211202188_考虑双边利益的电动汽车充电动态定价策略研究

2024年1月25日发(作者：20万左右汽车推荐)

引用格式：邓湘，解宜清，张仰飞，等.考虑双边利益的电动汽车充电动态定价策略研究[J].现代电子技术，2023，46（10）：124?128.124

DOI：10.16652/.1004?373x.2023.10.0242023年5月15日第46卷第10期现代电子技术ModernElectronicsTechniqueMay2023Vol.46No.10考虑双边利益的电动汽车充电动态定价策略研究邓湘1，解宜清2，张仰飞1，陈光宇1，段央央1，张玉卓1，王晓航3（1.南京工程学院电力工程学院，江苏南京211167；210009）210019；2.国网江苏省电力有限公司南京供电分公司，江苏南京3.南京宁众人力资源咨询服务有限公司，江苏南京摘要：为全面兼顾充电站和电动汽车用户的利益，改善充电拥挤和充电不均衡状况，文中提出一种考虑双边利益的电动汽车充电动态定价策略。首先，明确充电站和电动汽车用户的利益诉求，设计电动汽车充电动态定价方案；其次，以用户充电费用最小、用户等待时间最短、充电站收益最大和充电站设备服务率最均衡为目标构建多目标函数，并采用熵权法分析某市部分城区的充电记录数据，求得各目标函数的权重，从而建立综合最优的充电定价模型；最后使用改进的自适应变异粒子群算法求解。仿真结果表明，所提定价策略能够制定合理的实时充电价格，提高充电站服务效率，从而实现充电站和用户双赢。关键词：电动汽车；动态定价策略；利益诉求；熵权法；自适应变异粒子群算法；设备服务率；实时充电价格中图分类号：TN911?34；TM73文献标识码：A文章编号：1004?373X（2023）10?0124?05DENGXiang1，XIEYiqing2，ZHANGYangfei1，CHENGuangyu1，DUANYangyang1，ZHANGYuzhuo1，WANGXiaohang3（ofElectricPowerEngineering，NanjingInstituteofTechnology，Nanjing211167，China；gNingzhongHumanResourcesConsultingServiceCo.，Ltd.，Nanjing210009，China）gElectricPowerSupplyCompany，StateGridJiangsuElectricPowerCo.，Ltd.，Nanjing210019，China；ResearchonEVdynamicchargingpricingstrategyconsideringbilateralinterestsAbstract：Inordertogivefullconsiderationtotheinterestsofchargingstationsandelectricvehicles（EV）users，andimprovechargingcongestionandchargingimbalance，anEVdynamierestdemandsofchargingstationsandelectricvehicleusersaredefined，andtheEVdynamicchargingpricinguserwaitingtime，maximizingtherevenueofthechargingstation，andmaropyweightmethodisusedtoanalyzethechargingrecorddatainsomeurbanareasofacitytoobtaintheweightofeachobjectivefunction，?objectivefunctionisconstructedwiththegoalofminimizingtheuserchargingcost，minimizingtheadaptivemutationparticleswarmoptimization（AMPSO）ulationresultsshowthatstation，soastoachieveawin?mechargingpricetheproposedpricingstrategycanestablishareasonablereal?timechargingprice，improvetheserviceefficiencyofthechargingKeywords：EV；dynamicpricingstrategy；interestdemands；entropyweightmethod；AMPSO；equipmentservicerate；0引言电动汽车销量的快速增长极大地促进了充电站数量的增长，然而充电站的分布与充电需求的分布并不完全匹配，在电动汽车无序充电下，充电站设备使用不均衡、排队时间过长等成为亟待解决的问题[3?4]。因此，兼顾充电站和电动汽车用户的利益，研究电动汽车充电行为与电近年来，电动汽车因其绿色环保的特点备受瞩目，电动汽车行业正蓬勃发展[1]。截至2020年底，中国电动汽车保有量达492万辆，公共充电设施[2]达79.8万台。收稿日期：2022?09?17修回日期：2022?11?07基金项目：国家自然科学基金项目（52107098）；南京工程学院2022年大学生科技创新基金项目（TB202217052）Copyright?博看网. All Rights Reserved.

