CN104484808A - 电动汽车参与电力***的优化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电动汽车参与电力***的优化调度方法, 包括如下步骤：首先, 建立计及电动汽车代理商参与***优化调度的数学模型和电动汽车代理商的充电需求模型；根据电动汽车代理商和电力公司分别对电动汽车参与***优化调度为电力公司带来的收益和电动汽车代理可能遭受的损失的估计, 分别确定报价并不断调整修正，直到达成一致。本发明的优化调度方法可缓和***负荷的峰谷差, 减少***运行成本, 电动汽车代理商和电力***调度均可以获得收益，达到双赢的目的。

Description

电动汽车参与电力***的优化调度方法

技术领域

本发明涉及一种计及电动汽车参与电力***的优化调度方法，属于电动汽车和电力***调度的互动技术领域。

背景技术

化石能源危机、气候变暖等一系列全球性问题促使电力***向低排放、低能耗的方向发展。在发电侧,通过逐步淘汰高耗能机组和发展风力发电、太阳能光伏发电等可再生能源来降低碳排放,采用热电联产实现能量的循环利用等来提高能源利用效率。在负荷侧,通过引入智能家居、智能负荷等概念来改善电能利用效率；其中,电动汽车(Electric Vehicle,简写为EV)作为替代传统化石燃料汽车的新型汽车,在节能减排方面具有明显优势。此外,EV具有比较灵活的调度性能,可以参与电力***优化调度,改善***运行的经济性。在上述背景下,本发明针对EV通过代理商参与电力***日前优化调度问题,研究EV代理商与电力公司的谈判策略。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，是在满足电动汽车用户充电需求的前提下，代理商调度电动汽车负荷参与电力***调度的优化，与电力***调度的谈判机制和谈判策略。

本发明的一种电动汽车参与电力***的优化调度方法，包括以下步骤：

(1)确定EV代理商初始报价

EV代理商根据EV充电模型制定EV充电计划,作为初始计划上报给电力调度中心,同时申报代理商可以参与调度的EV负荷限值和为保证调度后不同EV用户的充电协议仍然能得到满足,EV代理商在所有调度时段的总购电量需保持不变，约束为式(1):

$\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔP}}_{\mathrm{CH}}^{-}(a,t)=\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔP}}_{\mathrm{CH}}^{+}(a,t)---\left(1\right)$

结合(1),EV代理商在T1时段内减少或增加的充电负荷总量等于在T2时段内增加或减少的充电负荷总量,设电力公司和EV代理商的谈判价格为单位调整电量的价格,EV代理商a的收益R_EVA(a)为谈判获得的收益与参与调度产生的额外运行成本之差,即:

$R_{\mathrm{EVA}}\left(a\right)=\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}}\left(a\right)}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\ΔP}}_{\mathrm{CH}}^{+}(a,t)+{\mathrm{\ΔP}}_{\mathrm{CH}}^{-}(a,t))-\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_S\left(t\right)({\mathrm{\ΔP}}_{\mathrm{CH}}^{+}(a,t)-{\mathrm{\ΔP}}_{\mathrm{CH}}^{-}(a,t))---\left(2\right)$

式中:λ_bid(a)为代理商a的报价，λ_S(t)为电力公司在t时段的报价；

假设EV代理商a期望的最低收益和期望的最高收益所对应的单位电量调整价格分别为λ_bid,min(a)和λ_bid,max(a)；其中,λ_bid,min(a)为EV代理商估计的调度单位EV充电电量的额外成本和期望的最小收益之和,λ_bid,max(a)与EV代理商预计的参与***调度对***运行成本减少的贡献和EV代理商期望获得的效用有关,可由式(3)计算：

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\max }\left(a\right)={\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ex}}\left(a\right)\frac{\mathrm{\Δ}{\tilde{C}}_G\left(a\right)}{\frac{1}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left|\mathrm{\Δ}{\tilde{P}}_D(a,t)\right|}---\left(3\right)$

式中:和分别为EV代理商a估计的总减少运行成本和***在t时段需要的调整电量；γ_ex(a)为EV代理商a期望获得的效用占总减少运行成本的系数；

EV代理商a在第一次报价时会选择最高报价λ_bid,max(a)；若未能与电力公司达成一致,则逐渐降低谈判报价,直至与电力公司达成协议或达到最低报价λ_bid，min(a)为止；采用线性报价策略，假设谈判最大回合数为K_max,EV代理商a在第k轮的谈判出价为:

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}}^k\left(a\right)={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\max }\left(a\right)-\frac{k-1}{K_{\max }-1}\left({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\max }\left(a\right){-\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\min }\left(a\right)\right)---\left(4\right)$

