大规模电动汽车参与区域电网深度调峰的分层可交易能源控制策略

针对电力系统深度调峰压力与成本上升问题，提出计及大规模电动汽车集群的区域电网三层可交易能源优化控制模型。该模型在区域电网层通过非合作博弈优化各主体补偿电价与功率调度，在电动汽车虚拟电厂层构建双层博弈实现充电电价与电量的逐级分解控制。算例表明，该策略可提升火电机组效益18.58%，降低碳排放1.42%，光伏消纳率达95.87%，同时使电动汽车平均充电成本较无序充电和峰谷电价模式分别下降27.18%和22.82%，有效实现调峰协同优化与降本增效。

针对现代电力系统深度调峰(deep peak regulation,DPR)的压力和成本急剧增加问题,该文提出计及大规模电动汽车(electric vehicle,EV)集群灵活资源的区域电网DPR 3层可交易能源(transactive energy,TE)优化控制模型.在区域电网层级,该模型以电动汽车虚拟电厂、深度调峰火电单元、可再生能源发电单元等各主体收益最大化和整个调峰市场成本最低为目标,通过DPR市场机制,采用非合作博弈方法优化各利益主体动态补偿电价及功率调度计划;在电动汽车虚拟电厂层级,进一步构建双层博弈模型,动态优化EV、EV聚合商在DPR时段的充电电价和充电电量的逐层分解控制.以某区域电网的DPR典型日为例,基于40000辆可调度EVs对所提出的模型进行验证,并分析大规模EV集群参与DPR经济价值、容量价值和环境价值.算例结果表明,采用该文所提出的方法,可使火电机组运行效益升高18.58％,碳排放量降低1.42％,光伏消纳率提升至95.87％;同时,EVs平均单次充电成本对比无序充电模式和峰谷电价模式分别降低27.18％和22.82％.因此,所提出的TE分层控制策略能够挖掘EVs灵活性资源,实现对EV充电与区域电网的调峰协同优化控制,有利于与整个电力系统深度调峰控制的降本增效.