基于 LLM 的电动汽车用户与聚合者两层需求响应框架研究
系统与控制
2025-05-28 v1 系统与控制
摘要
电动汽车（EV）的广泛采用增加了需求响应在智能电网中的重要性。本文提出了一个针对电动汽车用户和聚合者的两层需求响应优化框架，利用大型语言模型（LLM）来平衡电力供需并优化电动汽车充电期间的能源利用。上层模型以聚合者为重点，旨在通过调整零售电价来实现利润最大化。下层模型针对电动汽车用户，使用 LLM 模拟不同电价下的充电需求，并优化成本和用户舒适度。该研究采用多线程 LLM 决策生成器来动态分析用户行为、充电偏好和心理因素。该框架利用粒子群优化（PSO）方法优化电价，确保在增加聚合者利润的同时满足用户需求。仿真结果表明，所提出的模型提高了电动汽车充电效率，缓解了峰值功率负荷，并稳定了智能电网的运行。
引用
@article{arxiv.2505.20877,
title = {Research on a Two-Layer Demand Response Framework for Electric Vehicle Users and Aggregators Based on LLMs},
author = {Zhaoyi Zhang and Chenggang Cui and Ning Yang and Chuanlin Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.20877},
year = {2025}
}