(2)电力公司确定初始报价

电力公司根据和得到各时段期望的负荷调度量和通过调度EV负荷可以减少的***运行成本ΔC_G,其中可由式(5)计算：

${\mathrm{\ΔP}}_D^{\⊕}\left(t\right)=\underset{a=1}{\overset{N_A}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\ΔP}}_{\mathrm{CH}}^{+}(a,t)-{\mathrm{\ΔP}}_{\mathrm{CH}}^{-}(a,t))---\left(5\right)$

通过计算ΔC_G和电力公司可以求得调度EV充电负荷可能获得的最大效用和调度的负荷总量,则电力公司报价的最大值λ_Sbid,max和最小值λ_Sbid,min可分别由式(6)和(7)得到：

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\max }={\mathrm{\π}}_{\max }\frac{{\mathrm{\ΔC}}_G}{\frac{1}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left|{\mathrm{\ΔP}}_D^{\⊕}\left(t\right)\right|}---\left(6\right)$

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\min }={\mathrm{\π}}_{\min }\frac{{\mathrm{\ΔC}}_G}{\frac{1}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left|{\mathrm{\ΔP}}_D^{\⊕}\left(t\right)\right|}---\left(7\right)$

式中:πmax和πmin分别为电力公司期望获得的最大和最小效用占总可减少运行成本的系数；

电力公司在第一次报价时会申报最低的价格λ_Sbid,min；若未能与EV代理商达成一致,或在t时段达成一致的EV代理商所提供的EV充电负荷调整量还达不到电力公司会逐渐提高谈判报价,直至达到最高报价λ_Sbid,max或已达成一致的EV代理商所提供的调整负荷量满足的需求；采用线性报价策略,在第k轮的谈判出价为:

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}}^k={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\min }+\frac{k-1}{K_{\max }-1}\left({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\max }{-\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\min }\right)---\left(8\right)$

(3)报价调整修正

在谈判过程中,EV代理商a可以根据估计的报价曲线和电力公司实际报价的差别,修正对电力公司调度需求和收益的预测：

${\widetilde{\mathrm{\λ}}}_{\mathrm{Sbid}}^k\left(a\right)=\frac{\mathrm{\Δ}{\tilde{C}}_G\left(a\right)}{\frac{1}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left|\mathrm{\Δ}{\tilde{P}}_D(a,t)\right|}({\widetilde{\mathrm{\π}}}_{\min }\left(a\right)+\frac{k-1}{K_{\max }-1}({\widetilde{\mathrm{\π}}}_{\max }\left(a\right)-{\widetilde{\mathrm{\π}}}_{\min }\left(a\right))---\left(9\right)$

式中:和分别为代理商a估计的电力公司第k轮的报价、估计的电力公司期望获得的最大和最小的效用占总可减少运行成本的系数；

当电力公司第k轮的实际报价高于EV代理商a的预期值,表明EV代理商低估了EV充电负荷调度对电力公司的总效用,则代理商可以考虑减少报价的让步幅度,反之亦然；此外,代理商a也可以根据代理商和电力公司的报价差调整让步策略,当报价相差较大时适当提高让步幅度,反之亦然；结合电力公司第k轮的报价信息和式(4),EV代理商a在第k+1轮调整后的谈判报价可根据式(10)-(12)得到；

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}\⊕}^{k+1}\left(a\right)={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}\⊕}^k\left(a\right)-{\mathrm{\ϵ}}_1(a,k){\mathrm{\ϵ}}_2(a,k)\frac{({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\max }\left(a\right)-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\min }\left(a\right))}{K_{\max }-1}---\left(10\right)$

${\mathrm{\ϵ}}_1(a,k)=\frac{{\widetilde{\mathrm{\λ}}}_{\mathrm{Sbid}}^k\left(a\right)}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}}^k}---\left(11\right)$

${\mathrm{\ϵ}}_2(a,k)={\left(\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}\⊕}^k\left(a\right)-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}}^k}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\max }\left(a\right)-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\min }\left(a\right)}\right)}^{\frac{1}{2}}---\left(12\right)$

式中:ε₁(a,k)和ε₂(a,k)分别为EV代理商对第k轮电力公司报价与代理商预期报价偏差的调整系数和第k轮电力公司报价与代理商报价差值的调整系数,分别可由(11)和(12)计算得到；

电力公司也会根据各EV代理商的报价调整自身的报价策略；考虑到多个EV代理商的竞争关系,报价最低的代理商会最早与电力公司达成协议,对成交价格和电力公司调整报价策略的影响最大；因此,考虑当代理商的最低报价与电力公司报价之差较大时,适当提高让步幅度,反之亦然。结合式(8),电力公司第k+1轮调整后的谈判报价可根据式(13)-(14)得到:

