本文是一篇电气自动化论文，本文建立了基于多主体双层博弈的EV动态定价机制模型，兼顾EV用户、EVA和DSO三方的利益，提高了EV用户响应电价的积极性。
第一章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
在全球化石能源紧张、石油资源减少、生态污染严重及温度不断攀升的背景下，电动汽车（electric vehicle，EV）大规模并网已成为未来发展的重要方向[1]。相较于传统燃油汽车，EV具有低噪音、高能效、无尾气和低污染等诸多优势，具有较好的应用前景。
随着国民经济产业结构的优化升级和分布式能源的迅猛发展，全社会用电需求急剧增加，呈现出电网负荷峰谷差不断增大的趋势，因此迫切需要挖掘电网需求侧响应潜力[2]。EV具备充放电特性，既可以看作可调节的电力负荷，也可以看作分散式储能资源，为应对电力需求导致的峰谷变化提供了新的解决方案。EV大部分时间无行驶需求，可以通过引导其充放电行为参与电网调峰调频等辅助服务。但随着EV规模的增加，其无序接入电网会对电力系统的稳定运行带来冲击，可能加剧电网负荷波动，降低电能品质；严重时可能导致负荷越限，造成严重事故[3,4]。因此，如何建立合理有效的动态定价机制引导大规模EV充放电行为成为了重要的研究课题。
售电侧电力体制改革背景下，引导和管理区域内大规模EV与电网交互愈发重要。EV聚合商（electric vehicle aggregator，EVA）作为具有优化调度和调控能力的角色，通过整合大规模EV集群获得了单辆EV无法实现的电能竞价和参与电网辅助服务能力，不但降低了EV参与电力市场调度的难度，还提高了其在购售电市场的竞争力[5]。配电系统运营商（distribution system operator，DSO）作为一种新兴市场主体，专注于区域电网调度运营，负责维护配电系统的安全和经济运行，同时保证电能质量[6]。在含有大量EV灵活负荷的配电网中，由于EV集中充电可能导致电网出现阻塞，DSO需要根据用户需求特性及配电网运行状态，对各个灵活负荷发出调整信号或指令，使系统安全稳定运行[7]。同时对电网侧削峰填谷需求进行优化，为终端用户提供多样化服务。作为独立的利益相关方，DSO、EVA和EV用户在利益的关注点上存在差异，因此在做出决策时，他们所追求的优化目标也各不相同。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 V2G多主体博弈
博弈论作为一种先进理论工具，旨在优化各主体决策，通过多个主体之间的博弈，求解彼此行为最优决策[10]。在当前V2G互动加速、电力体制不断改革的大背景下，现代电力系统呈现出多利益主体共存的趋势。博弈论为多主体间优化决策提供了新的解决方案，有助于在复杂电力系统中实现更高效、更公平的资源配置和运营管理[11]。
在EV用户参与市场V2G互动方面，博弈论已经取得了广泛应用。在合作博弈方面，文献[12]基于合作博弈理论采用Shapley值对各主体贡献度进行量化，将利益进行合理分配。文献[13]考虑多EV用户间合作联盟收益，基于合作博弈建立EV动态分时优化充放电模型，对EV充放电时段进行引导规划。文献[14]考虑天然气、电网公司及EV用户组成的综合能源系统，以各方利益最大为目标建立多主体合作博弈规划模型。在非合作博弈方面，文献[15]基于非合作博弈理论，以多元主体利益最大为目标引导EV的充放电行为。文献[16]考虑政府机构环境效益和电力公司发输配用设备投资，基于非合作博弈以各利益相关者利益最大为目标制定V2G服务框架。文献[17]考虑插入式EV充电需求对电网的影响，提出了一种基于Stackelberg博弈的EV分布式充电控制方法。文献[18]考虑电力、天然气综合能源系统，提出投资主体竞价策略引导EV充放电行为，建立完全信息动态Stackelberg博弈模型。
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第二章 博弈论基本模型
2.1 博弈基本概念
2.1.1 经典博弈
博弈论，亦称对策论，主要研究主体存在利益交织或对立的情况下，如何依据自身状况及掌握的信息来做出最符合自身或所属团体利益的决定。19世纪初，市场主要受少数几个大厂商的控制，博弈理念开始出现并在双寡头产量与价格竞争模型中得到了实践。1928年，John von Neumann成功地论证了博弈论基本原理，为博弈论后续发展打下了坚实的基础。1944年《博弈论与经济行为》一书的出版，不仅将博弈范围从二人扩展至多人，更首次将博弈论融入经济学研究。之后，双人零和博弈一度成为博弈论研究的焦点，揭示了在两人对弈中，一方之得必为另一方之失的零和现象。
经典博弈论，以纳什均衡为理论核心，模拟理性主体在决策过程中的思维与行动。它基于一个理想化假设：所有参与者均具备“完全理性”，能够洞见所有潜在情境，深刻理解他人策略选择，并拥有快速的计算与逻辑推理能力。然而，这种纯粹的理性概念在实际应用中对于人的行为预测显得力不从心，因为它忽略了现实世界中的复杂性和不确定性因素。实际中博弈主体需要通过不断的观察、学习和试错来动态地调整自身策略，最终达成某种均衡[53]。
博弈论应用通常建立在以下理性假设之上。首先，决策参与者被假定为完全理性，他们的唯一目标是最大化自身利益或最小化潜在损失，不会为了整体利益而牺牲个人所得。其次，这一理性假设普遍适用于所有博弈参与者，每位参与者都深知其他人也同样遵循这一理性原则。最后，假设所有参与者对于其所处的环境以及其他参与者的行为和决策都有着准确无误的判断和预期。这些理性假设共同构成了博弈论分析和应用的基础。
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2.2 演化博弈模型
2.2.1 动态演化模型