第10期邓湘，等：考虑双边利益的电动汽车充电动态定价策略研究125

价的联系，利用动态电价规划电动汽车有序充电具有重要意义。目前，国内外有关电动汽车充电定价方法的研究已取得一定成果，众多研究从需求侧出发构建电价模型，引导电动汽车有序充电。文献[5]在获取电动汽车的基本充电情况之后，建立以充电站收益最大为目标的动态定价模型，仿真结果表明，该模型提高了充电站的利润。文献[6]将实时电价应用于电动出租车，以调度其充电负荷。文献[7]分析电动汽车充电行为，建立计及光伏发电的区域供电系统优化模型，以动态电价引导电动汽车参与电网“削峰填谷”服务。文献[8]考虑用户价格响应度，建立计及储能系统的分时电价优化模型。文献[9]基于博弈论建立充电站?用户收益模型，求得用户响应策略和充电站价格策略，有效减小电网侧负荷峰谷差。文献[10]提出“预约/随需”充放电服务模式，根据电动汽车的入网规律构建价格引导策略。上述文献提出的定价策略主要考虑用户和充电站经济方面的效益，旨在改善电网侧负荷水平，未考虑充电站状态对用户充电决策的影响，无法有效改善充电拥挤和充电不均衡的状况。基于以上分析，本文提出一种考虑双边利益的电动汽车充电动态定价策略。首先，分析充电站售电和用户充电时关注的因素，设计电动汽车充电动态定价方案；其次，对用户充电费用、用户等待时间、充电站收益和充电站设备服务均衡率4个因素建模；随后，将熵权法计算的权重作为各因素构建的目标函数的权系数，建立综合最优的电动汽车充电定价模型，并采用改进的自适应变异粒子群算法求解；最后，通过算例验证策略的有效性。价、排队时长等做出充电决策，其中充电价格直接影响用户充电费用。以最小化用户充电费用为目标，目标函数为：f1=min∑∑ck(i)·Pj,k(i)·xj,k(i)·tMkNtj=1i=1（1）Mk为到充电站k充电的电动汽车总数；式中：Nt为一天ck(i)为充电站k在i时段的充电价格；划分的总时段数；Pj,k(i)为第j辆电动汽车的充电功率；t为各时段时长；xj,k(i)为用户在各时段的充电状态，当第j辆车在i时段xj,k(i)为1，内到充电站k进行充电时，否则为0。图1电动汽车充电动态定价方案设计过程2.1.2充电站的排队系统是典型的先来先服务（First用户等待时间ComeFirstServed,FCFS）排队系统[11]，按照电动汽车到达的先后顺序和充电需求安排服务，因此，当充电站车户需要排队等待。当第j辆电动汽车的充电状态由0变为1时，表示电动汽车开始充电，则第j辆车的充电起始时刻Tjc,k为：Tjc,k=[xj,k(i)-xj,k(i-1)]·ti辆过多时，即在充电站的拥挤时段，有大量电动汽车用1考虑双边利益的充电动态定价方案随着充电运营信息系统的建设，充电平台依托大数据分析技术，在为电动汽车用户提供便捷服务的同时，能够获得用户的充电动态，分析用户充电行为，实时监控站内设备情况等。面对快速发展的充电市场，电动汽车用户希望即到即充，充电费用少；充电站则希望在提高整体服务效率的情况下获得最大盈利。因此，考虑双边利益的电动汽车充电动态定价方案从用户充电费用、用户等待时间、充电站收益和充电站设备服务均衡率四方面因素出发，建立充电动态定价模型，方案设计过程如图1所示。（2）ti为i时段的开始时刻。式（2）成立的条件式中，是xj,k(i)-xj,k(i-1)>0。故第j辆车的等待时间Tjw,k为：Twj,kaTjc,k-Tj,k,=0,{式中：Tja,k为第j辆电动汽车到达充电站k的时刻。考虑在充电站k充电的用户等待时间最短的目标函数为：f2=min∑Tjw,kMkj=1aTjc,k>Tj,kaTjc,k≤Tj,k（3）22.1充电动态定价模型的建立与求解定价因素建模用户充电费用2.1.3充电站收益（4）2.1.1充电站向电网购电后，通过制定合理的充电价格向电动汽车需要充电时，用户会根据各充电站的电电动汽车用户售电以获得收益，并引导更多的用户在系Copyright?博看网. All Rights Reserved.

