電力交通融合下的智能車網互動技術研究-面向社會治理的車網互動新視角-靳小龍

——面向社會治理的車網互動新視角靳小龍、穆云飛、董曉紅天津大學，電氣自動化與信息工程學院目目錄今02研究難點03研究路線04部分成果●新型電力系統(tǒng)調節(jié)能力需求：在新能源大發(fā)展背景下，供需兩端雙重不確定性疊加，加大●新能源汽車具備調節(jié)能力：近年來我國新能源汽車行業(yè)發(fā)展迅速，海量新能源汽車可作為可控負荷或移動儲能發(fā)揮靈活性調節(jié)能力，為新型電力系統(tǒng)高效經濟運行提供重要支撐。新型電力系統(tǒng)調節(jié)能力缺口增大保有量(萬保有量(萬輛)源荷功率源荷功率新能源汽車增長態(tài)勢迅猛0201320142015201620172018201920202021202220232024時間2■我國公共充電樁數(shù)量全球第一，但充電樁平均利用率不足10%,資源利用低效■充電負荷高度集中，供需兩側資源錯配嚴重，社會治理難度進一步加大*數(shù)據(jù)來源：INTERNATIONALENERGYAGENCYGlobalEVOulook2024[EBOL/IEA.(2024-04).htps:/reporisglobalev-oulook-20243■車網互動是一個多方利益協(xié)調與需求匹配的系統(tǒng)性問題，只有通過宏觀數(shù)據(jù)融通、政策引導、模式創(chuàng)新，才能從本質上解決有限公共資源約束下大規(guī)模新增電動汽車的高效精準引導和互動。的高效精準引導和互動?！鲕嚬珮侗?:1,優(yōu)于全國平■車公樁比3:1,優(yōu)于全國平均7.9:1用戶數(shù)據(jù)電網數(shù)據(jù)政府數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)層電力層交通層集，補能體驗差>缺乏融合多主體的宏觀數(shù)據(jù)能力及頂層機制設計對用戶的充換電消費心理刻畫不足■充電服務費不合理力建設4背景——餐飲行業(yè)為例對立?分群品“分析”餐飲行業(yè)“了解”餐館與食客“引導”餐館與食客在哪里?(電網端)(樁端)公共數(shù)據(jù)服務能力建設公共數(shù)據(jù)服務能力建設車網互動→“分析”場站與用戶·微觀：美團怎么推送信息刺激食客消費?場站1場站1場站n?用戶群2用戶群3用戶群n用戶群2用戶群3用戶群n戶充放電?從/1娃5研究方向突破方向：跨行業(yè)信息融合支撐構建多方共贏車網研究方向形成數(shù)據(jù)全態(tài)勢感知、價值全鏈條傳導、資源全流程優(yōu)化的車網互動新范式人-車-樁-路-網融合互動用戶信息場站信息電網信息路網信息目目錄今03研究路線04部分成果05總結治理目標問題凝練關鍵技術①多維主客觀因素影響下的電動汽車群②充換電場站有限服務能力下的用戶高質體彈性需求評估及邊際成本分析技術量充換電引導技術 8目錄目錄02研究難點03研究路線04部分成果今今全域電動汽車群體供需匹配(宏觀調控)數(shù)據(jù)融合的場站級用戶精準引導(微觀引導)區(qū)域動態(tài)供需關系精準識別T時間軸T時間軸用戶動態(tài)信息用戶動態(tài)信息分時分區(qū)引導價格制定區(qū)域空間遷移用戶彈性需求評估修正區(qū)域用戶修正區(qū)域引導價格地圖發(fā)布車企/地圖服務商/運營商高精度動態(tài)信息獲取引導方案引導方案A用戶A場站服務能力評估評估制定監(jiān)管車企+地圖服務商高用戶新穩(wěn)態(tài)充電場充電場站用戶B用戶C突破兼顧宏觀調控與精準引導的社會供需匹配難題J建設目錄目錄02研究難點03研究路線04部分成果05總結問題1:對充電負荷的準確預測依賴于對電動汽車數(shù)量的預先估算。