高 爽，戴如鑫

（智能電網(wǎng)教育部重點實驗室（天津大學(xué)），天津市 300072）

0 引言

儲能裝置是增強配電網(wǎng)可再生能源消納能力的重要保障，電動汽車（electric vehicle，EV）作為一種綠色交通，在節(jié)能減排方面具有不可比擬的優(yōu)勢。目前電池儲能的價格較高，而電動汽車接入電網(wǎng)可作為移動儲能設(shè)備提供與電池儲能類似的雙向調(diào)控能力，考慮到配電網(wǎng)中的電動汽車充電可調(diào)節(jié)能力，可作為分布式儲能資源參與電力市場的日前能量調(diào)度和調(diào)頻等輔助服務(wù)，一方面為電動汽車集群（electric vehicle aggregation，EVA）充電管理帶來更多收益，另一方面可以為電網(wǎng)安全經(jīng)濟運行提供支撐，兩者協(xié)調(diào)可以實現(xiàn)協(xié)同增效。

隨著電動汽車的快速發(fā)展，中國電動汽車擁有量逐年上升，可以作為移動備用電源靈活使用，通過適當(dāng)?shù)牟呗詫ζ浼右钥刂瓶梢哉{(diào)節(jié)系統(tǒng)頻率［1］。因為其快速響應(yīng)能力，電動汽車可以作為重要的調(diào)頻資源［2-5］。文獻(xiàn)［6］利用實時電價引導(dǎo)電動汽車有序充電，構(gòu)造了一個電動汽車充放電收益最大化模型，該模型較好地表示電動汽車充放電決策。文獻(xiàn)［7］提出一種集中式算法，使得電動汽車在保證電網(wǎng)穩(wěn)定的前提下最大化充電速率，結(jié)果表明，有序充電下能量利用率和負(fù)荷曲線均有改善。文獻(xiàn)［8］提出了電動汽車參與系統(tǒng)頻率一次調(diào)整的方法，通過利用頻率下垂特性的控制方法來完成系統(tǒng)調(diào)頻的要求。文獻(xiàn)［9］考慮了電動汽車參與電網(wǎng)調(diào)頻的電池限制、運行成本以及電動汽車用戶的使用習(xí)慣等，得到了電動汽車參與調(diào)頻的最優(yōu)充放電策略。但上述算法未將電動汽車的調(diào)頻和充電需求分別考慮，忽略了電動汽車參與調(diào)頻時由于充電需求和調(diào)頻需求同時存在帶來的充電/調(diào)頻耦合問題，且缺少在充電控制情況下對調(diào)頻能力的量化計算，難以綜合優(yōu)化電動汽車的充電成本和調(diào)頻收益。

大量電動汽車接入電網(wǎng)充電，由電動汽車聚合商作為代理，集EVA 充電和調(diào)頻為一體參與電力市場交易，可實現(xiàn)在日前能量市場和調(diào)頻等輔助服務(wù)市場盈利［10］。在目前各國的研究和實踐中，日前能量市場提供的分時電價可以作為激勵信號，引導(dǎo)電動汽車根據(jù)不同時段電價錯峰充電，通過日前優(yōu)化調(diào)度降低充電成本的同時實現(xiàn)削峰填谷［11］。而參與調(diào)頻輔助服務(wù)市場的交易分為日前階段確定分時段的備用容量、實時階段響應(yīng)系統(tǒng)調(diào)頻信號，以及最后根據(jù)實際功率輸出和調(diào)頻效果進(jìn)行收益結(jié)算等多個階段［12-13］。面向調(diào)頻的電力市場機制在收益結(jié)算方面實際要求比較復(fù)雜，現(xiàn)有輔助服務(wù)市場給出的收益計算方法多包括容量收益、能量收益、里程收益等多個方面，并加入了對調(diào)頻效果的考核［14］。一些研究基于調(diào)頻性能得分和調(diào)頻里程計算設(shè)計了EVA 參與調(diào)頻的分布式控制方法，根據(jù)電動汽車不同的充電行為實施調(diào)度，實現(xiàn)了更準(zhǔn)確的頻率調(diào)節(jié)信號響應(yīng)以及更高的調(diào)頻收益［15-19］。但上述方法缺乏對涉及日前能量市場和輔助服務(wù)市場交易機制的綜合應(yīng)用，未充分考慮參與不同電力市場交易的時序性，難以解決分別進(jìn)行日前調(diào)頻容量確定和實時調(diào)節(jié)功率收益結(jié)算情況下的電動汽車充電調(diào)控問題。