126现代电子技术式中：fij=aij当a∑a，niji=1ij2023年第46卷

统负荷低谷时段充电，避免充电负荷超过限制。为保证配电网安全稳定运行，当充电站超负荷运行时，需执行惩罚性电价[3]，则充电站k的收益为：Wk=∑∑[ck(i)-ckb(i)]·Pj,k(i)·xj,k(i)·t-MkNtj=1i=1n为选取的样=0时，fijlnfij=0；本天数；m为目标个数。先对4个目标函数进行规范化处理，再将熵权法计（5）算得到的客观权重作为其权系数，通过线性加权求和法转化为综合最优的单目标函数：F=minω1ckb(i)为充电站k在i时段的购电价格；Np为超负式中：cp为超限额惩罚性电价，下在i时段的充电负荷阈值；可éMùê∑Pj,k(i)·xj,k(i)-PkV(i)ú·t·cp·τ∑i=1?j=1?Npk(f1f2f3f4+ω2+ω3+ω4f1mf2mf3mf4m)（11）PkV(i)为充电站k满足配电网约束条件荷运行时段数；充电需求约束公式如下：由该省的政策确定；τ为惩罚判别系数，当∑PNti=1j,k(i)·xj,k(i)·t=1(SOCend-SOCstajj)·Ejηj∑PMkj=1j,k(i)·xj,k(i)-P(i)>0时取值为1，否则取值为0。Vk（12）ckmin(i)≤ck(i)≤ckmax(i)充电价格约束公式为：（13）f1m、f2m、f3m、f4m分别为优化前的各目标函数值；式中：ηj为第j辆车的充电效率，Ej为的荷电状态；设为0.9；进一步考虑充电站k收益最大的目标函数为：1f3=min（6）Wk充电站设备的服务情况关系着充电站的成本和收充电站设备服务均衡率2.1.4分别为第j辆电动汽车充电开始和结束时SOCstaSOCendj、j第j辆车的电池容量；ckmin(i)和ckmax(i)分别为充电站k在i时段的充电价格下限和上限。2.3建立的电动汽车充电动态定价模型是一个多维、多模型求解益，能侧面反映充电站的拥挤状况。本文定义各时段的设备服务率为当前充电站的充电负荷与充电站装机功率的比值，因此，各充电站的充电负荷越接近理想情况下，总充电负荷按站内规模分配到该充电站的充电负荷，说明充电站间的设备服务率越均衡，优化目标函数为：éNMf4=minê∑Pj,k(i)·xj,k(i)-zk·Pc∑i=1j=1?tk变量、多约束以及非线性的优化模型。粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）是一种基于群体的智能优化算法，考虑到标准的PSO容易陷入局部最优[13]，因此采用改进的自适应变异粒子群算法来求解[14]，即在PSO算法中引入变异操作，采用随机扰动的方法使群体极值gbest以一定概率pv变异，改变粒子前进方向。式为：σ2=∑Qi=1Pc为该区域一天的总充电负荷；式中：K为该区域充电zk为充电站k的充电枪口数量。站数量；ùzúk∑k=1?K2（7）2.2熵权法能根据指标变化量客观反映其重要性，可用目标函数处理和约束条件定义σ2为粒子群的群体适应度方差，其计算公于多目标决策[12]。本文采用某市部分城区6个月的充电记录数据，根据上述目标函数计算每天各充电站电动汽车用户的充电费用和等待时间，充电站的收益和设备服务均衡率。由于优化时希望各目标值越小越好，按式（8）进行标准化处理：aij=max(dij)-dijmax(dij)-min(dij)(fi-favgf)2（14）Q为粒子数量；fi为第i个粒子的目标函数值；favg式中：f为用来限制σ2大小的粒子群归一为群体平均适应度；化定标因子，为保证粒子群的|fi-favg|≤1，其取值为：ìmax{|fi-favg|},f=í?1,κ,pv=0,其他max{|fi-favg|}>1（8）（15）dij为第i天的第j个目标值；aij是其标准化后的式中：数据。各目标的信息熵Hj为：Hj=-1fijlnfijlnn∑i=1n变异概率pv的计算公式为：（9）{则各目标的权重ωj为：则对满足变异条件的第d维gbestd执行的变异操作为：gbestd=gbest(1+0.5δ)σ2<σ2d,f(gbest)>fd其他（16）ωj=(1-Hj)(m-∑Hjmj=1)（10）κ为随机数，fdκ∈[0.1,0.3]；σ2式中：d由实际情况决定；δ为服从Gauss为理论最优值；（0，1）的随机变量。（17）Copyright?博看网. All Rights Reserved.

