集成可再生能源与储能的电动汽车充电站随机动态定价

本文研究电动汽车(EV)充电服务提供商所面临的随机动态定价与能量管理策略问题。在存在可再生能源集成与储能系统的情况下，EV 充电服务提供商必须应对多种不确定性——充电需求波动、可再生能源发电固有的间歇性以及批发电价波动。我们工作的动机是为充电服务提供商提供指导，以在这些不确定性下确定合理的充电价格并管理电力，从而平衡提升盈利能力、提高客户满意度以及减小对电网影响这些相互竞争的目标。我们提出了一种无需求解完整潮流方程即可评估对电网影响的新型指标。为使服务提供商免遭严重财务损失，模型中加入了利润保障。应用了两种算法——随机动态规划(SDP)算法与贪婪算法(基准算法)——来推导定价与购电策略。得到了多目标优化的帕累托前沿。仿真结果表明，使用 SDP 算法相比贪婪算法可实现高达 7% 的利润增益。此外，我们观察到充电服务提供商能够通过价格信号重塑时空充电需求，从而减小对电网的影响。