基于BDI模型考慮多方利益的電動(dòng)汽車快充策略

1、 基于BDI模型考慮多方利益的電動(dòng)汽車快充策略 丘華敏摘 要：隨著EV進(jìn)入快速發(fā)展期，EV快速充電站已經(jīng)成為重要的基礎(chǔ)設(shè)施，但大量的EV快充負(fù)荷接入會(huì)給配電系統(tǒng)帶來沖擊，造成網(wǎng)絡(luò)損耗增大、電壓水平下降、線路阻塞等問題，EV車主充電也存在排隊(duì)時(shí)間偏長(zhǎng)的困擾。在此背景下，為了協(xié)調(diào)好電動(dòng)汽車車主、快充站運(yùn)營(yíng)商及配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商三方的利益，實(shí)現(xiàn)對(duì)電動(dòng)汽車合理、靈活的快充控制，文章提出一種基于多代理系統(tǒng)的電動(dòng)汽車快充策略。首先根據(jù)不同利益主體的利益訴求，利用多代理技術(shù)BDI模型構(gòu)建不同的Agent，然后建立協(xié)調(diào)EV快充的多代理分層管理系統(tǒng);最后在多代理JADE平臺(tái)實(shí)現(xiàn)多代理系統(tǒng)的協(xié)商、博弈過程，IEEE33

2、節(jié)點(diǎn)算例證明文章所提策略可以實(shí)現(xiàn)快充資源的合理利用，平衡各方利益主體，具有可行性和實(shí)用性。Key：多代理;電動(dòng)汽車;快充;信念愿望意圖模型電動(dòng)汽車（Electric Vehicle，EV）的大力推廣有效減少了汽車尾氣的排放，近幾年得到了快速的發(fā)展。快速充電技術(shù)（快充）對(duì)EV的發(fā)展影響重大，是未來EV商業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化的重要環(huán)節(jié)1。EV快充優(yōu)化控制涉及多方利益相關(guān)者：EV車主、快充站運(yùn)營(yíng)商及配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商等，因此，在目前EV推廣應(yīng)用階段，快充設(shè)施分布不均、智能化程度不足的情況下，如何科學(xué)、合理地利用快充資源成了眾多學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。當(dāng)前，針對(duì)EV充電優(yōu)化控制已有大量研究成果，根據(jù)不同利益主體的需求會(huì)建立

3、目標(biāo)函數(shù)不同的優(yōu)化策略，主要可大致分為以下幾類。主要考慮EV車主利益的優(yōu)化策略。通過引入快充站所在節(jié)點(diǎn)的配電系統(tǒng)電壓可承受度指標(biāo)，有學(xué)者提出一種能夠滿足EV車主多樣化需求的充電導(dǎo)航策略?？紤]到EV車主的行駛時(shí)間、充電等待時(shí)間和充電時(shí)間，有學(xué)者提出一種以EV車主充電總時(shí)間最短為目標(biāo)函數(shù)的快充導(dǎo)航策略。主要考慮配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商利益的優(yōu)化控制。配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商的利益主要體現(xiàn)在峰谷差最小、網(wǎng)損最小、系統(tǒng)電壓偏移最小等。研究了基于車輛到電網(wǎng)（Vehicle-to-Grid，V2G）技術(shù)的EV有序充電策略，通過配電網(wǎng)與EV之間的電能交換實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的調(diào)峰調(diào)頻與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行2。目前，EV充電優(yōu)化控制的研究中綜合考慮多方利

4、益主體的研究還較少，并且對(duì)EV快充負(fù)荷的考慮也不多。在此背景下，本文基于多代理系統(tǒng)（Multiple Agent System，MAS）提出一種綜合考慮EV車主、快充站運(yùn)營(yíng)商和配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商三方利益的EV快充優(yōu)化策略，利用“信念愿望意圖”（Belief-Desire-Intention，BDI）模型構(gòu)建代表不同利益訴求的Agent，IEEE33節(jié)點(diǎn)算例驗(yàn)證所提策略可保證各方利益并提高對(duì)EV快充資源的合理利用。1 EV快充多代理系統(tǒng)1.1 多代理技術(shù)MAS是分布式人工智能研究的前沿領(lǐng)域，在機(jī)械工程、電子商務(wù)和電力系統(tǒng)等開放系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用。Agent本質(zhì)上是在一定環(huán)境下，具有一定推斷能力和決策能力

