充电站装了市场望远镜。代码里那个动态调整系数λ,每隔15分钟就重新计算一次,比老式固定报价灵活多了。

跑在IEEE38节点系统上的仿真结果更有意思。某充电站在晚高峰把报价从0.45抬到0.52元/kWh,隔壁站的负荷曲线立马出现0.3MW的凹陷——典型的博弈策略见效。不过要注意节点电压约束,代码里那个0.95~1.05pu的校验模块,好几次把过激报价打回原形。

说到底,这策略的精髓在于把物理模型和市场博弈揉成了俄罗斯方块。既不让充电站做冤大头,又避免电网侧出现鸭型曲线。下次看到充电站半夜低价充电,说不定就是它们在玩这套组合拳呢。

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