面向充电站福利最大化的两阶段在线联合调度
系统与控制
2022-12-08 v3 系统与控制
摘要
电动汽车（EV）的大规模采用为充电站的运行优化带来了实际关注。定价与充电控制的联合调度将为充电站与 EV 车主实现双赢，从而提升电站的运营能力。我们在本文中考虑这一重要问题并作出如下贡献。首先，考虑到 EV 车主的服务质量与价格浮动敏感性，建立了定价与充电控制的联合调度模型以最大化充电站的期望社会福利。该问题被建模为带方差准则的马尔可夫决策过程以刻画运行中的不确定性。其次，提出了一种两阶段在线策略学习算法来求解该联合调度问题。在第一阶段，其基于事件执行策略迭代以寻找最优定价方案；在第二阶段，其在更新后的定价方案下基于场景执行模型预测控制以实现智能充电。第三，借助性能差异理论，对所提算法的最优性进行了理论分析。针对含分布式发电与储能的充电站的数值实验证明了所提方法的有效性以及充电站社会福利的提升。
引用
@article{arxiv.2208.10011,
title = {A Two-phase On-line Joint Scheduling for Welfare Maximization of Charging Station},
author = {Qilong Huang and Qing-Shan Jia and Xiang Wu and Shengyuan Xu and Xiaohong Guan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.10011},
year = {2022}
}