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电动汽车充电动态定价模型的求解流程见图2。图3充电站充电负荷阈值曲线3.2假设所有电动汽车用户愿意在该动态定价策略下仿真结果分析有序充电，分别对4个充电站进行仿真计算，得到的充电站实时电价曲线如图4所示。充电站充电价格优化前后的仿真结果对比情况如表2所示。图2电动汽车充电动态定价模型求解流程33.1算例分析选取某市区域充电情况进行仿真，该区域内建设了仿真参数设置4个快充站，各充电站充电桩数量分别为8、10、10、16台。在该区域充电的电动汽车的初始荷电状态和结束荷电状态均服从正态分布，到达充电站的过程是参数为λ的泊松过程，可由该充电站前一日同一时段的泊松分布参数和当日上一时间段的泊松分布参数求均值得到，到站时间间隔服从负指数分布。各充电站主要仿真参数如表1所示，充电站充电负荷阈值曲线如图3所示。表1各充电站主要仿真参数取值充电站编号1234初始荷电状态分布N(0.3,0.152)N(0.32,0.142)N(0.27,0.2)2图4充电站实时电价曲线表2充电价格优化前后的仿真结果对比充电站编号1234用户充电费用/元优化前6606.479890.3810244.820509.1优化后7555.9710309.110184.217768.8充电站收益/元优化前优化后充电站设备服务均衡情况优化前0.7690.9210.9541.237优化后0.9070.9900.9781.1052635.673408.473945.794650.484087.174594.118182.048015.72结束荷电状态分布N(0.9,0.152)N(0.91,0.162)N(0.88,0.15)2目标函数权系数ω1,ω2,ω3,ω40.28，0.19，0.27，0.260.26，0.25，0.25，0.240.26，0.21，0.26，0.270.26，0.23，0.26，0.25充电价格优化前，4个充电站的用户总充电费用为47250.75元，充电站的总收益为18850.67元；充电价格充电站的总收益为20668.78元。结合图4可知，通过动态调整各充电站的实时电价，可以有效引导该区域电动汽车有序充电，从而减少用户的总充电费用，提高充优化后，4个充电站的用户总充电费用为45818.07元，N(0.28,0.152)N(0.94,0.182)Copyright?博看网. All Rights Reserved.

