基于电动汽车分散式充电控制的社会技术型智能电网优化

电动汽车渗透率成为智慧城市可持续性的催化剂。然而，不受监管的电池充电仍是一项挑战，导致高能源成本、功率峰值甚至停电。本文从社会技术视角研究这一挑战：诸如参与需求响应计划、因替代建议的车辆使用时间而体验到的不适、甚至人群中不适体验平等性方面的公平性等社会动态，与智能电网可靠性高度交织。为应对此类社会技术性质的挑战，本文引入了一种完全分散式和参与式的学习机制，用于电动汽车的隐私保护协调充电控制，该机制调节智能电网的三个社会技术方面：(i)可靠性，(ii)不适感，(iii)公平性。与相关工作相比，一种新颖的自主软件代理仅使用本地知识为其车辆生成能源需求计划，这些计划编码了不同的电池充电机制。代理进行交互以学习并集体决策执行哪个计划，从而在全系统范围内降低功率峰值和能源成本。使用真实世界数据的评估证实了采用所提规划方法在驾驶员舒适度和公平性方面的改善，同时在不同数量参与车辆下从可靠性和成本降低方面评估了该改善。这些发现对电力公司和系统运营商在设计具有高电动汽车渗透率的更可靠和更具社会责任感的智能电网方面具有显著相关性和影响。