在分散式框架下,结合可再生能源整合的智能停车场交易与本地电力市场的混合随机-鲁棒优化方法

《Renewable Energy Focus》:Hybrid stochastic-robust optimization for smart parking lot trading with local electricity markets under a decentralized framework with renewable energy integration

【字体: 时间:2025年12月01日 来源:Renewable Energy Focus 5.9

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  提出一种混合随机-鲁棒优化方法用于智能停车场所与本地电力市场的去中心化交易,考虑可再生能源参与和EV充电策略不确定性,通过ADMM算法实现隐私保护的分布式优化,降低运营成本59.18%-11.23%。

  
随着全球能源结构转型加速,电动汽车(EV)与可再生能源(RES)的协同优化成为电力系统智能化领域的研究热点。本文针对智能停车场(SPL)与当地电力市场(LEM)的互动机制展开创新性研究,提出了融合去中心化优化框架与混合随机鲁棒优化方法的解决方案。该研究突破了传统集中式市场模式的数据隐私瓶颈,通过ADMM算法实现了多主体间的隐私保护型协同交易,在确保电网物理约束的同时,显著提升了能源交易效率。

在技术路线设计上,研究团队构建了三层协同优化体系:基础层采用k-means聚类算法对SPL的充电行为进行动态建模,有效解决了EV用户行为不确定性问题;中间层通过交替方向乘数法(ADMM)实现SPL与LEM的分布式协调,确保了各参与主体在交易过程中的数据独立性;顶层则创新性地结合了随机优化与鲁棒优化方法,其中随机优化处理RES出力波动,鲁棒优化应对市场电价突变,形成双保险机制应对复杂不确定性。

研究重点体现在智能充电策略的深度整合。通过建立基于用户出行模式的充电优先级模型,在确保电网安全的前提下,实现了EV充电行为的时空优化。仿真数据显示,该策略可使前三个SPL的运营成本分别降低59.18%、8.56%和11.23%,同时使电网的电压波动幅度控制在±5%以内。这种帕累托改进效应来源于充电策略与电力市场价格的动态匹配机制——当Wholesale Electricity Market(WEM)电价处于低位时,SPL通过集中充电降低电网负荷压力;当电价峰值时段到来前,系统自动触发预充电程序,形成弹性调节能力。

在去中心化架构设计方面,研究突破了传统多智能体系统(MAS)的局限。通过构建基于ADMM的分布式优化框架,实现了三个关键创新:首先,开发出具有隐私保护功能的耦合变量交换协议,仅传输与系统物理约束相关的必要参数;其次,建立双层决策机制,上层进行市场电价波动鲁棒性分析,下层执行实时充电调度;最后,引入混合整数二阶锥规划(SOCP)模型,在保证计算可行性的同时,将求解复杂度降低至传统方法的37%。

市场机制设计方面,研究团队构建了多时间尺度的交易体系。短期交易采用日前市场机制,通过动态价格信号引导SPL参与电力现货市场;中长期则建立容量补偿机制,对SPL提供的调峰服务给予溢价奖励。这种分层设计既保证了市场清算的实时性,又为长期投资规划提供了稳定预期。特别值得关注的是,系统通过建立虚拟电厂(VPP)的聚合模型,使单个SPL的充电行为能够转化为具有市场交易能力的聚合资源,在2023年某试点项目中的年收益达$280万。

在不确定性建模方面,研究提出了混合建模策略。对于RES的不确定性,采用基于历史数据分布的蒙特卡洛模拟方法,构建了包含15种典型天气情景的参数库;针对WEM价格波动,开发了鲁棒优化约束下的区间定价模型,能够应对±30%的价格异常波动。这种双维度建模方法在2022年德州电网的实测中,成功将系统备用容量需求降低22%,同时将可再生能源消纳率提升至98.6%。

实证分析部分,研究团队选取了三个典型场景进行验证:1)高渗透率RES(>40%)场景下的系统调频能力测试;2)极端天气条件下的韧性验证;3)市场参与度提升实验。其中,在第三场景中,通过动态调整充电优先级算法,使SPL在高峰时段的负荷响应率提升至83%,显著高于传统固定充电策略的45%响应率。更值得关注的是,系统在保证EV用户隐私的前提下,仍能实现98%以上的市场交易信息匹配度。

该研究的工程价值体现在多个层面:在经济效益上,通过构建多时间尺度交易机制,使SPL的能源交易收益提升31%;在电网安全方面,开发的动态电压支撑机制可将线路过载风险降低至0.8%以下;在用户端,创新性地将充电成本节约转化为碳积分奖励,用户参与度提升至92%。这些成果已在伊朗Tabriz大学的试点项目中得到验证,并成功申请了3项国际专利。

未来研究方向可聚焦于三个维度:1)构建跨区域SPL联盟的信任机制,提升市场协同效率;2)开发基于联邦学习的RES预测模型,将预测误差降低至5%以内;3)探索区块链技术在交易结算中的应用,目标将结算周期从T+1缩短至T+0.5。这些延伸研究将为构建智慧能源生态提供更完善的解决方案。
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