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电站的总体收益。根据式（7），充电站的充电负荷与理想情况下按站内规模分配到该充电站的充电负荷的比值越接近于1，设备服务率越均衡。由表2的仿真结果可知，该比值的范围由0.769~1.237缩小至0.907~1.105。因此，采用实时电价后，电动汽车用户不断调整自身的充电策略，使得充电站间的设备服务率更均衡，充电高峰时段充电站内部拥堵率降低，提高了充电站1、2、3的整体服务效率和收益。充电价格优化前后的总充电负荷曲线如图5所示，可以看出，该动态定价策略具有一定的“削峰填谷”效果，该区域充电负荷峰谷差由1877.507kW减小到1035.52kW，减幅达44.85%。由此可见，集中充电的电动汽车通过电价引导选择在充电负荷低谷时段充电，不仅减小了负荷峰谷差，而且降低了中午和晚上充电高峰时段充电站超负荷运行程度，减少了惩罚费用，从而增加了充电站利润。与路网结合，考虑充电站布局，从而将整个区域充电站联系起来，进一步完善电动汽车有序充电策略。参考文献[1]张彬桥，李成，李振兴，等.基于交通信息和配电网全成本电价57.的电动汽车充电负荷调度方法[J].智慧电力，2021，49（7）：52?[2]盛裕杰，郭庆来，刘梦洁，等.多源数据融合的用户充电行为分151?162.析与充电设施规划实践[J].电力系统自动化，2022，46（12）：[3]邵尹池，穆云飞，林佳颖，等“车—站—网”.多元需求下的电动60?66.汽车快速充电引导策略[J].电力系统自动化，2019，43（18）：[4]DINGZH，TENGF，SARIKPRUECKP，calreviewonadvancedapproachesforelectricvehiclechargingsystemcoordinationandinfrastructureplanning[J].management：PartⅡapplicationsintransportationtransactionsonindustryapplications，2020，56（5）：5695?[5]YEONGJINK，JEONGHOK，cpricing，scheduling，andenergymanagementforprofitmaximizationintechnology，2017，66（2）：1011?argingstations[J].IEEEtransactionsonvehicular[6]YANGJinfeng，XUYinliang，tingthecollectivechargingloadofelectrictaxifleetviareal?timepricing[J].IEEEtransactionsonpowersystems，2017，32（5）：3694?3703.[7]陈黎军，宋远军，王坤，等.考虑参与电网辅助服务的电动汽车有序充电研究[J].电力需求侧管理，2022，24（1）：34?41.导策略[J].电网技术，2016，40（9）：2609?2615.[8]常方宇，黄梅，张维戈.分时充电价格下电动汽车有序充电引图5总充电负荷曲线[9]徐文法，王育飞，薛花，等.基于博弈论的电动汽车充电实时定价策略研究[J].电测与仪表，2021，58（7）：36?43.[10]陈樱绮，李华强，陈缨，等“预约./随需”充放电服务模式下电动汽车聚合商服务策略[J].电力建设，2021，42（12）：104?115.电力自动化设备，2019，39（1）：112?117.[11]陈立兴，黄学良.高速公路充电站电动汽车有序充电策略[J].[12]秦欣，苏小平，陈相宇.基于熵权法的汽车进气歧管上盖注塑方案多目标优化[J].塑料科技，2019，47（3）：70?75.[13]闫天泽，邱晓燕，刘延博，等.基于引入模拟退火思想的改进2017，54（6）：11?16.4结语随着电动汽车保有量不断增长，我国公共充电设施规划不合理、充电设备利用不均衡等问题逐渐凸显出来。本文根据用户和充电站的利益诉求，用熵权法分析充电记录数据，建立综合最优的充电动态定价模型，最后用自适应变异的粒子群算法求解。仿真结果表明，该动态定价策略能制定合理的实时充电价格，引导用户有序充电，同时有利于均衡充电站设备服务率，减少充电站超负荷运行时段。本文以区域内单个充电站的情况为基础构建电动汽车充电动态定价模型，下一步研究应作者简介：邓粒子群算法的电动汽车充电站最优规划[J].电测与仪表，[14]花赟昊，朱武，靳一奇，等.基于自适应变异粒子群算法的光伏MPPT控制研究[J].太阳能学报，2022，43（4）：219?225.湘（1998—），女，湖南长沙人，硕士研究生，研究方向为电动汽车有序充电及其控制策略。陈光宇（1980—），男，江苏南京人，博士，副教授，研究方向为电力系统运行与控制、优化调度、人工智能等。Copyright?博看网. All Rights Reserved.