基于价格的需求响应电动汽车充电的学习与优化

在电动汽车充电的背景下，基于价格的需求响应（PBDR）对于充电负荷管理变得越来越重要。这种响应通常鼓励对成本敏感的客户根据价格变化调整其能源需求以获得经济激励。因此，为了建模和优化电动汽车充电，充电站运营商需要通过精确预测给定价格信号下的充电需求来建模电动汽车客户的PBDR模式。然后，运营商参考这些需求来优化充电站功率分配策略。标准流程包括基于历史电动汽车充电记录离线拟合PBDR函数，然后将估计的电动汽车需求应用于下游充电站运营优化。在这项工作中，我们提出了一种新的决策导向的端到端PBDR建模框架，该框架在模型学习阶段结合了预测误差和下游优化成本误差。我们在具有合成PBDR模式的电动汽车客户充电站运营模拟中评估了我们方法的有效性，实验结果表明，该框架可以为最终优化过程提供更可靠的预测模型，从而在仅使用少量训练样本的情况下，在成本节约和充电站运营目标方面产生更有效的优化解决方案。