人工智能驱动的电动汽车充电管理与规划：基于量化聚合异构电动汽车灵活性的可再生能源跟踪策略

背景

全球能源转型面临能源安全、低碳转型和可持续发展三大挑战。可再生能源（RE）快速发展，但其间接效应和供需不平衡问题突出，需要新的电力系统解决方案。电动汽车（EV）作为小型分布式储能系统，具备双向充放电能力，可通过车网互动（V2G）技术缓解需求侧不平衡问题。

动机与政策支持

政策层面，《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》和《关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见》明确提出促进新能源汽车与能源融合发展，推动车网互动和有序充电，鼓励V2G应用示范。

挑战与机遇

EV快速发展带来电网挑战，如功率质量问题、安全和网络安全风险。同时，EV也为电网提供灵活性资源，支持可再生能源消纳和系统平衡。

核心工作与内容

研报围绕EV管理、规划和市场机制展开，具体内容包括：

1. 智能EV充电管理系统：满足用户充电需求、确保电池健康安全、实现市场化运营，并提升系统韧性。
2. 充电基础设施规划：利用现有资产基础，与私营部门合作，开发创新解决方案，优化充电站布局。
3. EV电池健康管理：通过弱监督和联邦学习等方法，实现电池健康状态（SOH）的准确估计，优化电池寿命和安全性。
4. EV市场机制：通过分时电价（TOU）和内部竞价电价（IBP）等机制，激励用户参与可再生能源跟随策略，实现供需平衡。

关键技术与方法

• 深度学习：用于预测SOH、分析电池状态、生成场景数据，实现快速决策和优化。
• 强化学习：通过人机强化学习框架，实现充电调度和应急控制。
• 联邦学习：通过点对点个性化联邦迁移学习，实现电池SOH估计的隐私保护。

研究结论与贡献

• 提出基于量化聚合异构EV灵活性的可再生能源跟随策略，通过不同定价机制，实现灵活和非灵活EV用户的协调参与。
• 通过案例研究验证，该方法可显著提高可再生能源消纳比例和EV用户收益。
• 未来需开发多方法组合策略，建立标准化协议，并考虑空间不确定性，实现EV与电网、用户的有效互动。

未来展望

• 开发多方法组合策略，避免新高峰需求。
• 建立标准化协议，发展分布式优化和区块链智能合约。
• 模型空间不确定性，优化充电站选择。