本發(fā)明涉及一種基于斯塔克伯格博弈論的電動(dòng)汽車需求響應(yīng)調(diào)控策略。聚合商提前一天的時(shí)間發(fā)布電價(jià)及期望預(yù)約的負(fù)荷資源容量。用戶在知道電價(jià)之后通過用戶收益分析模型構(gòu)建用戶電動(dòng)汽車充電策略及用戶負(fù)荷調(diào)節(jié)策略模型，從電動(dòng)汽車充電過程中預(yù)留出部分可調(diào)節(jié)的負(fù)荷資源，并向上提交該負(fù)荷資源的相關(guān)信息。聚合商根據(jù)該負(fù)荷消息整合用戶側(cè)可調(diào)節(jié)負(fù)荷資源后再適當(dāng)?shù)卦俅握{(diào)節(jié)第二天電價(jià)，最終在不斷修正電價(jià)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)負(fù)荷的資源容量逼近聚合商期望的容量值。最后聚合商再去與其他聚合商競(jìng)價(jià)。其中涉及到多個(gè)用戶電動(dòng)汽車充電策略模型構(gòu)建、用戶/聚合商收益分析模型的設(shè)計(jì)等。

背景技術(shù)：

目前電動(dòng)汽車的充電策略設(shè)計(jì)主流主要側(cè)向于有序充電的研究，即在滿足電動(dòng)汽車用戶充電基本需求的前提下，聚合商通過有效的經(jīng)濟(jì)手段或者技術(shù)手段，直接或間接的方式調(diào)動(dòng)用戶的積極性來實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車充電時(shí)間和充電功率調(diào)節(jié)。聚合商通過對(duì)該調(diào)節(jié)類預(yù)留的資源，出售給電力市場(chǎng)以減小電網(wǎng)峰谷差，或者減小電網(wǎng)損耗和負(fù)荷沖擊，保證電動(dòng)汽車和電網(wǎng)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。

按照目前對(duì)電動(dòng)汽車充電策略設(shè)計(jì)成果分析，主要有以下幾個(gè)方向。(1)由用戶來決策的有序充電方法，以充電費(fèi)用最低為目標(biāo)建立用戶側(cè)優(yōu)化模型，并運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃建立了求解方法。但其中的電價(jià)和功率是由外部系統(tǒng)制定，沒有考慮外部電網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化方法。(2)基于對(duì)用戶的充電需求進(jìn)行分析和建立充電需求模型，提出用戶層的功率托配方法：分段加權(quán)功率分配。(3)建立配電網(wǎng)網(wǎng)損最小的優(yōu)化模型，采用迭代修正節(jié)點(diǎn)電壓的方法，進(jìn)行優(yōu)化求解，但并未考慮無功補(bǔ)償設(shè)備和無功功率優(yōu)化的配置。(4)提出以電網(wǎng)削峰填谷為目標(biāo)的電力需求側(cè)管理策略，建立了用戶層充電費(fèi)用最經(jīng)濟(jì)和電網(wǎng)削峰填谷的多目標(biāo)函數(shù)，基于分時(shí)電價(jià)，采用差分進(jìn)化算法進(jìn)行優(yōu)化求解，并運(yùn)用模糊聚類算法對(duì)分時(shí)電價(jià)的時(shí)段進(jìn)行劃分，但不足是沒有對(duì)分時(shí)電價(jià)的定價(jià)進(jìn)行研究。

電動(dòng)汽車多目標(biāo)的控制策略主要包括單側(cè)多目標(biāo)的控制和多側(cè)多目標(biāo)的控制策略。將電網(wǎng)一側(cè)的網(wǎng)損、負(fù)荷波動(dòng)、峰谷差為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行控制。也可將虛擬充電站的總體經(jīng)濟(jì)收益和電網(wǎng)的各個(gè)目標(biāo)函數(shù)同時(shí)考慮，或者將電動(dòng)汽車用戶的滿意度及充電費(fèi)用作為目標(biāo)考慮。但是這些都不無法同時(shí)兼顧用戶與聚合商的利益關(guān)系，并且保證電動(dòng)汽車用戶的滿意度。對(duì)分時(shí)電價(jià)的定義并未深入研究并給出介紹。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明的目的是提供一種基于斯塔克伯格博弈論的電動(dòng)汽車需求響應(yīng)調(diào)控方法，該調(diào)控方法和相關(guān)模型能夠幫助聚合商下級(jí)多個(gè)用戶的電動(dòng)汽車確定其充電策略，有效性地針對(duì)用戶充電收益及聚合商與其他聚合商競(jìng)爭(zhēng)過程中的收益進(jìn)行優(yōu)化，達(dá)到效益最大化。