電動汽車的數(shù)量受多重因素影響難以預測。1分析影響電動私家車的相關因素，為消費者決策行為提供關鍵因素；2.采用小世界網絡模型生成消費者社交網絡，并將其作為社交網絡效用傳遞到消費者決策模型中；3.構建基于小世界網絡和馬爾可夫鏈的消費者決策模型以描繪消費者狀態(tài)轉變；4.創(chuàng)建消費者智能體并推演電動私家車保有量的發(fā)展演變。消費者決策行為矩陣個消費者因素界網絡出行需求。結果：利用該方法可預測各省份結果：利用該方法可預測各省份EPC保有量發(fā)展情況，為我國的充電設備投資提供有效參考。a智能體消費者社交網絡社交網絡效用社交網絡效用消費者決策模型消費者2技術發(fā)展速度嫁合技術性能換車范求考慮汽車綜合效直傳影響感知感效用的巷力建設“需”是多少?充電負荷預測對于運輸和配網絡的運營非常重要?？紤]電動汽車用戶一天內有多種充電行為，提出一種兼顧多種充電行為協(xié)交通網絡交通網絡電力網絡電力網絡出行需來)車輛出行模型車輛出行模型(1)出行需求模型息息出行鏈理論簡出行路徑(2)交通模型基于隊列的運動波模型出行路徑上游隊列下游隊列出行路線(3)出行路線出行路線c出行時間結果表明，本文所提方法可為多類型充電設施之間的整體運營管理以及多ou地ru)7路徑選擇模型出行路徑充電位置交通-充電仿真模型調整路徑選擇更新交通擁堵未達到交通動態(tài)均衡↓達到交通動態(tài)均衡交通動態(tài)均衡狀態(tài)下電動汽車快充、慢用戶能耗模型ACE{(,7)-[L(%)+吧(7)]a“供”能給多少?3.多類型差異化充換電場站精準畫像及服務能力評估數(shù)據(jù)調研換電站大模型輸出資源信息基礎參數(shù)提取服務費場服務費場站A在時段的開放成本運營維護運營維護其他成本3.多類型差異化充換電場站精準畫像及服務能力評估>場站的資產回收率是場站投資以及服務費定價的重要因素，通過測算場站的資產收益率可以看出，目前能>場站的資產回收率是場站投資以及服務費定價的重要因素，通過測算場站的資產收益率可以看出，目前能在5年內回收成本的場站不到20%,10年內回收成本的場站不到40%,迫切需要提高場站的投資效率和利用率?！肮蹦芙o多少?4、充電設施運營商補償價格定價策略商/負荷聚合商能量套利-放電能量套利-充電配電網EV充電服務-放電。在電力與交通網絡深度耦合的情況下，需要考慮充電設施運營商、電力系統(tǒng)運營商和電動汽車用戶的利益，以充分利用充電負荷的時間靈活性。研究結果表明，考慮用戶響應意愿可以降低EVA決策風險，并提高用戶滿意度，實現(xiàn)并提高用戶滿意度，實現(xiàn)EVA與EVa上層領導者上層領導者EVA決策目標約束條件：①補償價格約束②滿意度成本約束③總功率約束充放電功率不響應EVMaxEV充電成本最小約束條件：①功率約束中標容量電動汽車用戶補償跟隨者決策目標電網電價信息響意“供”和"需”如何匹配?臺區(qū)倍容量接入臺區(qū)倍容量接入配電網周用電量臺變容量配電網運營商配電網運營商可用容量分配配電網用戶用戶出行時間充電功率安全界限充電權安全界限充電權安全界限需求電量用戶類型安全界限臺變功率平衡臺變功率平衡用戶日充電量風險場景智能控制無感有序充放電控制負荷峰值安全電量用戶2負荷峰值安全協(xié)同協(xié)同%“供”和“需”如何匹配?6、考慮交通時滯的配電網-交通網協(xié)同優(yōu)化運行(公共場站)權重時滯參數(shù)修正模型權重電負荷負荷模型下層優(yōu)化路段流量站內信息充電站模型多目標成本站內信息充電站模型多目標成本配電網節(jié)點負荷權重更新模型配電網最優(yōu)配電網節(jié)點負荷權重更新模型●目錄目錄少01項目背景02研究難點03研究路線04部分成果>目前城市有限公共資源下的充換電服務存在供需結構性矛