【摘 要】
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全球能源供需紧张,世界各国正在努力实现“碳中和”,发展节能和新能源成为主流趋势。随着电动汽车（EV）的普及以及其本身低污染和无噪音的特性,在全球范围内得到大力发展。但庞大的用户集群倾向于晚间用电高峰期充电,不仅会导致夜间电力需求激增,还会增加用户充电成本。如何制订社区EV充电策略使得EV代理商和EV用户双方的均衡利益最大化是电力系统研究的重要内容。传统的电力系统优化策略往往只考虑到电网侧或需求侧的
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全球能源供需紧张,世界各国正在努力实现“碳中和”,发展节能和新能源成为主流趋势。随着电动汽车（EV）的普及以及其本身低污染和无噪音的特性,在全球范围内得到大力发展。但庞大的用户集群倾向于晚间用电高峰期充电,不仅会导致夜间电力需求激增,还会增加用户充电成本。如何制订社区EV充电策略使得EV代理商和EV用户双方的均衡利益最大化是电力系统研究的重要内容。传统的电力系统优化策略往往只考虑到电网侧或需求侧的单方模型而忽略了双方共同作用下的博弈策略模型,使得优化结果出现折损。基于以上原因,本文利用社区历史用电数据,根据用户集群与代理商双方的需求建立EV集群充放电博弈策略模型,并求解规定条件下两方最优博弈解以实现均衡利益最大化的目标。并以此展开了如下研究工作:（1）经典EV充电两方模型及充电模型建模。选取了具有中国用户行为特征的电动汽车出行数据,并对出行数据进行函数拟合。对EV用户和EV代理商双方收益建模,利用蒙特卡洛算法和PSO算法对模型进行仿真,研究双方收益之间的关系,并提出了经典模型存在的问题。（2）基于LSTM神经网络的电价数据预测模型。介绍了电价数据的特点以及利用LSTM神经网络提取电价特征的优点,分别利用LSTM长短期记忆网络和ARIMA算法对历史电价数据进行预测并对比两算法优缺点。（3）基于MADDPG多智能体算法的EV充放电博弈策略模型。对多智能体算法进行对比并结合课题研究特点选取合适算法,利用多智能体算法构建马尔可夫博弈,创建动作-状态空间函数以及EV充电两方模型的目标函数,对算法模型进行仿真求博弈均衡解,并对超参数进行多值选取进行对比。利用多智能体算法和电价预测模型对充放电博弈模型进行仿真试验,结果表明:本文提出的算法模型相比于DDPG算法和经典PSO算法在用户充电满意度方面分别提高了4.6%和6.1%,在代理商收益方面分别提升了4.1%和6.7%,验证了本文所提方法的有效性。
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