為此，本發(fā)明將提供以下設(shè)計(jì)方案：

一種基于斯塔克伯格博弈論的電動(dòng)汽車需求響應(yīng)調(diào)控方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟s400：聚合商采集并分析每個(gè)用戶電動(dòng)汽車充電的參數(shù)；

步驟s401：聚合商在每個(gè)用戶電動(dòng)汽車充電參數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建電價(jià)模型；

步驟s402：聚合商發(fā)布不同時(shí)段的電價(jià)以及期望預(yù)約的負(fù)荷資源容量大小給用戶；

步驟s403：用戶根據(jù)自身的用電需求、收益以及用電滿意度構(gòu)建效用函數(shù)，安排電動(dòng)汽車充電，形成電動(dòng)汽車充電策略，該策略包括充電功率大小和時(shí)間；

步驟s404：用戶將該類調(diào)節(jié)后的負(fù)荷資源信息上報(bào)至聚合商處，聚合商聚合該類資源；

步驟s405：聚合商在聚合該類資源后，確定是否供需平衡。

步驟s406：此時(shí)聚合商判斷處用戶預(yù)留的資源遠(yuǎn)超或遠(yuǎn)低了聚合商期望預(yù)約的資源容量。適當(dāng)?shù)貙?duì)電價(jià)和補(bǔ)償機(jī)制進(jìn)行調(diào)整。

所述的每個(gè)用戶電動(dòng)汽車充電參數(shù)包括電動(dòng)汽車計(jì)劃充電量的總量、充電時(shí)段、充電功率、電動(dòng)汽車單位時(shí)刻最大充電量。

所述的電價(jià)模型制定將減少用戶的用電開支、最優(yōu)化聚合商的收益，制定的電價(jià)模型參數(shù)包含：每個(gè)用戶充電時(shí)長(zhǎng)、用戶的個(gè)人權(quán)重、電動(dòng)汽車充電量。

所述的效用函數(shù)表征的是用戶的用電滿意度及收益，該效用函數(shù)將單個(gè)用戶的用電量與用戶用電滿意度、用戶收益進(jìn)行了關(guān)聯(lián)。

所述的用戶負(fù)荷資源信息，包括用戶充電汽車在每個(gè)時(shí)段的充電量、充電時(shí)段。

所述的聚合商聚合該類資源，該資源包括基于聚合商發(fā)布電價(jià)后每個(gè)用戶充電時(shí)間、充電量以及所需補(bǔ)償費(fèi)用。

所述的適當(dāng)?shù)貙?duì)電價(jià)和補(bǔ)償機(jī)制進(jìn)行調(diào)整，該調(diào)整主要針對(duì)的是電價(jià)和補(bǔ)償機(jī)制微調(diào)，最終實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是達(dá)到供需平衡。

本發(fā)明所達(dá)到的有益效果：

本發(fā)明的方法，通過聚合商提前一天擬定價(jià)格并向用戶預(yù)約可調(diào)控負(fù)荷資源，用戶按照電價(jià)對(duì)電動(dòng)汽車充電時(shí)間和功率進(jìn)行適當(dāng)調(diào)節(jié)。用戶在調(diào)節(jié)的過程中將會(huì)預(yù)留出部分可中斷、可轉(zhuǎn)移的負(fù)荷資源，該調(diào)節(jié)將實(shí)現(xiàn)用戶自身的利益最大化及使用損失最小化。聚合商在保證下層用戶的自身利益最大化前提下，通過對(duì)用戶電動(dòng)汽車預(yù)留出的負(fù)荷資源進(jìn)行聚合后，去參與與其他聚合商的競(jìng)爭(zhēng)。最終聚合商在實(shí)現(xiàn)用戶的利益化最大化的同時(shí)，也將實(shí)現(xiàn)自身利益的最大化。該調(diào)控方法和相關(guān)模型能夠幫助聚合商下級(jí)多個(gè)用戶的電動(dòng)汽車確定其充電策略，有效性地針對(duì)用戶充電收益及聚合商與其他聚合商競(jìng)爭(zhēng)過程中的收益進(jìn)行優(yōu)化，達(dá)到效益最大化。