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}\⊕}^{k+1}={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}\⊕}^k+\mathrm{\σ}\left(k\right)\frac{({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\max }-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\min })}{K_{\max }-1}---\left(13\right)$

$\mathrm{\σ}\left(k\right)={\left(\frac{\underset{{a\∈N}_A}{\min }\left({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}}^k\left(a\right)\right)-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}\⊕}^k}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\max }-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\min }}\right)}^{\frac{1}{2}}---\left(14\right)$

式中:σ(k)为电力公司对第k轮所有EV代理商的报价与电力公司报价差值的调整系数,可由(14)计算得出。(4)EV代理商与电力公司谈判流程

根据3.1-3.3节的初始报价策略和报价调整策略,EV代理商和电力公司可以通过报价-学习-调整的方式,针对EV充电负荷的调度达成一致。在进行第k轮谈判时,所有NA个EV代理商同时向电力公司提交第k轮的报价电力公司也同时给出第k轮的报价当EV代理商a在第k轮申报的价格不高于电力公司提供的价格时,电力公司会考虑是否调度代理商a的EV充电负荷；若多个代理商的报价均不高于电力公司报价时,电力公司有权决定是否调度某个或某些EV代理商的充电负荷；若电力公司决定采用代理商a的EV参与调度,最终和代理商a成交的价格为双方报价的均值,即:

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{clear}}^k\left(a\right)=\frac{1}{2}({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}\⊕}^k+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}\⊕}^k\left(a\right))---\left(15\right)$

电力公司对代理商a所辖的EV充电负荷的调度需要通过优化实现,优化模型为(1)-(8),在目标函数中

需要增加支付给代理商a的调度费用C_A(a,k),其可通过式(16)计算:

$C_A(a,k)=\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{clear}}^k\left(a\right)}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{\ΔP}}_{\mathrm{CH}}^{+}(a,t)+{\mathrm{\ΔP}}_{\mathrm{CH}}^{-}(a,t))---\left(16\right)$

电力公司求解出EV负荷调度量后,提出包括调度量和支付价格的合约{C_A(a,k)}，代理商a选择接受或拒绝合约。

下面分两种情况分析代理商a的选择：

1.EV代理商a在某一时刻能提供的调度量被电力公司完全利用，在这种情况下,代理商a认为EV的可调度能力已经被完全利用,其倾向于接受电力公司提供的合约。

2.EV代理商a在所有时刻均未达到能提供的调度上限，由于EV代理商不了解电力公司需求的调度量,因此代理商a无法判断降低成交价格是否会提高充电负荷的被调度量,即使充电负荷的调度量提高了,实际的收益C_A(a,k)也可能降低。EV代理商可以根据自身的风险偏好,选择是否接受电力公司的合约。这里假设EV代理商均为风险厌恶型,即代理商会接受电力公司的合约。

当然,也有可能EV代理商a的报价低于电力公司报价而最终电力公司并未选择与代理商a签订协议,即代理商a的EV充电负荷未被电力公司调度(当电力公司期望调度的EV负荷很少时，就可能出现这种情况；在同一轮谈判中多个代理商的价格均低于电力公司的报价,电力公司通过调度最低价的代理商即可达到需求,则报价相对较高的代理商就不会被调度,即使他们的报价低于电力公司的报价)。在这种情况下,电力公司在满足需求后终止谈判进程,即使代理商a继续降低自身的报价,仍不会被调度。

本发明的有益效果是，采用本发明的调度方法可以实现代理商和电力公司均可以获得收益，达到双赢的目的。

附图说明

图1为谈判过程中的***负荷曲线

图2为两种不同的负荷曲线情况下的谈判过程曲线

具体实施方式

首先,建立了计及电动汽车代理商参与***优化调度的数学模型和电动汽车代理商的充电需求模型。之后,根据电动汽车代理商和电力公司分别对电动汽车参与***优化调度为电力公司带来的收益和电动汽车代理可能遭受的损失的估计,分别给出了其谈判报价策略和报价调整策略。最后,利用所提出的谈判策略，电动汽车代理商和电力***调度均可以获得收益，达到双赢的目的。

图1：在谈判过程中，调度电动汽车充电负荷对***日负荷曲线的改变，起到了削峰填谷的作用。

图2：对比了两种不同场景下电动汽车代理商报价曲线和电力公司谈判报价曲线。

Claims (1)

1.一种电动汽车参与电力***的优化调度方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)确定EV代理商初始报价

