智能电网中电动汽车充电的自适应电价控制方法.pdf

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1、第44卷第4期电子科技大学学报Vb1．44NO．42015年7月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaJu1．2015智能电网中电动汽车充电的自适应电价控制方法周文辉2，钟伟锋2，余荣2(1．电子科技大学中山学院广东中山528402；2．广东工业大学自动化学院广州510006)【摘要】针对电动汽车的充电提出一种电价控制策略。聚合管理者集中管理电动汽车的电池，并且考虑用电高峰时电网的电能供给有限，通过电价控制调整充电的需求量。采用自适应动态规划，通过在线网络训练，得到最优的电价策略。仿真结果表明，该自适

2、应电价控制方法能够通过学习电动汽车的移动性和充电过程，从而调整实际充电需求量至期望水平，保证智能电网的稳定运行。关键词自适应动态规划：电动汽车：电价控制：智能电网中图分类号TP273文献标志码Adoi：10．39690．issn．1001．0548．2015．04．028PriceControlforElectricVehicleCharginginSmartGrid：AdaptiveDynamicProgrammingApproachZHOUWen．hui，-，ZHONGWei—feng，andYURong(1．ZhongshanInstitute，UniversityofE

3、lectronicScienceandTechnologyofChinaZhongshanGuangdong528402；2．FacultyofAutomation，GuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou510006)AbstractWiththerapidgrowingofelectricvehicles(EVs)，itisnecessarytoimplementthechargingcontrolforhugenumberofEVstoensurethereliabilityofsmartgrid．Inthispaper，astra

4、tegyofpricecontrolisproposedforEVcharging．TheaggregatormanagesEVbatteriescentrallyandcontrolstheEVchargingdemandthroughprice．EVuserschangetheirchargingdemandbasedonthepriceinformation．However，theEVmobilityisunknowninadvance，whichcausestheinaccuratepredictionofEVstateandimpactstheperformanceo

5、fpricecontro1．Thus，adaptivedynamicprogramming(ADP)isleveragedtoachievetheoptimalpricepolicybyusingonlinenetworktraining．SimulationresultsshowthattheproposedmethodisabletotunetheEVchargingdemandclosetotheexpectedlevelbylearningfromtheEVchargingprocessandtheEVmobility，whichensuresthesmartgridr

6、unssteadily．Keywordsadaptivedynamicprogramming；electricvehicle；pricecontrol；smartgrid智能电网促进绿色低碳经济，是电网发展的大电价控制是通过实时调整电力价格，改变电动汽车势所趋。各国政府已认识到智能电网在促进开发低用户的充电电量和时间，以达到“消峰填谷”的效碳技术方面的重要意义，智能电网的建设逐渐成为果。文献[6]采用基于使用时间的电价，最小化电动一项战略性基础设施投资之】。电动汽车作为零排放汽车的充电成本，实现消锋用电。文献[7]采用实时的环保节能交通方式，符合智能电网低碳低能耗的电价动态地调

7、整用户的用电需求量；再根据总用电要求，而且电动汽车接入电网作为智能电网用电管量重新计算电价，实现自动的需求响应。然而，上理技术的一部分，对智能电网的发展起到了重要的述文献并未考虑电网电能供给的有限性，以及电动支持和推动作用pJ。汽车移动性所带来的影响。实际上在用电高峰期，然而，随着电动汽车大范围的普及，大量电动电网的电能供给总量通常是有限的，同时电动汽车汽车同时充电会给电网带来巨大的充电负荷，影响的移动性难以被准确预测，对电价控制造成影响。电网的用电安全，导致过载、压降、功率损耗等负基于上述