电动汽车实时聚合功率灵活性的碳感知量化

电动汽车（EVs）可被聚合以向电力系统提供灵活性。然而，电动汽车保有量的快速增长导致充电需求增加，进而加剧了电网层面的碳排放，对电网脱碳工作构成挑战。在控制碳排放的同时量化并管理电动汽车灵活性至关重要。本文基于Lyapunov优化技术，提出了一种碳感知的实时聚合电动汽车功率灵活性量化方法。我们构建了一个包含电动汽车充电队列、延迟感知虚拟队列和碳感知虚拟队列的新型队列系统。基于这些队列的演化，我们定义Lyapunov漂移并最小化漂移加惩罚项，以获得实时电动汽车灵活性区间，并将其上报给系统运营商以提供灵活性。为增强电动汽车灵活性，我们通过两阶段分解过程将系统运营商的调度信号集成到队列更新中。所提方法无需预测，且能适应包括电动汽车到达和电网碳强度在内的各种不确定性。此外，电动汽车充电任务的最大充电延迟在理论上受常数有界，碳排放得到有效控制。数值结果验证了所提在线方法的有效性，并通过比较突显了其相对于若干基准方法的优势。