EV代理商根据EV充电模型制定EV充电计划,作为初始计划上报给电力调度中心，同时申报代理商可以参与调度的EV负荷限值和为保证调度后不同EV用户的充电协议仍然能得到满足,EV代理商在所有调度时段的总购电量需保持不变，约束为式(1):

$\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{CH}}^{-}(a,t)=\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{CH}}^{+}(a,t)---\left(1\right)$

结合(1),EV代理商在T1时段内减少或增加的充电负荷总量等于在T2时段内增加或减少的充电负荷总量,设电力公司和EV代理商的谈判价格为单位调整电量的价格,EV代理商a的收益R_EVA(a)为谈判获得的收益与参与调度产生的额外运行成本之差,即:

$R_{\mathrm{EVA}}\left(a\right)=\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}}\left(a\right)}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{CH}}^{+}(a,t)+\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{CH}}^{-}(a,t))-\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_S\left(t\right)(\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{CH}}^{+}(a,t)-\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{CH}}^{-}(a,t))---\left(2\right)$

式中:λ_bid(a)为代理商a的报价，λ_S(t)为电力公司在t时段的报价；

假设EV代理商a期望的最低收益和期望的最高收益所对应的单位电量调整价格分别为λ_bid,min(a)和λ_bid,max(a)；其中,λ_bid,min(a)为EV代理商估计的调度单位EV充电电量的额外成本和期望的最小收益之和,λ_bid,max(a)与EV代理商预计的参与***调度对***运行成本减少的贡献和EV代理商期望获得的效用有关,可由式(3)计算：

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\max }\left(a\right)={\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ex}}\left(a\right)\frac{\mathrm{\Δ}{\tilde{C}}_G\left(a\right)}{\frac{1}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left|\mathrm{\Δ}{\tilde{P}}_D(a,t)\right|}---\left(3\right)$

式中:和分别为EV代理商a估计的总减少运行成本和***在t时段需要的调整电量；

γ_ex(a)为EV代理商a期望获得的效用占总减少运行成本的系数；

EV代理商a在第一次报价时会选择最高报价λ_bid,max(a)；若未能与电力公司达成一致,则逐渐降低谈判报价,直至与电力公司达成协议或达到最低报价λ_bid,min(a)为止；采用线性报价策略，假设谈判最大回合数为K_max,EV代理商a在第k轮的谈判出价为:

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}}^k\left(a\right)={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\max }\left(a\right)-\frac{k-1}{K_{\max }-1}({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\max }\left(a\right)-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\min }\left(a\right))---\left(4\right)$

(2)电力公司确定初始报价

电力公司根据和得到各时段期望的负荷调度量和通过调度EV负荷可以减少的***运行成本ΔC_G,其中可由式(5)计算：

$\mathrm{\Δ}{P}_D^{\⊕}\left(t\right)=\underset{a=1}{\overset{N_A}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{CH}}^{+}(a,t)-\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{CH}}^{-}(a,t))---\left(5\right)$

通过计算ΔC_G和电力公司可以求得调度EV充电负荷可能获得的最大效用和调度的负荷总量,则电力公司报价的最大值λ_Sbid,max和最小值λ_Sbid,min可分别由式(6)和(7)得到：

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\max }={\mathrm{\π}}_{\max }\frac{\mathrm{\Δ}{C}_G}{\frac{1}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left|\mathrm{\Δ}{P}_D^{\⊕}\left(t\right)\right|}---\left(6\right)$

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\min }={\mathrm{\π}}_{\min }\frac{\mathrm{\Δ}{C}_G}{\frac{1}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left|\mathrm{\Δ}{P}_D^{\⊕}\left(t\right)\right|}---\left(7\right)$

式中:πmax和πmin分别为电力公司期望获得的最大和最小效用占总可减少运行成本的系数；

电力公司在第一次报价时会申报最低的价格λ_Sbid,min；若未能与EV代理商达成一致,或在t时段达成一致的EV代理商所提供的EV充电负荷调整量还达不到电力公司会逐渐提高谈判报价,直至达到最高报价λ_Sbid,max或已达成一致的EV代理商所提供的调整负荷量满足的需求；采用线性报价策略,在第k轮的谈判出价为:

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}}^k={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\min }+\frac{k-1}{K_{\max }-1}({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\max }-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\min })---\left(8\right)$

