电气化交通：基于混合 Benders/SDDP 方法的充电站最优交易

本文探讨了电气化交通作为应对化石燃料引发环境挑战的可能性，考察了电池电动车和氢燃料电动车作为备选解决方案的潜力。然而，其广泛采纳的一个重大障碍是充电基础设施的有限可用性。因此，本研究提出开发能够容纳电池车和氢车的综合充电站以解决这一挑战。能源从日度和盘中拍卖电力市场购买，其中电力价格受不确定性影响。因此，构建了两个阶段的随机规划模型，同时利用 K 均值聚类算法生成情景方案。鉴于所提出模型的复杂性，通过将 Benders 分解算法与随机双重动态规划进行混合，开发了一种高效求解方法。在 Benders 主问题中，确定日度投标变量；而在 Benders 子问题中，解决盘中投标和充电站调度变量，采用随机双重动态规划以应对其不可计算性。此外，我们将第二阶段问题的混合整数线性规划模型转化为线性规划，通过 KKT 条件确认其有效性。我们的模型为在基于顺序拍卖的电力市场中做出明智决策提供了实用见解。虽然提交给日度市场的投标曲线不受情景影响，但提交给盘中市场的投标曲线则显示出对日度市场价格波动的依赖性。