(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111617595.1 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 国网安徽省电力有限公司经济技 术 研究院 地址 230022 安徽省合肥市蜀山区金寨路 73号 (72)发明人 程啸　荣秀婷　朱刘柱　张辉　 沈玉明　 (74)专利代理 机构 合肥天明专利事务所(普通 合伙) 34115 专利代理师 苗娟 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于弹性用电需求的电动汽车充换电实时 定价方法及 介质 (57)摘要 本发明的一种基于弹性用电需求的电动汽 车充换电实时定价方法及介质， 其中方法包括包 括以下步骤， S1、 以用户用电效用最大和电网运 行成本最低为目标， 建立电动汽 车充换电中用户 随机弹性用电需求模型， 该模型为实时定价问题 模型； S2、 基于李亚普诺夫的次梯度对偶分解算 法来求解实时定价问题模型。 本发 明以电动汽车 用户用电效用最大和电网运行成本最低为目标， 建立电动汽 车充换电中随机弹性用电需求模型， 设计了基于李亚普诺夫的次梯度对偶分解算法 来求解该问题， 通过实时电价调节用户的弹性用 电需求使得充换电负载均衡， 从而达到充换电的 效用最大化， 仿真结果表明， 算法能够实现随机 弹性用电需求队列稳定、 负载均衡， 达到充换电 效用最大化。 权利要求书5页 说明书13页 附图2页 CN 114581117 A 2022.06.03 CN 114581117 A 1.一种基于弹性用电需求的电动汽车充换电实时定价方法， 其特征在于： 包括以下步 骤， S1、 以用户用电效用最大和电网运行成本最低为目标， 建立电动汽车充换电中用户随 机弹性用电需求模型， 该模型为实时定价问题模型； S2、 基于李亚普诺夫的次梯度对偶分解 算法来求解实时定价问题模型。 2.根据权利要求1所述的基于弹性用电需求的 电动汽车充换电实时定价方法， 其特征 在于： 步骤S1包括系统模型的建立， 如下， 考虑一个多用户单电力服务商的智能电网系统， 系统中有N个用户， 是所有 用户的集合； 假设每个用户的电表中嵌入了一个智能控制器， 其能够控制用户的能源消 耗 并且具有电力调度能力； 供电服务商与用户通过双向通信网络实时交换信息； 供电服务商 在每个时隙开始时计算该时隙的电价并实时发布给用户， 用户在每个时隙的开始将用电需 求发送给 供电服务商； 在时隙t中， 对于任意用户 Pn(t)表示用户在时隙t的能量消耗； 对于电力服务商， M(t)表示其在时隙t所能够提供的最大能量； 假设电网运行稳定， 则M(t)≥∑n∈NPn(t)， 即电 网中供大于需。 3.根据权利要求2所述的基于弹性用电需求的 电动汽车充换电实时定价方法， 其特征 在于： 所述 步骤S1还 包括动态队列模型的建立， 如下， 假设系统中所有用户都有一个虚拟队列来存储其每个时刻随机产生的弹性用电需求； 定义系统中所有用户的队列积压的集合向量为 假设用户在每 一时隙产生的随机弹性需求属于有限容量的离散集合 定义 为任意用户 在时隙t随机产生弹性用电需求， 用户根据式(1)更新队列， 如下 所示： Qn(t+1)＝Qn(t)‑Pn(t)+An(t)   (1) 用户积压的弹性用电需求 不能无限增大， 因此 须保证队列稳定； 通过式(2)来保证队列稳定， 如下 所示： 4.根据权利要求3所述的基于弹性用电需求的电动汽车充换电实时定价方法， 其特征 在于： 所述 步骤S1还 包括电力运行成本模型的建立， 如下， 令C(M(t))为任意时隙t电力服务商提供能量L(t)的成本函数， 考虑成本函数如下所 示： C(M(t))＝c1M2(t)+c2M(t)+c3    (3) 其中c1＞0， c2≥0， c3≥0为预先设定的参数； 式(3)满足电力成本随着供电能量M(t)的 增加而增加， 成本函数C(M(t) )为严格凸函数并且连续 二阶可导； 考虑如下用户用电效用， 令Un(t)为用户n时隙t的效用函数， 其满足随着用电功耗的增 大非下降， Un(t)为严格的凹函数； 目标函数为用户用电效用最大与电力服务商运行成本最低的时间平均， 根据限制条 件， 构建问题模型如下 所示：权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114581117 A 2s.t. 其中f(t)＝∑nUn(t)‑C(M(t))。 定义 5.根据权利要求4所述的基于弹性用电需求的 电动汽车充换电实时定价方法， 其特征 在于： 步骤S2基于李亚普诺夫的次梯度对偶分解 算法来求解实时定价问题模型， 具体如下， 定义问题(4)目标函数的最优值为f*， 通过惩罚漂移方法来得到问题的近似最优解， 并 分析算法的性能， 近似最优解与最优值间隙的最大值在O(1/V)内， 其中V为控制队列大小的 惩罚系数。 6.根据权利要求5所述的基于弹性用电需求的 电动汽车充换电实时定价方法， 其特征 在于： 步骤S2基于李亚普诺夫的次梯度对偶分解 算法来求解实时定价问题模型， 具体如下， 假设系统中有N个用户， 定义扰动向量θ＝[θ1， θ2，···， θN]T， 李亚普诺夫函数L(t)利 用时隙t中所有用户的用电需求队列长度之和来保证队列稳定， 如下 所示： 定义李亚普诺夫漂移如下 所示： Δ(t)＝E{L(t+1) ‑L(t)|Q(t)}    (6) 将式(5)代入到(6)并进行变换缩放， 得到： 其中B为式(7)的二次项最大值， 采用基于drift ‑plus‑penalty method的算法来求解 该问题， 定义参数V≥1， 其影响目标效用与队列长度的权重， 在式(7)两端同时减去VE{f(t) |Q(t)}得到下式： 定义ΔV(t)＝Δ(t) ‑VE{f(t)|Q(t)}， 将式(5)两端同时取期望， 得到 在时隙t， 队列为 Q(t)的情况 下， 得到问题(4)的松弛问题如下 所示： 问题(8)中有耦合限制条件∑nPn(t)≤M(t)， 采用对偶分解算法分布式求解该问题， 其权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114581117 A 3