針對電力市場環(huán)境下EVA 充電提供輔助服務(wù)的問題，本文提出基于電動汽車聚合商的EVA 的調(diào)控策略和市場收益評估模型，不同于以往的研究，本文考慮了：1）多階段的收益評估，在日前階段，市場根據(jù)預(yù)期的調(diào)頻里程進(jìn)行出清，但實際調(diào)頻需要根據(jù)實時階段的狀態(tài)進(jìn)行確定，不同階段之間會互相影響，所以本文提出了考慮日前市場優(yōu)化和實時自動發(fā)電控制（AGC）響應(yīng)的多階段收益評估；2）實際調(diào)頻效果對收益的影響，市場為了提升調(diào)頻質(zhì)量，會對調(diào)頻資源調(diào)頻效果進(jìn)行考核，根據(jù)考核結(jié)果支付調(diào)頻收益，所以本文考慮調(diào)頻效果對收益的影響。本文研究了聚合商聚集電動汽車的充電控制并實現(xiàn)市場化交易，體現(xiàn)了EVA 充電控制為電網(wǎng)帶來的價值和效益。

1 EVA 參與多品種市場的收益結(jié)算

隨著新能源的大量接入，電力系統(tǒng)的慣性越來越小，對調(diào)頻儲備的需求越來越大。研究表明，若沒有新的頻率儲備技術(shù)應(yīng)用，隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，到2022 年，新建調(diào)頻備用的成本會增加到2.5 億元［20］。電動汽車擁有靈活和快速響應(yīng)的特點，可以作為優(yōu)良的調(diào)頻儲備。

為應(yīng)對大規(guī)模電動汽車發(fā)展對電網(wǎng)運行帶來的挑戰(zhàn)，需要電動汽車聚合商開發(fā)充電設(shè)施的群控策略以應(yīng)對電動汽車充電對電網(wǎng)的不良影響并為電網(wǎng)運行提供支持，通過對電動汽車充電設(shè)施采取合適的集群控制策略，可以實現(xiàn)電動汽車充電設(shè)施在現(xiàn)階段電力市場壞境下的優(yōu)化調(diào)度，例如，參與電網(wǎng)調(diào)峰、調(diào)頻等輔助服務(wù)。日前能量市場的分時電價可作為價格激勵信號對充電過程進(jìn)行調(diào)控，輔助服務(wù)市場的調(diào)頻收益是電網(wǎng)獲取備用資源實現(xiàn)電網(wǎng)頻率波動控制的輔助調(diào)節(jié)方式。電動汽車充電設(shè)施的群控策略可實現(xiàn)充電負(fù)荷參與日前能量市場和調(diào)頻服務(wù)市場的優(yōu)化配置和對調(diào)頻指示信號的快速響應(yīng)，并為電動汽車聚合商帶來市場收益。

美國PJM（Pennsylvania-New Jersey-Maryland）市場中會提供兩種調(diào)頻指示信號，兩種調(diào)頻指示信號針對不同響應(yīng)時間的調(diào)頻資源，分別為RegA 和RegD。RegA 針對響應(yīng)時間較慢的調(diào)頻資源，例如傳統(tǒng)的汽輪機等；RegD 針對響應(yīng)時間較快的調(diào)頻資源，例如EVA 和電池等［21］。

1.1 日前能量市場的結(jié)算

日前能量市場是在實時調(diào)度前一天開展的市場，在日前能量市場，電動汽車聚合商會在日前能量價格引導(dǎo)下制定電動汽車第二天的充電計劃［22］，此階段電動汽車聚合商以充電花賈最少為目標(biāo)，充電花賈由下式計算：

式中：FChr為EVA 充電花賈；rChr(t)為t時段的日前價格；pChr(t)為t時段的充電功率；T為總調(diào)度時段。在能量價格的引導(dǎo)下，電動汽車充分發(fā)揮負(fù)荷特性，達(dá)到削峰填谷的效果。