附圖說明

圖1是本發(fā)明提供的用戶與聚合商之間的斯塔克伯格模型關(guān)系圖；

圖2是本發(fā)明提供的單個(gè)用戶效用函數(shù)示意圖；

圖3是本發(fā)明提供的聚合商聚合負(fù)荷資源的兩種情況；

圖4是本發(fā)明提供的聚合商與用戶互動(dòng)博弈的主流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。

圖1是用戶與聚合商之間的斯塔克伯格模型關(guān)系圖。如圖中所示，用戶在電價(jià)的基礎(chǔ)上對(duì)電動(dòng)汽車的充放電策略進(jìn)行調(diào)整來保證自身的收益最大化，而聚合商在確保用戶收益最大化的前提下，適當(dāng)?shù)恼{(diào)整電價(jià)并與其他聚合商競(jìng)價(jià)獲取最大利益。這兩者之間相互作用相互反饋。

圖4是聚合商與用戶互動(dòng)博弈的基本流程圖。如圖4中的流程所示，

步驟s400：聚合商采集并分析每個(gè)用戶電動(dòng)汽車充電的參數(shù)；

步驟s401：聚合商在每個(gè)用戶電動(dòng)汽車充電參數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建電價(jià)模型；

步驟s402：聚合商發(fā)布該不同時(shí)段的電價(jià)以及期望預(yù)約的負(fù)荷資源容量大小給用戶；

步驟s403：用戶根據(jù)自身的用電需求、收益以及用電滿意度安排電動(dòng)汽車充電，該策略包括充電功率大小和時(shí)間等；

步驟s404：用戶將該類調(diào)節(jié)后的負(fù)荷資源信息上報(bào)至聚合商處，聚合商聚合該類資源；

步驟s405：聚合商在聚合該類資源后，確定是否供需平衡。

步驟s406：此時(shí)聚合商判斷處用戶預(yù)留的資源遠(yuǎn)超或遠(yuǎn)低了聚合商期望預(yù)約的資源容量。適當(dāng)?shù)貙?duì)電價(jià)和補(bǔ)償機(jī)制進(jìn)行調(diào)整。

設(shè)定負(fù)荷聚合商下級(jí)管轄及聚合的用戶集為ntotal，用戶總數(shù)為ntotal。num(ntotal)＝ntotal。擁有電動(dòng)汽車并有充電需求的用戶集為n，該類用戶數(shù)為n＝num(n)

將一天24小時(shí)劃分為多個(gè)時(shí)段的集合h，h＝{1,2,...,h}，用戶電動(dòng)汽車充電及需要調(diào)控的時(shí)段hcharge，hcharge∈h。假定負(fù)荷聚合商需要負(fù)荷調(diào)控時(shí)能夠與下級(jí)所有的設(shè)備管理進(jìn)行實(shí)時(shí)通暢地通信，不存在通信時(shí)信道堵塞無法連接的問題。

電動(dòng)汽車充電過程中，存在著能量轉(zhuǎn)化率，其中μc表示電動(dòng)汽車充電時(shí)效率(無單位)、xi表示用戶i在不同時(shí)段要求充電的量(期望充電量，單位為kwh)，該數(shù)值按千瓦時(shí)計(jì)算。xi是個(gè)向量，在不同時(shí)段有不同的數(shù)值，用戶i充電時(shí)間段為hi,charge，充電時(shí)間為ti。用戶i電動(dòng)汽車總充電量為ei。設(shè)定電動(dòng)汽車的最大充電功率為δi。三者的關(guān)系式如下：

式中h表示時(shí)段。假定用戶i電動(dòng)汽車的充電開始時(shí)間為si，充電截止時(shí)間為fi。hi,charge＝[si，fi]，ti＝|hi,chargei|＝fi-si。

考慮到在構(gòu)建用戶電動(dòng)汽車充電策略模型時(shí)，有時(shí)不僅僅需要考慮到調(diào)節(jié)充電時(shí)間，保證用戶電動(dòng)汽車充電的滿意度，還需要兼顧用戶用電的成本。如何正確的生成電動(dòng)汽車充電量與滿意度的關(guān)系是關(guān)鍵點(diǎn)，因此在本專利中設(shè)計(jì)了不同用戶的效用函數(shù)。該效用函數(shù)反應(yīng)了不同用戶的電動(dòng)汽車在不同時(shí)段充電量與滿意度的關(guān)系，也反映了用戶收益。具體關(guān)系如下為：

