数字经济与政策智能工信部重点实验室

数字经济与政策智能工业和信息化部重点实验室

Digital Economy and Policy Intelligentization Key Laboratory of Ministry of Industry and Information Technology

Multi-Objective Electric-Carbon Synergy Optimization for Electric Vehicle Charging: Integrating Uncertainty and Bounded Rational Behaviour Models

电动汽车通过公共充电站聚合参与电力市场，不仅为有序充电和电力市场改革提供了可持续手段，还在推动基于数据和模型的市场驱动政策制定方面展现出广阔的应用前景。本研究提出的市场驱动下的电碳协同多目标充电优化策略，通过整合市场电价和动态边际排放因子（MEFs），协调了各利益相关者之间的冲突利益，形成了一种高效的优化方案。本研究在数据驱动下，构建了包含K-means（KM）、核密度估计（KDE）和蒙特卡罗（MC）方法的随机充电行为模型，基于大规模充电数据模拟典型充电行为模式。同时，通过定义用户的效用函数和决策参考点，研究嵌入了有限理性充电决策模型，以有效应对用户在充电过程中的非理性行为。这些方法和模型为数字经济背景下的政策智能建模和优化提供了理论支持和实证依据，有助于实验室在智能电网与电动汽车深度融合领域的研究中加强其智能化充电管理与资源配置的研究能力，推动绿色低碳转型的同时促进市场驱动政策的优化与实施。

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