1.2 實時市場的結(jié)算

實時市場是在實際生產(chǎn)前幾十分鐘到幾小時，根據(jù)系統(tǒng)發(fā)電與負(fù)荷情況為平衡能量而組織的電力交易市場。在實時運行階段，電動汽車參與電力系統(tǒng)調(diào)頻的過程如圖1 所示。

圖1 基于電動汽車的調(diào)頻系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Architecture of frequency regulation system based on EVs

整個過程可以描述為：

1）獨立系統(tǒng)運營商通過數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控（supervisory control and data acquisition，SCADA）系統(tǒng)獲取電力系統(tǒng)實時測量信息（頻率、電壓等）。通過SCADA 系統(tǒng)計算區(qū)域控制誤差（area control error，ACE），并將其作為濾波器的輸入，ACE 通過濾波器后，得到調(diào)頻信號。

2）負(fù)荷服務(wù)商接收獨立系統(tǒng)運營商的調(diào)頻信號，根據(jù)其管理的調(diào)頻資源上報的調(diào)頻容量響應(yīng)調(diào)頻信號，并將調(diào)頻功率下發(fā)給電動汽車聚合商以及其管理的其他調(diào)頻機組［23］。

3）電動汽車聚合商接收負(fù)荷服務(wù)商下發(fā)的調(diào)頻功率信號，并通過控制其管理的充電樁控制單元輸送給電力電子變換器的驅(qū)動信號來下發(fā)調(diào)頻功率。

4）充電樁接收電動汽車聚合商的充電功率分配控制信號，并控制接在充電樁上的電動汽車的充電功率，最終達(dá)到充電和調(diào)頻的目的。

實時市場中電動汽車聚合商因參與系統(tǒng)調(diào)頻會帶來充電功率的變化，變化的部分可獲得的能量收益為：

式中：FRP為EVA 調(diào)頻功率帶來的花賈；rRT(t)為t時段的實時市場的價格；pRD(t)和pRU(t)分別為向下、向上調(diào)頻功率。

1.3 調(diào)頻市場的結(jié)算

為維護電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行，保證電能質(zhì)量，發(fā)電企業(yè)和電力用戶可以提供除正常生產(chǎn)電能以外的服務(wù)，包括：調(diào)頻、備用、無功調(diào)節(jié)和黑啟動。本文研究電動汽車聚合商提供調(diào)頻服務(wù)，電動汽車聚合商在日前充電計劃的基礎(chǔ)上，對剩余的容量進(jìn)行投標(biāo)，作為調(diào)頻容量參與調(diào)頻市場。PJM 市場中的調(diào)頻容量為上下對稱容量，即向上調(diào)頻的容量和向下調(diào)頻的容量相等。

如圖2 所示，電力系統(tǒng)在實時運行中會產(chǎn)生ACE。當(dāng)ACE 小于0 時，獨立系統(tǒng)運營商發(fā)出正的調(diào)頻信號，指導(dǎo)電動汽車在計劃充電功率基礎(chǔ)上降低充電功率，填補功率缺額；當(dāng)ACE 大于0 時，獨立系統(tǒng)運營商發(fā)出負(fù)的調(diào)頻信號，指導(dǎo)電動汽車在計劃充電功率基礎(chǔ)上增加充電功率，消耗功率。在PJM 市場中，每2 s 下發(fā)一次調(diào)頻信號，對中標(biāo)的資源進(jìn)行調(diào)度，完成頻率調(diào)節(jié)。

圖2 電動汽車對調(diào)頻信號的響應(yīng)Fig.2 Response of EV to frequency regulation signal

調(diào)頻儲備被調(diào)用時會產(chǎn)生里程賈用。調(diào)頻里程的定義為調(diào)頻資源參與調(diào)頻時“走過的路程之和”［24］，等于給定時間段內(nèi)調(diào)頻資源實際調(diào)頻出力相鄰兩點差值的絕對值M1，M2，…，M5的疊加。

電動汽車聚合商在調(diào)頻市場的收益包括容量收益和里程收益，計算如下［25］：

式中：FRC和FRM分別為EVA 容量收益和里程收益；rC(t)和rM(t)分別為t時段的容量價格和里程價格；pRC(t)和pRM(t)分別為t時段EVA 提供的容量和調(diào)頻里程；M(t)為調(diào)頻里程數(shù)；n′為該調(diào)度時段內(nèi)調(diào)頻信號的個數(shù)；AReg，t(i)為t時段市場給出的調(diào)頻指示信號；λEVA為EVA 的性能得分。

