协调电动汽车与梯次利用邱健蓄电池储能系统的需求响应策略以优化供需不确定性下的可再生能源消纳

和谐电动汽车（EV）用户个别充电行为可提高电网可靠性与可再生动力（RE）消纳才能。然而，当充电需求呼应未能适应可再生动力出力时空动态特性时，其消纳潜力或许受限。该约束在充电计划不确认与可再生动力出力动摇的条件下尤为明显。为解决此问题，本研讨提出一种交融电动汽车与梯次运用电池储能系统（BES）的创新组合需求呼应战略，为考虑供需不确认性的居民负荷供给灵活呼应的电力平衡机制。经过构建两阶段随机规划模型，在优化BES装备决议计划的基础上，完结呼应效益与充放电计划的最优和谐。在北京某居民区的实证研讨中，经过高斯混合模型从大颗粒度充电数据中提取充电特征，验证了本方案的有用可行性。结果表明：相较于纯电动汽车优先战略，组合战略在峰谷差减少方面额定提高10.3%，可再生动力消纳率提高2.1%。虽然电池储能系统可获得更高综合收益，但其装置成本上升或许导致性价比下降，这凸显了需规划精细化定价战略以激励储能布置的必要性。

导言

电动汽车(EV)与可再生动力(RE)的大规划布置对推进低碳可继续动力转型具有关键效果(Borlaug等, 2021)。然而，因为可再生动力固有的间歇性与动摇性，高比例可再生动力并网或许要挟电力系统的安全安稳运转。运用电动汽车智能充电与可再生动力消纳的协同效应，为缓解这些清洁但不安稳动力的运转应战供给了可行路径，可保证更平稳的电网负荷办理与更高系统安稳性(Bailey和Axsen, 2015)。因而，许多政策正活跃推进电动汽车经过车网互动(V2G)技能参加需求呼应项目，以完结可再生动力的更高效运用(Brinkel等, 2024)。
虽然前景广阔，但若电动汽车（EV）充电需求呼应未能与可再生动力（RE）的时空动态特性有效和谐，其消纳才能将遭到限制。这一局限性首要源于三个要素：首要，因为电动汽车的中心功能在于交通出行，其参加需求呼应的可行性必须以满足移动需求为条件。需求侧灵活性仅当电动汽车处于停放或闲置状态时方可完结，而这种情形通常呈现在用户完结日常通勤夜间归家之后（Powell等，2022）。其次，电动汽车用户的充电行为表现出明显的多样性与异质性，这导致其呼应时刻和负荷具有不确认性(Jenn, 2020)。该差异性源自出行需求与驾驭日程的差异，这些要素直接影响电动汽车充电的机遇与规划(Muratori等, 2013; Siddique等, 2022)。第三，可再生动力发电与电动汽车参加需求呼应的时刻差异，也为可再生动力的高效整合带来了应战。以太阳能光伏（PV）这一首要可再生动力为例，其发电时段集中在白日，而电动汽车充电却首要发生在夜间。这种时序错配加剧了光伏动力减少的危险。因而，鉴于电动汽车用户行为的不确认性及可再生动力供应的动摇性，必须拟定和谐的电动汽车充电战略以完结可再生动力的优化运用。
储能系统（ESS），特别是由退役电动汽车电池构建的储能系统，为平衡电网读档、提高可再生动力并网才能及下降电网运营成本供给了可行解决方案（Ba-swaimi等，2024）。当电动汽车电池容量衰减至初始容量的70-80%时，其能量密度无法满足车辆运用需求（Xu等，2023），但仍可改造运用于家用储能系统（Chang等，2022）。运用二次寿命电池储能系统（BES）能够有效应对经济、技能和环境等多重应战（Baars等，2021）。BES在家庭场景中的多性向参加特性使其可适配电力调度计划，并经过履行削峰填谷动作快速呼应电力需求动摇（Weckesser等，2021）。此外，BES的布置有助于发掘可再生动力消纳潜力，下降风景发电的弃电率（Song等，2023）。电池储能系统（BES）可在可再生动力发电动摇期间贮存过剩电能，并在负荷高峰期向电网放电，然后增强电力系统的安稳性和弹性。此外，经过延伸电池寿命将电动汽车电池从交通领域转移至储能系统运用，不只供给了可继续的废弃物办理战略，更从环保视角促进了资源节约（Aguilar Lopez等，2024）。电动汽车的遍及预计将在未来发生很多二手电池供应，这为电池储能系统的大规划经济化运用创造了条件。但据作者所知，将电动汽车作为主需求呼应资源、电池储能系统作为辅佐资源的双重技能组合，对电网读档办理及可再生动力消纳的综合影响，目前尚未得到深入研讨。
本研讨探讨了电动汽车用户怎么经过参加两种互补形式的需求呼应——智能充电调度与蓄电池储能系统（BES）协同运用——促进电网负荷平衡与可再生动力并网。咱们构建了一个两阶段随机规划模型，用于联合优化BES布置及电动汽车与BES的充放电战略。战略层决议计划涉及为每位电动汽车用户确认BES装备方案，而战术层优化则聚焦于电动汽车与BES充放电操作的实时调度。为应对电动汽车用户充电行为与电力供应中的不确认性，该模型选用依据场景的抽样方法与机会约束规划。值得注意的是，为实在反映行为不确认性，电动汽车用户充电形式提取自分钟级大规划实践数据。此外，研讨开发了定制化的整数L形算法，以高效求解具有杂乱结构特征的两阶段随机规划模型。
本研讨的首要贡献可归纳为四个方面。首要，咱们提出了一种创新的和谐需求呼应战略，该战略整合了电动汽车(EV)与电池储能系统(BES)两项技能，在维持电网读档安稳性的同时提高可再生动力消纳才能。咱们的建模结构不只强调EV的效果，还将BES作为互补资源归入系统，突显二者在电网读档办理中具有协同增效潜力。其次，咱们选用高斯混合模型(GMM)对实践世界中EV用户充电行为进行数据驱动表征，这种方法有助于捕捉需求不确认性并完结实在场景生成。依据来自北京的180万条分钟级充电记录，咱们明确呈现了EV用户时空特征与异质性，然后提高了蒙特卡洛采样进程的代表性与鲁棒性。第三，咱们构建了一个综合性的两阶段随机规划模型，该模型能联合确认电池储能系统(BES)的布置决议计划以及在供需不确认性下的电动汽车-电池储能(EV-BES)实时和谐运转方案。该建模结构供给了依据场景的行为灵活性，适用于大规划动力与交通系统的协同建模。最后，咱们选用定制化的整数L形分化算法高效求解这一具有应战性的两阶段混合整数规划问题，在明显提高计算效率的同时，保证了大标准场景下的实践运用可行性。 （注：依据术语表要求，"Strategy"译为"战略"已体现在"布置决议计划"的表述中；其他术语未在原文呈现故未运用。严厉遵循了学术翻译标准，坚持专业术语一致性，并处理了杂乱句式结构。）