(3)报价调整修正

在谈判过程中,EV代理商a可以根据估计的报价曲线和电力公司实际报价的差别,修正对电力公司调度需求和收益的预测：

${\widetilde{\mathrm{\λ}}}_{\mathrm{Sbid}}^k\left(a\right)=\frac{\mathrm{\Δ}{\tilde{C}}_G\left(a\right)}{\frac{1}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left|\mathrm{\Δ}{\tilde{P}}_D(a,t)\right|}({\widetilde{\mathrm{\π}}}_{\min }\left(a\right)+\frac{k-1}{K_{\max }-1}({\widetilde{\mathrm{\π}}}_{\max }\left(a\right)-{\widetilde{\mathrm{\π}}}_{\min }\left(a\right))---\left(9\right)$

式中:和分别为代理商a估计的电力公司第k轮的报价、估计的电力公司期望获得的最大和最小的效用占总可减少运行成本的系数；

当电力公司第k轮的实际报价高于EV代理商a的预期值,表明EV代理商低估了EV充电负荷调度对电力公司的总效用,则代理商可以考虑减少报价的让步幅度,反之亦然；此外,代理商a也可以根据代理商和电力公司的报价差调整让步策略,当报价相差较大时适当提高让步幅度,反之亦然；结合电力公司第k轮的报价信息和式(4),EV代理商a在第k+1轮调整后的谈判报价可根据式(10)-(12)得到；

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}\⊕}^{k+1}\left(a\right)={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}\⊕}^k\left(a\right)-{\mathrm{\ϵ}}_1(a,k){\mathrm{\ϵ}}_2(a,k)\frac{({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\max }\left(a\right)-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\min }\left(a\right))}{K_{\max }-1}---\left(10\right)$

${\mathrm{\ϵ}}_1(a,k)=\frac{{\widetilde{\mathrm{\λ}}}_{\mathrm{Sbid}}^k\left(a\right)}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}}^k}---\left(11\right)$

${\mathrm{\ϵ}}_2(a,k)={\left(\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}\⊕}^k\left(a\right)-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}}^k}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},,\max }\left(a\right)-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid},\min }\left(a\right)}\right)}^{\frac{1}{2}}---\left(12\right)$

式中:ε₁(a,k)和ε₂(a,k)分别为EV代理商对第k轮电力公司报价与代理商预期报价偏差的调整系数和第k轮电力公司报价与代理商报价差值的调整系数,分别可由(11)和(12)计算得到；

电力公司也会根据各EV代理商的报价调整自身的报价策略；考虑到多个EV代理商的竞争关系,报价最低的代理商会最早与电力公司达成协议,对成交价格和电力公司调整报价策略的影响最大；因此,考虑当代理商的最低报价与电力公司报价之差较大时,适当提高让步幅度,反之亦然；结合式(8),电力公司第k+1轮调整后的谈判报价可根据式(13)-(14)得到:

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}\⊕}^{k+1}={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}\⊕}^k+\mathrm{\σ}\left(k\right)\frac{({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\max }-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\min })}{K_{\max }-1}---\left(13\right)$

$\mathrm{\σ}\left(k\right)={\left(\frac{\underset{a\∈N_A}{\min }\left({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}}^k\left(a\right)\right)-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}\⊕}^k}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\max }-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid},\min }}\right)}^{\frac{1}{2}}---\left(14\right)$

式中:σ(k)为电力公司对第k轮所有EV代理商的报价与电力公司报价差值的调整系数,可由(14)计算得出；(4)EV代理商与电力公司谈判流程

根据3.1-3.3节的初始报价策略和报价调整策略,EV代理商和电力公司可以通过报价-学习-调整的方式,针对EV充电负荷的调度达成一致。在进行第k轮谈判时,所有NA个EV代理商同时向电力公司提交第k轮的报价电力公司也同时给出第k轮的报价当EV代理商a在第k轮申报的价格不高于电力公司提供的价格时,电力公司会考虑是否调度代理商a的EV充电负荷；若多个代理商的报价均不高于电力公司报价时,电力公司有权决定是否调度某个或某些EV代理商的充电负荷；若电力公司决定采用代理商a的EV参与调度,最终和代理商a成交的价格为双方报价的均值,即:

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{clear}}^k\left(a\right)=\frac{1}{2}({\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Sbid}\⊕}^k+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bid}\⊕}^k\left(a\right))---\left(15\right)$

电力公司对代理商a所辖的EV充电负荷的调度需要通过优化实现,优化模型为(1)-(8),在目标函数中需要增加支付给代理商a的调度费用C_A(a,k),其可通过式(16)计算:

$C_A(a,k)=\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{clear}}^k\left(a\right)}{2}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{CH}}^{+}(a,t)+\mathrm{\Δ}{P}_{\mathrm{CH}}^{-}(a,t))---\left(16\right)$

电力公司求解出EV负荷调度量后,提出包括调度量和支付价格的合约 代理商a选择接受或拒绝合约。