隨著全球能源轉型的加速，電動汽車(EV)作為綠色交通的重要組成部分，正迎來前所未有的發展機遇。2025年，電動汽車市場呈現出快速發展的態勢，其技術突破和市場潛力成為研究的熱點。本文通過對電動汽車參與調頻市場的優化控制策略進行分析，探討了電動汽車在電網調頻中的作用及其經濟效益，為電動汽車的進一步發展提供了理論支持。

  一、電動汽車參與調頻市場的技術框架

  《2025-2030年全球及中國電動汽車行業市場現狀調研及發展前景分析報告》電動汽車的快速增長為電力系統調頻提供了巨大潛力。截至2024年6月，中國電動汽車保有量已達1.8134×10^7輛，預計到2030年，電動汽車保有量會達到1億輛。電動汽車具有短時功率吞吐能力強、響應速率快等特點，可通過車網互動(V2G)技術實現與電網的能量交互。然而，電動汽車的充電行為具有較強的隨機性，導致其調節能力難以準確評估，同時面臨調頻指令分解控制複雜的問題。

  為解決這些問題，本文提出了一個包含電動汽車的區域電網日內15分鐘級二次調頻雙層優化控制框架。上層基於調頻市場機制，通過機會約束規劃模型(CCPM)實現火電調頻機組與電動汽車聚合商(EVA)的調度指令優化;下層EVA控制層根據電動汽車可調度功率(EVSP)，將EVA的調度指令分解至各電動汽車，最終由對應的充電樁執行功率控制。

  二、基於CCPM的上層優化模型

  電動汽車市場環境分析提到在調頻市場出清過程中，應基於各類調頻資源的性能指標差異，實施資源優化配置，以實現調頻效能的最大化。本文構建的上層優化模型通過考慮調度周期內的綜合調頻性能指標來建立對應的目標函數，從而實現調頻性能技術指標與經濟指標的有效耦合。調頻單元綜合調頻性能的計算公式為：

  kt=ω1k1+ω2k2+ω3k3其中，k1為調節速率係數，k2為調節精度係數，k3為響應時間係數，ω1、ω2、ω3分別為各自的權重係數。

  本文以頻率偏差作為機率約束，將調頻成本作為優化目標，建立CCPM，實現對調頻經濟性與頻率穩定性的決策權衡。目標函數為系統的調頻成本，包括調頻里程成本和調頻容量成本。通過算例分析，本文選取權重係數分別為ω1=0.4、ω2=0.3、ω3=0.3。

  三、基於EVSP的下層分解模型

  電動汽車的充電調度模型考慮了電池壽命和充電時間耦合性對可調度功率的影響。假設電動汽車接入電網時以基準功率充電，且在最大充電功率範圍內連續可調。當頻率升高時，通過增大充電功率的方式來消耗多餘的功率;當頻率降低時，則採取減小充電功率的方式來填補功率缺額。

  本文通過風險偏好來刻畫電動汽車用戶的充電行為，將電動汽車用戶定義為保守型、激進型、中立型三種類型。根據不同類型用戶的控制策略，構建了多元高斯Copula函數，以評估電動汽車的調節潛力。通過逆分布函數將密度值轉換成具有不同分布的隨機變量，從而得到不同風險偏好下電動汽車可調度功率、里程價格、SOC三者之間的分布情況。

  四、算例分析

  本文採用實時數字仿真(RTDS)系統建立IEEE 39節點系統，模擬15000輛電動汽車參與區域電網調頻。通過設置不同置信水平進行重複實驗，分析了調頻里程的變化。結果表明，隨著置信水平的提高，頻率偏差的滿意度逐漸提高，調節成本的滿意度逐漸減小。選擇90%的置信水平，能夠確保系統調頻的經濟性和可靠性。

  在經濟性方面，電動汽車的替代效應可以減少火電機組的備用容量。通過算例對比，電動汽車接入後系統的調節成本減少了23.6%。在調節性能方面，電動汽車的快速調節性能使系統的調節速率係數提升了70.65%，調節精度係數提升了15%，響應時間係數提升了6.37%，總體調頻性能提升了36.34%。

  總結

  本文提出了考慮大規模電動汽車參與區域電網調頻的分解控制策略，通過改進的IEEE 39節點模型進行仿真，驗證了電動汽車在電網調頻中的作用及其經濟效益。研究表明，電動汽車的參與可以顯著降低調頻成本，提高調頻性能。未來，隨著電動汽車技術的進一步發展和市場滲透率的提高，其在電網調頻中的作用將更加重要。