大规模插电式电动汽车群体在电网的最优充电控制决策问题为多限制条件下的非线性时变最优控制问题。鉴于此类问题集中式最优控制策略的计算复杂性,本课题提出了基于博弈的分散式充电控制决策方法。各电动汽车根据系统共有电力资源价格信号最小化自己的充电成本。不同于现实中执行的固定、阶梯或分时段电价,此价格信号由电网总用电负荷决定用以实时反映电力资源稀缺性和电网堵塞程度。在此价格杠杆作用下,各电动汽车都趋向于在谷底时刻电能充足和电网流畅时充电;当参与充电的电动汽车群体足够大时,填谷为唯一的纳什均衡策略。本课题着重分析在特定博弈机制下系统达到均衡策略状态的计算复杂度。本课题还重点研究电动汽车群体通过充电行为博弈来跟踪风能等随机间歇性新能源出力轨迹,从而提升这类新能源的并网利用率;将采用和扩展平均场博弈原理来解决这类大规模弱相关博弈者参与的随机博弈问题。
plug-in electric vehicles;charging coordination strategy;games;decentralized control;optimization
项目的背景鉴于传统能源的日益枯竭及温室气体排放的危害,近些年来电动汽车得到了极大的重视及飞速发展,但大量电动汽车作为新负荷接入电网,势必对当前的电网造成冲击,甚至会影响整个电网运行的经济性和可靠性。因此研究电动汽车在电网系统的充电策略问题有很强的社会及经济意义。 主要研究内容本项目将大规模电动汽车群体最优充电控制决策问题数学建模为基于博弈的分散式充电控制问题;考虑电力输配电线路约束及损耗情况下的分散式控制策略研究;协调控制电动汽车充电策略来提升风能等新能源并网利用率。通过协调控制电动汽车群体的充电策略跟踪风能随机出力过程,从而有效提升这类新能源的并网利用率;对普遍采用的车载锂离子电池的充电特性分析,并将其考虑到电动汽车的充电管理模型中,设计电动汽车的充电控制策略,使得在考虑充电成本的同时,也延长了车载电池的寿命;研究基于拍卖的新的电动汽车分散式充电控制方法;研究多层电网络结构下的电动汽车充电问题;研究V2G下电动汽车的最优控制策略。 重要结果设计了分布式充电控制策略,并确立了其收敛的充分条件以及收敛后所得分布式策略与全局策略的一致性;分别考虑电网系统输配电容量约束情况下的电动汽车群体的分布式充电策略的收敛性及最优性能;基于拍卖的电动汽车优化充电博弈问题的纳什均衡的最优性。 科学意义电动汽车充电策略问题研究为一类特定的无限可分有价资源的共享问题,因此对于此类问题的研究对于一般性无限可分的有价资源的优化共享问题有重要的推动作用。本项目对有价资源的共享优化问题,设计了分散式算法,用以求其共享的最优解,并给出算法的收敛性及最优解的计算复杂度;同时基于拍卖的电动汽车充电博弈问题,是一类新的多类可分有价资源的拍卖博弈问题。