《表3 Case3—Case5下的ADN及EV成本》

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《基于主从博弈和贪心策略的含电动汽车主动配电网优化调度》

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为了分析EV入网状态偏好对本文提出的模型的影响，在保证EV总数量不变的基础上改变3种EV类型的占比，增加2种场景Case4和Case5，对应3种类型EV数量分别为50、50、200辆与100、100、100辆。ADN向EV售电价格如图8所示。ADN购售电策略、EV充放电功率、等效负荷曲线、负荷指标分别见附录A（附录）中图A5—A7和表A5，成本如表3所示。Case4中EV3占主导，基于主从博弈，ADN会尽可能提高EV3在主充电时段即平时段的充电价格，但由于2.1节中式（9）的约束，理性的ADN只能将平时段电价提高到0.805元/（kW·h）。Case5中EV类型平均分布，使得ADN既不能将平时段电价设置到最高，也不能将谷时段电价设置到上限，价格曲线比Case3和Case4更平缓。由表3及ADN购电曲线可知，Case4中EV3占主导，故而EV充放电成本最高，其在负荷高峰时段放电功率和在低谷时段充电功率都较低，导致ADN在峰时购电量增加，成本高于Case3和Case5，而DG成本基本一致，说明在EV数量一定的条件下，采用本文模型时，无论何种EV占主导，都不会出现大规模充电而增加DG发电费用的情况。