决策依赖型电动汽车扩散不确定性下可再生供能快充站的自适应分布鲁棒规划
系统与控制
2023-10-13 v2 系统与控制
最优化与控制
摘要
在部署快充站 (FCSs) 以支持电动汽车 (EVs) 长途出行时，存在间接网络效应：虽然电动汽车的逐步扩散直接影响 FCS 配置的时机与容量，但 FCS 配置决策反过来又影响驾驶者采用电动汽车的意愿。若忽视这种相互作用，可能导致电动汽车未被覆盖以及电网侧安全问题，甚至阻碍电动汽车的有效扩散。本文通过利用决策依赖模糊集 (DDASs) 将 EV 采用率量化为决策依赖不确定性 (DDUs)，显式地纳入了这一相互依赖关系。随后，我们构建了一个两阶段决策依赖分布鲁棒 FCS 规划 (DR-FCSP) 模型，用于自适应部署带现场电源的 FCSs 并扩展耦合配电网络。为捕捉电动汽车充电模式以确保 FCS 位置与容量的可行性，引入了多周期容量弧覆盖-路径覆盖 (MCACPC) 模型。为处理非线性与非凸性，通过利用强对偶并应用 McCormick 包络，将 DR-FCSP 模型等价重构为单级混合整数线性规划。最后，案例研究凸显了我们的模型在安全性与成本效益方面卓越的样本外性能。此外，还凸显了通过隐式正反馈回路加速 EV 采用的副产品。
引用
@article{arxiv.2310.07352,
title = {Adaptive Distributionally Robust Planning for Renewable-Powered Fast Charging Stations Under Decision-Dependent EV Diffusion Uncertainty},
author = {Yujia Li and Feng Qiu and Yixuan Chen and Yunhe Hou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.07352},
year = {2023}
}