经典博弈论在描绘现实博弈行为时存在一定的局限，因此催生了更为贴近实际的演化博弈论。这一崭新的理论框架充分考虑了参与者的有限理性决策因素，从而使其在解释和预测现实生活中的博弈行为时展现出更高的灵活性和实用性。演化博弈论强调参与者的有限理性，即他们的知识、信息以及计算和推理能力都受到一定限制，导致决策具有不确定性。该理论着眼于群体行为的动态变化，优秀策略在群体中逐渐得到传播。它打破了经典博弈论的框架，不再设定参与者具有超级理性，而是依据实际情况进行调整和学习。这种转变使得演化博弈论在解释和预测现实博弈行为时更为贴切和灵活，成为经典博弈论的重要补充，为研究复杂系统中的决策行为提供了有力支持。适应度函数f考虑各策略在群体中的比例分布，为理解种群中的策略选择和演化提供了有力工具[54]。
本文建立的演化博弈模型中，EV用户和DSO作为V2G互动的利益相关者，以最大化自身利益为目标进行策略选择。他们根据不断变化的博弈信息调整自身策略，并按一定顺序进行决策。演化博弈决策过程如图2-2所示。
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博弈收益反映了不同策略选择下参与者的利益得失。在动态演化过程中，参与者基于有限信息和当前状态做出决策，呈现惯性和近视特性，参与者倾向于保持现状且不考虑未来动作，即策略调整非频繁发生，此时决策主体会依据现有信息判断是否需要调整自身策略。决策主体惯性特性可以通过随机闹钟表示，体现了策略调整的偶然性和不确定性。在种群状态的演化进程中，假设每个个体都配备了一个独特的闹钟，这个闹钟不具备后效性，即它不会受到之前状态的影响。当个体i的闹钟启动，其可以根据目前已有信息重新进行策略选择。其策略由i转变为j的概率被称为条件转换概率ρij，由此可以更深入地理解种群中策略的动态变化和个体的行为选择。
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第三章 基于演化博弈的V2G利益相关者互动行为分析 .......................... 16
3.1 利益相关者互动行为 ............................. 16
3.1.1 利益相关者收益矩阵 .................................. 16
3.1.2 利益相关者互动行为 .............................................. 18
第四章 基于分时段演化博弈动态定价模型与激励度评价指标 ................... 29
4.1 分时段演化博弈动态定价模型 ......................... 29
4.1.1 峰平谷时段划分模型 ....................................... 29
4.1.2 分时段演化博弈动态定价模型 ............................. 30
第五章 基于多主体双层博弈EV动态定价机制模型 ......................... 44
5.1 多主体双层博弈EV动态定价机制模型 .................................... 44
5.2 多主体双层博弈EV动态定价机制模型求解 .................................. 46
第五章 基于多主体双层博弈EV动态定价机制模型
5.1 多主体双层博弈EV动态定价机制模型
多主体双层博弈EV动态定价机制模型由上层分时段演化博弈模型与下层主从博弈模型组成。DSO将电网负荷曲线及风电、光伏出力数据传递给EVA，考虑火电机组出力、EVA外电网购电及EV用户反向售电，以EVA和EV用户收益最大为目标建立主从博弈模型。
（1）火电机组模型
风能和光能是清洁能源的代表，当区域电网内存在用电负荷需求时，会优先使用风电、光伏等新能源发电，减少环境污染。当风光出力无法平衡负荷高峰期的用电需求时，火电机组调节出力，确保系统功率平衡。随着国家新能源装机总量的快速增长，火电机组在电力总装机容量中占比虽然有所降低，但电源结构仍然以火电为主。新型电力系统由化石能源为主体转换为以新能源为主体将是一个适应调整的长期过程。火电机组燃料消耗成本与运维成本如式(5-1)-(5-2)所示。
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结论
为了引导大规模EV充放电行为，激励EV可调度资源的释放，本文建立了基于多主体双层博弈的EV动态定价机制模型，兼顾EV用户、EVA和DSO三方的利益，提高了EV用户响应电价的积极性。本文主要贡献和结论如下：
1.主要贡献
（1）综合考虑车载电池损耗、充电桩损耗、电网调峰收益、EV放电电价和放电电量，建立利益相关者收益矩阵，分析EV放电电价和放电电量对EV用户和DSO参与V2G互动的行为选择的影响，车载电池损耗、充电桩损耗和电网调峰收益对不同利益相关者参与V2G互动意愿的影响。
（2）充分考虑电网负荷曲线的季节特性和时段特性，对利益相关者收益矩阵进行优化，建立分时段演化博弈动态定价模型和EV用户激励度评价指标，引导EV用户的充放电行为，提高EV用户和DSO参与V2G互动的意愿。
（3）兼顾DSO、EVA和EV用户三方收益，考虑EV可调度容量建立多主体双层博弈EV动态定价机制模型，增强了各季节电网对EV用户分时段有序充放电的调控能力，激励了各季节EV可调度资源的释放。
2.主要结论
（1）EV用户与DSO的V2G互动是一个动态演化过程，EV放电电价和放电电量会影响利益相关者互动行为的选择，且收益是影响其互动行为选择的关键因素。EV放电电价和放电电量均处于合理区间时，EV用户和DSO才均能从互动行为中获益，从而选择参与V2G互动，为EV动态电价的制定提供了参考。
（2）车载电池损耗、充电桩损耗和电网调峰收益的变化会影响EV用户和DSO的参与V2G互动的意愿，车载电池损耗较大时甚至会改变EV用户参与V2G互动的行为。制定EV动态电价时需要考虑车载电池损耗、充电桩损耗和电网调峰收益等因素的影响，提高利益相关者参与V2G互动的积极性。
参考文献（略）