5、，能夠與其他代理進(jìn)行實(shí)時(shí)信息交互，完成一個(gè)或多個(gè)功能目標(biāo)的軟件模塊。一般來講，一個(gè)MAS中各Agent的功能、目的可以完全不同，可以根據(jù)不同的控制目標(biāo)和需求進(jìn)行劃分。MAS具有分散控制的特點(diǎn)，如圖1所示，本文從不同利益主體尋求利益最大化的目的出發(fā)，建立協(xié)調(diào)EV快充的MAS分層管理系統(tǒng)3。1.2 BDI模型BDI模型最早由Georgeff等提出，其從認(rèn)知概念的角度來描述Agent，通過信念（Belief）、愿望（Desire）、意圖（Intention）3個(gè)模塊來表示Agent的決策模型和推理策略。Belief模塊描述Agent所處的環(huán)境特征，包括客觀環(huán)境信息、自身信息和其他Agent信息，是實(shí)

6、現(xiàn)愿望和規(guī)劃意圖的基礎(chǔ)。Desire模塊描述Agent的目標(biāo)，是其所要達(dá)到或保持的狀態(tài)。Intention模塊描述Agent基于Belief和Desire而決定執(zhí)行的承諾和計(jì)劃，直接驅(qū)動(dòng)Agent的外部行為。EV快充控制過程中配電系統(tǒng)、快充站運(yùn)營(yíng)商和車主需要根據(jù)不同的環(huán)境和自身目標(biāo)調(diào)整策略、改變行為，與BDI模型的特點(diǎn)十分相似，故本文采用BDI模型構(gòu)建代表不同利益主體的Agent。1.3 EV快充多代理結(jié)構(gòu)EV快充控制涉及3類不同的利益主體：EV車主、快充站運(yùn)營(yíng)商及配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商，它們有著不同的利益訴求和目標(biāo)導(dǎo)向，基于MAS的EV快充多代理分層結(jié)構(gòu)如圖2所示。2 算例分析2.1 算例參數(shù)本文搭建

7、的協(xié)調(diào)EV快充的多代理分層管理系統(tǒng)運(yùn)行在JADE環(huán)境，并通過Matlab平臺(tái)驗(yàn)證最優(yōu)結(jié)果。以IEEE33節(jié)點(diǎn)的配電系統(tǒng)作為算例驗(yàn)證本章所提EV快充管理策略的有效性，如圖3所示4。其中，功率基值為10 MVA，電壓基值12.66 kV，設(shè)置節(jié)點(diǎn)1為參考節(jié)點(diǎn)，與主網(wǎng)相連。假設(shè)配電系統(tǒng)內(nèi)共有120輛EV，每輛EV電池容量為25 kWh，快充功率為100 kW，則每輛車最多15 min可以充滿電。在節(jié)點(diǎn)6、節(jié)點(diǎn)9、節(jié)點(diǎn)32接有快充充電站A、B、C（圖3中以“EV”表示快充站），每個(gè)快充站擁有的快速充電樁數(shù)量為24個(gè)。取=0.14，=3.2，則快充站平均排隊(duì)長(zhǎng)度Lq=13輛，EV平均等待時(shí)間T1=4.1

8、 min。以下通過對(duì)不引入本章所提策略（場(chǎng)景）和引入本章所提策略（場(chǎng)景）兩個(gè)場(chǎng)景下的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。2.2 場(chǎng)景I假設(shè)某天下午16：00共有60輛EV需要充電，包括正在進(jìn)行快充和處于等待狀態(tài)的EV，此時(shí)EV車主簡(jiǎn)單地根據(jù)地理位置的遠(yuǎn)近選擇快充站，并不考慮等待時(shí)間，有35輛EV選擇節(jié)點(diǎn)32的快充站C，有13輛EV選擇節(jié)點(diǎn)9的快充站B，12輛EV選擇節(jié)點(diǎn)6的快充站A。配電系統(tǒng)電價(jià)及快充站運(yùn)營(yíng)商快充服務(wù)費(fèi)用參數(shù)設(shè)置如表1所示。假設(shè)每輛EV均充滿電后離開，此時(shí)配電系統(tǒng)的網(wǎng)損為584.959 kW，占總負(fù)荷6.79%;節(jié)點(diǎn)32、節(jié)點(diǎn)9、節(jié)點(diǎn)6電壓標(biāo)幺值比無EV接入時(shí)分別降落到0.88、0.93、0.9

9、4以下，如果將電壓安全閾值設(shè)為0.90，則節(jié)點(diǎn)32存在節(jié)點(diǎn)越限的情況，此時(shí)DNAgent電價(jià)收益為快充站運(yùn)營(yíng)商C、B、A的運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)L分別為：751.2元、406.9元，375.6元;處于快充站C的EV車主有11位需要排隊(duì)等待，具體結(jié)果如表2所示。2.3 場(chǎng)景II利用本文所提策略對(duì)場(chǎng)景I的充電行為進(jìn)行引導(dǎo)，此時(shí)DNAgent根據(jù)FCAgent接納的沖擊負(fù)荷容量制定電價(jià)，EV車主可獲得全部3個(gè)快充站的等待時(shí)間及快充服務(wù)費(fèi)用C3等信息，此時(shí)最優(yōu)結(jié)果如表3所示。由表3可以得到場(chǎng)景II各Agent的交互機(jī)制：60輛EV需要充電（產(chǎn)生充電需求Wn），其感知層向FCAgent咨詢此時(shí)的等待時(shí)間T1和快充費(fèi)用

