【摘要】：電動(dòng)汽車的大量接入將給電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)危害,通過(guò)充電價(jià)格的調(diào)整可以合理引導(dǎo)電動(dòng)汽車的充電行為,減小電動(dòng)汽車負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)的影響�；趦r(jià)值函數(shù)推導(dǎo)出自彈性系數(shù)和互彈性系數(shù)的計(jì)算公式,在考慮對(duì)用戶的引導(dǎo)程度不同和電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)的情況下提出了2種分時(shí)電價(jià)方案,并建立了電動(dòng)汽車充電的分時(shí)電價(jià)引導(dǎo)模型。對(duì)比分析2種不同方案下的最優(yōu)分時(shí)電價(jià),結(jié)果表明實(shí)行分時(shí)電價(jià)可以對(duì)電動(dòng)汽車用戶的充電行為進(jìn)行有效引導(dǎo),并且峰谷電價(jià)差增大,更有利于平抑電網(wǎng)的負(fù)荷波動(dòng),提高用戶充電的經(jīng)濟(jì)性
【圖文】：

第37卷第9期佟欣，等:基于價(jià)值函數(shù)的電動(dòng)汽車充電價(jià)格引導(dǎo)研究電動(dòng)汽車http://www．cepc．com．cn333算例分析3.1研究對(duì)象及數(shù)據(jù)本文以北京某區(qū)域的典型日負(fù)荷數(shù)據(jù)為電網(wǎng)基礎(chǔ)負(fù)荷，具體數(shù)據(jù)如圖1所示。利用蒙特卡洛算法模擬500輛電動(dòng)汽車無(wú)序充電的負(fù)荷數(shù)據(jù)，充電功率按照3kW計(jì)算。將電動(dòng)汽車的負(fù)荷加入到電網(wǎng)負(fù)荷得到系統(tǒng)總負(fù)荷曲線，如圖2所示。未實(shí)施分時(shí)電價(jià)時(shí)，電動(dòng)汽車的固定充電電價(jià)采用目前已實(shí)行的1.2元/(kW·h)。分時(shí)電價(jià)的時(shí)段劃分:峰時(shí)段為12:00—21:00;平時(shí)段為7:00—12:00和21:00—24:00;谷時(shí)段為0:00—7:00。圖1原電網(wǎng)日負(fù)荷分布圖Fig.1Loaddistributionoforiginalpowersystem圖2加入電動(dòng)汽車負(fù)荷后的系統(tǒng)總負(fù)荷曲線Fig.2Loadofpowersystemaddedelectricvehiclechargingload為了求解彈性系數(shù)，利用電動(dòng)汽車基礎(chǔ)設(shè)施示范項(xiàng)目“TheEVProject”的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析［21］。采用數(shù)據(jù)分析軟件stata，選取多組數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代，結(jié)合價(jià)值函數(shù)計(jì)算，，最終得到彈性系數(shù)矩陣:E=－0.69660.33400.43000.2600－0.67140.41741.29070.2665－1.6572(25)自彈性系數(shù)都為負(fù)數(shù)，表明當(dāng)本時(shí)段的充電電價(jià)升高時(shí)，該時(shí)段的充電負(fù)荷下降。從互彈性系數(shù)來(lái)看，谷期電價(jià)是影響電動(dòng)汽車用戶充電行為的重要因素，當(dāng)谷期電價(jià)降低時(shí)，用戶會(huì)將峰時(shí)段和平時(shí)段的的負(fù)荷轉(zhuǎn)移到谷時(shí)段。3.2不同方案的分時(shí)電價(jià)求解結(jié)果分時(shí)電價(jià)方案一是以平時(shí)段的電價(jià)為基準(zhǔn)，保持平時(shí)段的電價(jià)不變，利用電動(dòng)汽車充電電價(jià)引導(dǎo)模型計(jì)算峰時(shí)電價(jià)和谷時(shí)電價(jià)。而方案二的各個(gè)時(shí)段電價(jià)均發(fā)生變化，計(jì)算此時(shí)的最優(yōu)分時(shí)電價(jià)以及負(fù)荷變化情況。2種方案分別得到的各時(shí)段最優(yōu)電價(jià)如表1所示。實(shí)施分時(shí)電價(jià)前后的電網(wǎng)總負(fù)荷變化情況如圖3所

第37卷第9期佟欣，等:基于價(jià)值函數(shù)的電動(dòng)汽車充電價(jià)格引導(dǎo)研究電動(dòng)汽車http://www．cepc．com．cn333算例分析3.1研究對(duì)象及數(shù)據(jù)本文以北京某區(qū)域的典型日負(fù)荷數(shù)據(jù)為電網(wǎng)基礎(chǔ)負(fù)荷，具體數(shù)據(jù)如圖1所示。利用蒙特卡洛算法模擬500輛電動(dòng)汽車無(wú)序充電的負(fù)荷數(shù)據(jù)，充電功率按照3kW計(jì)算。將電動(dòng)汽車的負(fù)荷加入到電網(wǎng)負(fù)荷得到系統(tǒng)總負(fù)荷曲線，如圖2所示。未實(shí)施分時(shí)電價(jià)時(shí)，電動(dòng)汽車的固定充電電價(jià)采用目前已實(shí)行的1.2元/(kW·h)。分時(shí)電價(jià)的時(shí)段劃分:峰時(shí)段為12:00—21:00;平時(shí)段為7:00—12:00和21:00—24:00;谷時(shí)段為0:00—7:00。圖1原電網(wǎng)日負(fù)荷分布圖Fig.1Loaddistributionoforiginalpowersystem圖2加入電動(dòng)汽車負(fù)荷后的系統(tǒng)總負(fù)荷曲線Fig.2Loadofpowersystemaddedelectricvehiclechargingload為了求解彈性系數(shù)，利用電動(dòng)汽車基礎(chǔ)設(shè)施示范項(xiàng)目“TheEVProject”的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析［21］。采用數(shù)據(jù)分析軟件stata，選取多組數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代，結(jié)合價(jià)值函數(shù)計(jì)算，最終得到彈性系數(shù)矩陣:E=－0.69660.33400.43000.2600－0.67140.41741.29070.2665－1.6572(25)自彈性系數(shù)都為負(fù)數(shù)，表明當(dāng)本時(shí)段的充電電價(jià)升高時(shí)，該時(shí)段的充電負(fù)荷下降。從互彈性系數(shù)來(lái)看，谷期電價(jià)是影響電動(dòng)汽車用戶充電行為的重要因素，當(dāng)谷期電價(jià)降低時(shí)，用戶會(huì)將峰時(shí)段和平時(shí)段的的負(fù)荷轉(zhuǎn)移到谷時(shí)段。3.2不同方案的分時(shí)電價(jià)求解結(jié)果分時(shí)電價(jià)方案一是以平時(shí)段的電價(jià)為基準(zhǔn)，保持平時(shí)段的電價(jià)不變，利用電動(dòng)汽車充電電價(jià)引導(dǎo)模型計(jì)算峰時(shí)電價(jià)和谷時(shí)電價(jià)。而方案二的各個(gè)時(shí)段電價(jià)均發(fā)生變化，計(jì)算此時(shí)的最優(yōu)分時(shí)電價(jià)以及負(fù)荷變化情況。2種方案分別得到的各時(shí)段最優(yōu)電價(jià)如表1所示。實(shí)施分時(shí)電價(jià)前后的電網(wǎng)總負(fù)荷變化情況如圖3所

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