2 優(yōu)化模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

電動汽車聚合商通過聚合電動汽車對其進(jìn)行集中調(diào)控，利用規(guī)模效應(yīng)獲取收益?？紤]到電動汽車聚合商在不同市場的決策不是獨立的，電動汽車聚合商在日前市場預(yù)留出調(diào)頻容量，這部分功率便不能再參與能量市場，并且電動汽車在實時運行階段的調(diào)頻效果會影響調(diào)頻收益?？紤]到上述因素，本文采用協(xié)同優(yōu)化對EVA 的充電與調(diào)頻行為進(jìn)行決策，使得電動汽車聚合商收益最大化。具體的電動汽車聚合商參與多市場交易架構(gòu)見附錄A。

設(shè)定電動汽車聚合商包含N個集群，并用上標(biāo)n表示第n個集群的量，則以花賈最小為目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)為：

2.2 EVA 模型

EVA 作為調(diào)頻資源，不同于傳統(tǒng)的電化學(xué)儲能，需要考慮電動汽車行為的不確定性，即電動汽車的接入時間、離開時間和初始的荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）等。此外，電動汽車聚合商在控制電動汽車參與調(diào)頻時，同時要滿足電動汽車的充電需求。

EVA 的充電功率由下式得到：

對于電動汽車在通勤時的不確定駕駛和停車行為，根據(jù)美國交通部對全美車輛出行的調(diào)查結(jié)果得到汽車用戶的離家時間和到家時間符合截斷正態(tài)分布規(guī)律［26-27］，電動汽車的接入時間、離開時間和初始SOC 由截斷高斯分布模擬，如下式所示：

電動汽車充電時會參與電網(wǎng)調(diào)頻，其充電的需求（demand of charging，DOC）通過下式計算：

EVA 凈充電功率由下式得到：

2.3 約束條件

EVA 充電首先要滿足用戶的充電需求，這要求電動汽車聚合商在日前市場確定充電計劃和實時市場實際充電時都要將電動汽車的DOC 控制在用戶要求的值：

電動汽車聚合商在日前充電計劃的基礎(chǔ)上將剩余的容量進(jìn)行報價，因此，日前充電計劃與提供的容量之和不應(yīng)超過當(dāng)前時刻電動汽車聚合商的最大充電功率。此外，本文采用EVA 與電網(wǎng)之間能量的單向傳輸模式，所以引出下式約束：

電動汽車聚合商參與調(diào)頻市場、提供調(diào)頻容量后，在市場對此部分容量進(jìn)行調(diào)用時，最大調(diào)用量不應(yīng)超過電動汽車聚合商提供的容量：

考慮到每個時刻系統(tǒng)頻率是一個確定的值，即每個時刻只能有向上調(diào)頻和向下調(diào)頻中的一個需求，因此，需要對其每個時刻的調(diào)頻狀態(tài)進(jìn)行約束，采用大M法構(gòu)造約束如下式：

3 仿真模型

在日前階段，電動汽車聚合商通過評估自身用電靈活性，在市場能量價格的引導(dǎo)下進(jìn)行計劃充電功率和調(diào)頻容量上報，并將作為功率基線，以此為基準(zhǔn)在實時階段響應(yīng)調(diào)頻，每個都將維持特定時間（例如1 h），集群n響應(yīng)于系統(tǒng)給定調(diào)頻信號的調(diào)節(jié)功率不能超過調(diào)頻容量的限制，即

在PJM 市場中，根據(jù)FERC order755 法案的規(guī)定，其采用按性能進(jìn)行支付（pay for performance），PJM 根據(jù)實際調(diào)頻效果對調(diào)頻資源的性能進(jìn)行考核，性能得分表示調(diào)頻資源對調(diào)頻信號的跟蹤效果并影響調(diào)頻收益的結(jié)算，得分高的資源獲得的收益就高。本章旨在設(shè)計出電動汽車聚合商的AGC 模型，聚合商通過所設(shè)計的模型對整個集群進(jìn)行快速調(diào)控，實現(xiàn)良好的控制效果，提高性能得分。

