不确定性下电动汽车充电站的动态定价与能量管理策略

本文提出一种面向电动汽车（EV）充电服务提供商的动态定价与能量管理框架。在设定充电价格时，服务提供商面临三种不确定性：批发电价的波动、间歇式可再生能源发电以及时空分布的电动汽车充电需求。我们工作的主要目标是在考虑这些不确定性的情况下，帮助充电服务提供商提高总利润，同时提升客户满意度并维持电网稳定。我们采用线性回归模型估算各充电站的电动汽车充电需求，并引入客户满意度的量化度量。采用贪心算法和动态规划（DP）算法来推导最优充电价格，并确定每个规划周期内从批发市场购买的电量。仿真结果表明，在某些场景下，DP 算法相比贪心算法（基准算法）实现了更高的利润（最高达 9%）。此外，我们观察到在系统中集成低成本储能不仅可提高利润，还能平抑充电价格波动，保护终端客户免受波动的批发市场影响。