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龙图腾网恭喜常州大学申请的专利一种考虑EV车主差异的优化调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114757415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210387794.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种考虑EV车主差异的优化调度方法是由张晓花;廖重阳;刘应;谈天;陈星瑞;邓奎衡;费菲;徐冬洋设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑EV车主差异的优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电动汽车调度技术领域，尤其涉及一种考虑EV车主差异的优化调度方法，包括对EV数据分别进行聚类分析；建立各类EV车主的价格需求响应模型；通过价格引导各类EV车主的充电负荷和V2G，结合发电机组发电成本的数学模型，以最小发电成本为优化目标，求解最优发电方案。本发明依据EV车主数据进行聚类分析，建立各类EV车主的需求响应模型，并依据需求响应模型进行价格引导，结合发电机组的发电成本模型，以最小化发电成本为目标，求解最优的发电方案、售电价格以及电网从EV车主手中买电价格，本发明在通过对于车主聚类在调度时考虑了各类EV车主的差异，在EV充电负荷以及V2G的调度效果方面有明显的优势。

本发明授权一种考虑EV车主差异的优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑EV车主差异的优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对于EV车主用车时间和充电以及V2G数据分别进行聚类分析，构建用车特征不同的几类EV车主集； S2、基于聚类结果，建立各类EV车主的需求响应模型，量化不同EV车主对于电价的敏感度； S3、基于各类车主的需求响应模型，通过价格引导各类EV车主的充电负荷和V2G，结合发电机组发电成本的数学模型，以满足约束条件的最小发电成本为优化目标，求解最优发电方案、售电价格以及V2G补偿电价； 所述需求响应模型是通过EV车主的价格弹性矩阵，用于量化各时间段电价变化对于EV车主充电负荷和V2G的影响； 所述需求响应模型包括EV车主充电需求响应模型和V2G需求响应模型； 所述EV车主充电需求响应模型是通过价格弹性矩阵，EV车主充电分为a类，共计a个充电价格弹性矩阵： 其中，Eat,j表示第a类EV车主在j时刻价格变化对于t时刻需求的价格弹性系数； 得到各类EV车主的价格弹性矩阵使用矩阵乘以售电价格变化的向量，得到各时段负荷量的变化量，公式如下所示： 其中，Δdat表示第a类EV车主第t时段的需求量变化量，Δρaj表示第a类EV车主j时刻的价格变化量；Δρaj采用百分比形式，计算公式为： 其中，ρaj为优化计算后第a类EV车主j时刻的电价，ρ0 aj为第a类EV车主j时刻的初始电价； 第a类EV车主需求量改变的计算公式为： 通过公式8看出第t时刻需求量Δdat的变化量等于弹性矩阵第t行的元素点乘各时间段价格的变化，反映了EV车主该时刻充电量受到当天其他时刻电价的影响； 优化后EV的负荷量等于原始负荷量加上负荷变化量： 其中，为优化前a类EV车主的负荷量； 所述V2G需求响应模型是通过价格弹性矩阵，EV车主V2G分为av类，共计av个V2G弹性矩阵： 得到各类EV车主的价格弹性矩阵使用矩阵乘以V2G补偿电价变化的向量，得到各时段V2G的变化量，公式如下所示： 其中，Δdin avt表示第av类EV车主第t时段V2G的变化量，Δρin avj表示第av类EV车主j时刻V2G补偿电价的变化量，同样为百分比形式； 优化后第av类EV车主的V2G量计算方式等于原始V2G量加上V2G变化量： 其中，为第av类EV车主的原始V2G量； 所述发电机组发电成本的数学模型包括：各发电机组的出力特性和约束条件，发电机组的出力特性公式为： 其中，Uit为机组i的状态变量，机组开机时为1关机时为0，Sit为机组i的开机成本，Pit为机组i的出力； 所述最小发电成本为优化目标包括：机组出力成本、V2G补偿成本以及电网向EV售电收益，优化目标为： 其中，C为电网发电成本，包括机组出力成本，V2G补偿成本以及电网向EV售电收益，为电网向EV车主的售电收益，ρat＝1+Δρat*ρ0 at，为V2G的补偿成本，ρin avt＝1+Δρin avj*ρin,0 avt； 所述约束条件包括：机组出力上下限约束、负荷平衡约束、旋转备用约束、机组爬坡速率约束、机组启停时间约束和电价约束； 所述负荷平衡约束是发电机组发出的电量等于负荷量，负荷平衡约束公式为： 其中，n为发电机组的数量，表示第a类EV车主t时刻EV的负荷量，k为EV车主充电的聚类数量，PLoadt表示t时刻的基础负荷量，为第av类EV车主在t时刻的V2G出力情况，kv为EV车主V2G的聚类数量。

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