當(dāng)負(fù)荷發(fā)生變化時，僅依靠調(diào)速器即一次調(diào)頻的作用無法消除頻率偏差，這時需要系統(tǒng)的二次調(diào)頻。單區(qū)域電力系統(tǒng)中，積差調(diào)節(jié)法是根據(jù)系統(tǒng)頻率偏差的積累值進(jìn)行頻率調(diào)節(jié)的。調(diào)頻機組的調(diào)節(jié)準(zhǔn)則如下式所示：

式中：ΔPr為調(diào)頻機組的出力變化量；Δf為系統(tǒng)的頻率偏差；C為調(diào)頻功率比例系數(shù)。

在Simulink 中搭建EVA 參與系統(tǒng)二次調(diào)頻的模型［28］，模型的框圖見附錄B 圖B1。模型中充分考慮了電動汽車的充電需求，以及電動汽車聚合商中標(biāo)的容量對調(diào)頻功率的約束，更加貼合電動汽車參與二次調(diào)頻的實際情況?？蓪⒅甘拘盘柤釉谙到y(tǒng)中，觀察電動汽車參與系統(tǒng)調(diào)頻的效果。對于參與電網(wǎng)調(diào)頻的電動汽車，其具體的過程見附錄B圖B2。

在電動汽車控制問題中，信息的傳遞往往通過通信網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)引起的通信延時不可避免，從信號發(fā)出到電動汽車接收，中間經(jīng)過各級調(diào)度中心，通信延時分為傳播延時、交換延時和排隊延時。為了充分貼近電動汽車實際的充電調(diào)度，在模型中加入延時環(huán)節(jié)，通信延遲時間為τ。

圖3 EVA 模型Fig.3 EVA model

EVA 總儲能模型如圖3（b）所示，電動汽車聚合商的首要任務(wù)是控制電動汽車充電，滿足用戶出行需求。在日前調(diào)峰市場通過能量價格的引導(dǎo)，以受益最大化為目標(biāo)優(yōu)化得到充電計劃功率。在實時調(diào)頻市場，EVA 以為基準(zhǔn)響應(yīng)調(diào)頻信號，提供調(diào)頻功率。所以，電動汽車充電凈功率由和兩部分組成，即

在建立EVA 的充電模型時，注入EVA 的能量累積包括2 個部分：電動汽車接入時自身已有的初始能量和電動汽車的充電能量。

當(dāng)集群內(nèi)各臺電動汽車接入充電站的時間和初始電量確定時，就能得到，剩下兩部分能量的計算如下式：

可得EVA 各時段的能量Dn(t)為：

綜上所述，可以得到如圖3（b）所示的EVA 總儲能模型。

4 算例分析

由于本文采用的EVA 規(guī)模較小，不足以影響市場價格，故將電動汽車聚合商作為價格的接受者。本文采用的市場數(shù)據(jù)為美國PJM 市場2020 年1 月25 日的RegD 調(diào)頻指示信號和市場的價格數(shù)據(jù)［29］，具體數(shù)據(jù)見附錄C。

本文設(shè)定的電動汽車聚合商擁有兩個集群，分別為在07：00—17：00 提供調(diào)頻容量的辦公區(qū)集群和19：00 到第二天05：00 提供調(diào)頻容量的家庭區(qū)集群。集群內(nèi)部的參數(shù)如表1 所示。將電動汽車等同于電池儲能，并根據(jù)電池儲能的性能得分［30］確定EVA 的性能得分為0.95。

表1 EVA 參數(shù)Table 1 Parameters of EVAs

為充分對比電動汽車參與電力市場發(fā)揮負(fù)荷調(diào)頻特性帶來的經(jīng)濟效益，本文設(shè)置3 個算例分別為：1）電動汽車直接充電，即不接受電動汽車聚合商的管理，不考慮當(dāng)前系統(tǒng)整體頻率；2）電動汽車僅參與日前能量市場，即接受電動汽車聚合商的管理，參與電力系統(tǒng)的調(diào)峰；3）電動汽車參與日前能量市場和調(diào)頻市場，即接受電動汽車聚合商的管理，同時參與電力系統(tǒng)的調(diào)峰與調(diào)頻。