式中wi聚合商給用戶i劃分評(píng)定的權(quán)重，ui為用戶i的效用函數(shù)值。即用戶i的效用與用戶的權(quán)重wi、用戶電動(dòng)汽車充電量xi與電動(dòng)汽車的最大充電功率δi有關(guān)。效用函數(shù)越高代表用戶充電滿意度越高。該關(guān)系式是個(gè)單調(diào)不減的二段函數(shù)，前段函數(shù)中隨著充電量的增加，用戶滿意度會(huì)提高，當(dāng)?shù)揭欢ㄩ撝禃r(shí)該滿意度不再變化，如圖2所示。具體權(quán)重計(jì)算方法如下：

式中m表示的是函數(shù)，wref為常數(shù)，該常數(shù)由聚合商對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)價(jià)，數(shù)值越大，代表該用戶在聚合資源中的作用和地位也越高，補(bǔ)償費(fèi)用也越高。

在引入斯塔克伯格博弈論的過程中，按照斯塔克伯格博弈的內(nèi)容定義。我們假定負(fù)荷聚合商為領(lǐng)導(dǎo)者，電動(dòng)汽車用戶為跟隨者。聚合商發(fā)布電價(jià)與期望預(yù)約的總負(fù)荷資源容量，用戶根據(jù)聚合商的預(yù)約容量大小及電價(jià)安排電動(dòng)汽車充電，最終實(shí)現(xiàn)兩者的利益共贏。

a、用戶側(cè)收益分析

每個(gè)用戶根據(jù)聚合商發(fā)售的1天24小時(shí)的不同時(shí)段電價(jià)p^h，p^h∈p且p＝{p¹,p²,...,p^h}，p代表電價(jià)。用戶需選擇自己在不同時(shí)段h的用電水平來實(shí)現(xiàn)自身的利益gi(x)最大化，其中g(shù)i(x)為單調(diào)不減函數(shù)。在本專利中規(guī)定用戶i的收益為

gi(x)＝ui(xi,wi,δi)-p×xi+gcom(6)

該公式的定義相對(duì)簡(jiǎn)單，如公式中所示，前半部分為效用函數(shù)ui(xi,wi,δi)，后半部分為用能成本p×xi與補(bǔ)償收益gcom，補(bǔ)償收益為常數(shù)。gi(x)的導(dǎo)數(shù)為

可知gi(x)要取得最大值，此時(shí)

式子(8)中的表示為用戶i在h時(shí)段、電價(jià)為p^h時(shí)電動(dòng)汽車所應(yīng)該充電的大小，具體表現(xiàn)為用電量，即kw.h為單位。該數(shù)值時(shí)，用戶i整體效用取值最大，但約束關(guān)系為p≤wi。具體每個(gè)時(shí)段的電價(jià)制定數(shù)值大小，將在下文b、聚合商收益分析中介紹。

b、聚合商收益分析

聚合商通過制定不同時(shí)段電價(jià)p^h來獲取最大利益。在這之前聚合商只能知道用戶的部分參數(shù)。例如ei、δi、wi。聚合商在發(fā)布的電價(jià)此時(shí)用向量p＝{p¹,p²,p³,...,p^h}表示。定義聚合商的收益為f表示，具體定義如下：

f(p^h)＝r(p^h)-c(p^h)(9)

r(p^h)和c(p^h)表示在電價(jià)p^h條件下收入和成本函數(shù)，即聚合商最終的收入額等于收入減去成本。其中r(p^h)定義為式中的表示用戶i在時(shí)段h下的電動(dòng)汽車充電用電量。成本的支出原因主要在于補(bǔ)償機(jī)制與用戶縮減用電量?jī)蓚€(gè)方面，由于兩者相對(duì)復(fù)雜，為了簡(jiǎn)單化，在本處設(shè)定成本函數(shù)為二次關(guān)系式，c(x^h)＝a(x^h)²。收入的函數(shù)為單調(diào)遞增的函數(shù)，而且為凹函數(shù)。其中該x^h表示所有的用戶在h時(shí)段的用能，a為設(shè)定參數(shù)。該用能包括了用戶的基礎(chǔ)不可調(diào)節(jié)負(fù)荷用電量以及基于電價(jià)激勵(lì)可調(diào)節(jié)類型的負(fù)荷用電量之和。其中等于所有用戶的基礎(chǔ)不可調(diào)節(jié)負(fù)荷用電量之和，表示為h時(shí)段基于電價(jià)激勵(lì)可調(diào)節(jié)類型的負(fù)荷用電量之和rr，在本處電價(jià)激勵(lì)可調(diào)節(jié)的負(fù)荷用電量?jī)H僅考慮電動(dòng)汽車的充電可調(diào)節(jié)量。