10、C3。FCAgent收到各EVAgent的詢問后向DNAgent咨詢此時(shí)的電價(jià)，DNAgent不希望造成配電系統(tǒng)線路阻塞（大量EV涌入同一快充站充電）、網(wǎng)損過大（D1）和電壓波動(dòng)（B1）等問題，根據(jù)不同快充站快充負(fù)荷的容量大小制定并發(fā)布不同的電價(jià)（I1）：快充站A、B、C收到的電價(jià)分別為0.318元/kWh、0.687元/kWh和0.705元/kWh。3個(gè)FCAgent收到價(jià)格后為了使自身收益L最大化（D2），各自制定不同的快充服務(wù)費(fèi)用（I2），快充站C的EV數(shù)量最多，排隊(duì)等待時(shí)間也最長(zhǎng)，為了“留住EV車主”，其服務(wù)費(fèi)用最低，為1.0元/kWh，快充站A雖然得到的電價(jià)最低，但在其站內(nèi)的EV數(shù)目

11、最少，不需要排隊(duì)等待，故其服務(wù)費(fèi)用較高為1.4元/kWh。EV車主得到各個(gè)快充站的信息后（B3），根據(jù)自身對(duì)時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本的衡量（D3），選擇快充站進(jìn)行充電（I3）。此時(shí)有27位EV車主選擇快充站C，18位選擇快充站B，15位選擇快充站A;配電系統(tǒng)網(wǎng)損為481.84 kW，占總負(fù)荷4.96%;節(jié)點(diǎn)32電壓標(biāo)幺值相比場(chǎng)景I回升至0.91，節(jié)點(diǎn)9和節(jié)點(diǎn)6仍維持在0.93和0.94;快充站C、B、A的利潤(rùn)為796.5元、531.0元、619.5元。對(duì)比表23可得：場(chǎng)景I時(shí)由于大部分的EV都選擇了快充站C，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)32存在電壓越限的情況，并且配電系統(tǒng)網(wǎng)損偏大;而到了場(chǎng)景II，各個(gè)Agent根據(jù)自身

12、的利益訴求做出決定，為了實(shí)現(xiàn)利益最大化，DNAgent通過改變電價(jià)來改善接入系統(tǒng)的沖擊負(fù)荷，從而改變FCAgent制定的快充服務(wù)費(fèi)用，而EV車主根據(jù)等待時(shí)長(zhǎng)和到其他快充站（地理位置非最近）的成本，重新選擇快充站進(jìn)行充電5。引入本文所提策略可降低配電系統(tǒng)的網(wǎng)損，改善快充站所在節(jié)點(diǎn)的電壓水平，提高了大量快充沖擊負(fù)荷接入配電網(wǎng)時(shí)的安全運(yùn)行水平。同時(shí)通過不同利益主體的權(quán)衡和協(xié)商，該策略在提高了快充站運(yùn)營(yíng)商利潤(rùn)的同時(shí)，顯著降低了EV車主的等待時(shí)間，均衡了配電網(wǎng)、快充站、車主各自的利益，可為EV大量接入配電網(wǎng)的運(yùn)行控制提供參考。3 結(jié)語(yǔ)本文考慮了快充背景下EV接入配電網(wǎng)時(shí)涉及的多方利益主體，基于BDI模型

13、建立了不同利益訴求的Agent。算例結(jié)果驗(yàn)證了本文所提策略可權(quán)衡各方利益，更合理地調(diào)配、利用快充資源，為未來EV快充站普及后的配電網(wǎng)運(yùn)行控制提供參考。不同類型的EV（私家車、公交車、出租車等）在不同日期（工作日、周末）的出行習(xí)慣各有不同，因此，未來需要對(duì)更多樣化的快充需求進(jìn)行研究。Reference1FOLEY A，GALLACH?IR B ?. Analysis of electric vehicle charging using the traditional generation expansion planning analysis tool WASP-IVJ.Journal of Modern Power Systems & Clean Energy，2015（2）：240-248.2 董曉紅，穆云飛，于力，等.考慮配網(wǎng)潮流約束的高速公路快速充電站校正規(guī)劃方法J.電力自動(dòng)化設(shè)備，2017（6）：124-131.3BOULANGER A G，CHU A C，M