在 "双碳" 目标的有力驱动下，2025 年电动汽车市场蓬勃发展，展现出强劲的增长态势。QYResearch 市场调研机构数据显示，2023 年乌兹别克斯坦影片产量达到 113 部，相比 2017 年近乎增长了 300% 。不过，当前电动汽车因分布广泛、参数差异大且单体调节能力有限，难以直接融入电网调度与电力市场，这成为电网需求侧管理中急需攻克的关键难题。
为破解上述困境，本文创新提出一种新型电动汽车聚合方法。该方法着重解决参数异构问题，通过统一表示电动汽车功率可行域，既降低计算复杂性，又大幅提升聚合精度。基于此，进一步构建聚合商参与调峰的双层模型，优化竞价策略，使聚合商在充分权衡购电成本的情况下，高效参与调峰辅助服务市场，实现经济收益最大化。仿真结果充分证明，该方法不仅能快速聚合大规模异构电动汽车集群，还能通过策略竞价显著增强其市场竞争力与收益水平。
一、电动汽车聚合模型构建
根据 QYResearch 报告，电动汽车需通过聚合商实现集群聚合，从而灵活参与电网调节。随着电动汽车保有量持续攀升，其调控能力在电网运行中的重要性愈发凸显。但由于参数异构、充放电特性复杂、充电时间不确定等因素，导致电动汽车集群的聚合与调度工作困难重重。因此，本部分深入剖析电动汽车动态特性，构建相应聚合模型。
（一）单个电动汽车动态模型
首先，针对包含 N 个电动汽车的集群，构建单个电动汽车动态模型。该模型以动态约束形式呈现，为后续集群聚合奠定基础。模型涵盖功率、荷电状态及充放电时间限制，具体表达式为：Ei (t + 1) = Ei (t) + Δt (ηchPch,i (t) - ηdisPdis,i (t))。其中，Ei (t) 表示 t 时刻电动汽车 i 的电能量状态，Pch,i (t) 和 Pdis,i (t) 分别为 t 时刻的充电、放电功率，ηch 和 ηdis 是充、放电效率，Δt 为采样时间间隔。
（二）电动汽车集群聚合动态模型
若单个电动汽车动态模型表示为Pi= {P∈RD∣AiP≤bi}，那么 N 个电动汽车集群聚合动态模型可用 M - Sum 表示为：Pagg = ⨁i = 1NPi = {P∈RD∣AaggP≤bagg}，Aagg 和 bagg 为聚合后的矩阵与向量。由于电动汽车集群参数异构，直接计算 N 个 H - 表示多面体的精确 M - Sum 属于 NP - hard 问题。因此，通常采用近似求解法，将其转化为算术累加和问题，以此降低计算复杂度。
二、电动汽车聚合商参与调峰的双层策略模型
在完成电动汽车集群聚合模型构建后，电动汽车聚合商需在考虑电力市场购电成本的前提下，参与调峰辅助服务市场竞价，力求在满足集群聚合运行约束与调峰需求的同时，最大程度降低购电成本。聚合商在电力市场是价格接受者，在辅助服务市场则是策略型竞价者。基于此，设计其参与调峰辅助服务市场的报量报价策略。
（一）电动汽车聚合商参与电力市场模型
作为电力市场的价格接受者，电动汽车聚合商依据市场提前公布的分时电价，规划全天整体充电行为，进而得出仅参与电力市场的最优购电曲线，模型为：minPagg (t)∈Γ.............
原文转载：https://fashion.shaoqun.com/a/2095661.html
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