最終的聚合商收益優(yōu)化成本的問題都可以以下式來表示：

約束關(guān)系式為

式子10中(g)表示優(yōu)化目標(biāo)g。為了保證求得合適的優(yōu)化解，我們給出了約束條件關(guān)系式δi|hi,charge|≥ei/μc。該關(guān)系式表示電網(wǎng)所能提供的電能供應(yīng)量應(yīng)該大于等于用戶的日常用電與充電需求。對(duì)于任何不滿足該關(guān)系式的用戶不具備提供符合調(diào)節(jié)的能力，此時(shí)聚合商不會(huì)對(duì)該類用戶進(jìn)行負(fù)荷資源預(yù)留，該類用戶也不會(huì)參與電網(wǎng)的調(diào)控。此時(shí)該類的用戶負(fù)荷用電量將作為基礎(chǔ)用電量，不會(huì)對(duì)電價(jià)做出任何的響應(yīng)。

在單個(gè)用戶的情況下，聚合商的收入計(jì)算。此時(shí)聚合商的成本為

約束關(guān)系式為

由之前對(duì)的計(jì)算結(jié)果可知，當(dāng)p>wi時(shí)即當(dāng)p>wi時(shí)不存在負(fù)荷的最優(yōu)化解。因此在之前給出了定義，只有電價(jià)滿足關(guān)系式0≤p≤wi時(shí)，用戶i才存在負(fù)荷最優(yōu)化解即公式(8)。將該關(guān)系式帶入優(yōu)化目標(biāo)公式(g1)中，可得到式子：

約束關(guān)系為式中wi由公式(5)算得。為slater條件(slater定理成立的前提)。由于聚合商需要根據(jù)用戶的個(gè)人信息和屬性來制定電價(jià)，并優(yōu)化已有的電價(jià)。此時(shí)根據(jù)之前的給出公式，此時(shí)令可求解得到電價(jià)模型

此時(shí)公式(8)化簡(jiǎn)得用戶i在t時(shí)段最優(yōu)充電量為電價(jià)為p^h*。具體如公式(14)所示：

由于上式給出的是針對(duì)單個(gè)用戶的電價(jià)制定以及電動(dòng)汽車充電量的調(diào)節(jié)，為得出所有電動(dòng)汽車的充電量及電價(jià)，由式(8)成立的條件可知此時(shí)滿足條件下，可使得每個(gè)用戶效用最高(滿意度最大)，且聚合商收益最大。此時(shí)每個(gè)用戶充電量為：

聚合商在聚合資源后會(huì)出現(xiàn)兩類供需情況，如圖3所示，不同情況需要據(jù)具體情形進(jìn)行微調(diào)，具體如下。

場(chǎng)景1。聚合商下級(jí)用戶按照電價(jià)可以預(yù)留的資源容量rr能完全滿足聚合商期望的容量rwr要求。此時(shí)用戶預(yù)留的資源容量大小已經(jīng)完全超過了聚合商期望預(yù)約的資源容量大小，rwr≤rr。用戶的資源預(yù)留量與聚合商需求量供大于求，聚合商這時(shí)可以在確保不降低之前的用戶資源預(yù)留容量前提條件下，在下一輪負(fù)荷調(diào)控需要資源預(yù)留時(shí)，選擇適當(dāng)降低不同時(shí)段的電價(jià)p^h并重新與用戶協(xié)商，通過多次迭代降低聚合商預(yù)留資源容量大小及成本。

場(chǎng)景2。聚合商下級(jí)用戶按照電價(jià)可以預(yù)留的資源容量rr未能完全滿足聚合商期望的容量rwr要求。此時(shí)用戶預(yù)留的資源容量大小完全無法滿足聚合商期望預(yù)約的資源容量大小，rwr>rr。用戶的資源預(yù)留量與聚合商需求量整體表現(xiàn)為供不應(yīng)求。聚合商此時(shí)有兩種選擇，一個(gè)是選擇重新制定并提高電價(jià)，或者加入補(bǔ)償費(fèi)用以激勵(lì)用戶預(yù)留資源，通過電價(jià)和補(bǔ)償機(jī)制提高用戶預(yù)留資源容量大??；另一個(gè)是不作出任何的動(dòng)作，仍然采用現(xiàn)在的電價(jià)和補(bǔ)償機(jī)制對(duì)用戶進(jìn)行資源預(yù)約。