【摘 要】
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针对海量电动汽车参与电网调峰造成调度维度过高的问题，文章以电动聚合商（EVA）为中间媒体，提出一种以集群方式参与调峰的电动汽车调度策略。该策略基于Stackelberg理论构建主从博弈模型。其上层以电网运营商（DSO）的调峰需求和调峰成本为优化目标，采用改进的多目标粒子群算法，得到DSO的博弈策略集。模型下层基于模糊神经网络，构建车主入网意愿计算模型；根据电动汽车荷电状态、车辆的充放电可调控时长及
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针对海量电动汽车参与电网调峰造成调度维度过高的问题，文章以电动聚合商（EVA）为中间媒体，提出一种以集群方式参与调峰的电动汽车调度策略。该策略基于Stackelberg理论构建主从博弈模型。其上层以电网运营商（DSO）的调峰需求和调峰成本为优化目标，采用改进的多目标粒子群算法，得到DSO的博弈策略集。模型下层基于模糊神经网络，构建车主入网意愿计算模型；根据电动汽车荷电状态、车辆的充放电可调控时长及下层优化电价，计算出电动汽车参与调峰的意愿值，并按车主参与意愿值对车辆进行集群，EVA将集群电量回馈给DSO重新调整最优策略。对调度策略的仿真结果显示，电网峰-谷差率降低13.22%，这表明EVA在满足电网调峰需求的同时，有效降低了自身的运营成本，且车主能在参与调峰过程中获取收益。
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