仿真得到的結(jié)果如圖4 所示。圖4（a）為3 個算例的充電功率，在價格的影響下，充電功率曲線差別很大。算例1 中電動汽車接入電網(wǎng)并持續(xù)以最大功率進(jìn)行充電，直到滿足充電需求。算例2 和算例3在價格引導(dǎo)下會優(yōu)化各時刻充電功率，因為算例3同時考慮調(diào)峰和調(diào)頻，所以和只考慮調(diào)峰的算例2的充電功率差別較大。最終3 種充電方式都會滿足充電要求（即DOC），如圖4（b）所示。圖4（c）為算例3 下的充電功率優(yōu)化結(jié)果，價格對充電功率的影響很大，例如，15：00—16：00，隨著價格變高，EVA提供上調(diào)功率，充電功率下調(diào)；隨著價格變低，EVA提供下調(diào)功率，充電功率上調(diào)。

圖4 不同算例的優(yōu)化結(jié)果Fig.4 Optimal results of different cases

本算例中，設(shè)定07：00—17：00 和19：00 到第二天05：00 有EVA 參與電網(wǎng)調(diào)頻，其他時間無EVA參與電網(wǎng)調(diào)頻。電動汽車因其具有快速響應(yīng)的優(yōu)點，調(diào)頻效果比傳統(tǒng)火電機組好。圖5 顯示了EVA實際調(diào)頻效果。由圖5（a）可見，在有EVA 參與調(diào)頻的時段比無EVA 參與調(diào)頻的時段對頻率波動的抑制效果好，系統(tǒng)頻率基本不會產(chǎn)生很大的正偏差。本文采用的是單向傳輸模式，電動汽車不能向電網(wǎng)饋電。因此，在系統(tǒng)頻率出現(xiàn)負(fù)偏差時，主要由傳統(tǒng)機組承擔(dān)向上調(diào)頻的任務(wù)，但是由圖可見，調(diào)頻之后系統(tǒng)頻率的負(fù)偏差還是很大，不像正偏差那樣幾乎可以降到0。所以，沒有EVA 參與調(diào)節(jié)的電網(wǎng)系統(tǒng)頻率的正偏差和負(fù)偏差都很大；有EVA 參與的電網(wǎng)，正偏差可以降為0。圖5（b）為調(diào)頻效果部分放大圖，可以得知電動汽車對頻率信號響應(yīng)的超調(diào)量比較小，調(diào)頻效果好。

圖5 有無電動汽車參與調(diào)頻的系統(tǒng)頻率偏差Fig.5 System frequency deviation with/without EVs participating in frequency regulation

不同算例的充電方式花賈也不同，如表2 和表3所示，算例1 花賈最多，算例3 花賈最少。當(dāng)EVA 僅僅參與能量市場（算例2）時，表2 顯示充電花賈為977.8 美元；當(dāng)EVA 參與能量市場和調(diào)頻市場（算例3）時，表3 顯示充電花賈為998.9 美元，即EVA 參與多品種電力市場交易時預(yù)留調(diào)頻容量會造成在能量市場充電花賈上增加21.1 美元。但市場會對EVA進(jìn)行容量補償和里程補償，因此，從整體來看，算例3 的花賈還是會比算例2 少，體現(xiàn)了EVA 參與調(diào)頻市場的經(jīng)濟性。

表2 不同算例的費用Table 2 Cost of different cases

表3 算例3 的費用Table 3 Cost of case 3

5 結(jié)語

本文提出了一種EVA 參與多品種電力市場交易的充電調(diào)控和市場收益評估方法，分析了EVA 作為儲能參與電網(wǎng)調(diào)峰調(diào)頻的經(jīng)濟性和調(diào)頻效果。應(yīng)用PJM 調(diào)頻市場機制對參與日前調(diào)度和調(diào)頻輔助服務(wù)的EVA 進(jìn)行協(xié)同調(diào)控，在考慮性能得分的情況下考慮了容量收入和里程收入。本文的研究成果可以提升EVA 充電的經(jīng)濟性和參與電力系統(tǒng)調(diào)峰調(diào)頻等輔助服務(wù)的靈活性，實現(xiàn)EVA 作為移動儲能與電網(wǎng)的友好互動。中國電力市場正處于改革期，雖然大多仿照國外市場機制，但在收益結(jié)算、性能考核等方面還與國外有較大差別。因此，在接下來的研究中會著眼于國內(nèi)電力市場，建立適用于中國電力市場的模型。

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