Page 150 - 《中国电力》2026年第4期

2026 年 第 59 卷

合理性考虑，本文将静态电价控制为动态电价交 对比 2 种电价机制下夜间负荷的最低值，结果如
互响应结束后的水平，从而排除电价本身的高低 表 4 所 示 。 可 见 当 可 调 电 动 汽 车 数 量 较 少 时 ，
对负荷曲线的影响，说明价格随负荷动态调整这 2 种机制填谷效果差异不大，而随着电动汽车数
一机制对系统负荷的影响。分时电价若采用地区 量增多，更多的电动汽车集中在分时电价最低的
公开数据，并将动态电价上下限与分时电价设置 时段充电，造成其余时段充电功率低，填谷效果
为相同，分时电价低谷持续时间未必与动态电价 不如动态电价。
低谷持续时间一致，2 种负荷曲线的差异并无说
表 3 不同场景下系统负荷指标比较
服力。
Table 3 System load indicators under different scenarios
分时电价下用户充电成本仅取决于自己的充
动态电 分时电
电功率大小，问题退化为只需要单次求解的线性 指标 价机制 价机制
规划问题，即 22:00—次日06:00时段最低负荷水平/kW 27 192 21 708
∑

min P n,t γ 22:00—次日06:00时段最高负荷水平/kW 27 393 35 596

 tou,t

 P n （18）
t∈T n
 22:00—次日06:00时段负荷标准差/kW 67 4 487




s.t. P n ∈ Ω n
全日峰谷差/kW 22 808 28 292
式中： γ tou,t 为分时电价，用户在低电价区间择优
充电。 表 4 2 种机制下可控负荷数量对夜间最低负荷水平的影响
Table 4 Impact of controllable loads on minimum
2 种电价机制下填谷效果对比如图 5 所示。由
nighttime load
图 5 可知，在相同数量的电动汽车接入下，动态
电动汽车规模
电价下引导的纳什均衡可以显著改善负荷曲线。 负荷水平
100辆 500辆 1 000辆 1 500辆 2 000辆
由于分时电价下电动汽车集中在低价时段充电，
动态电价下最低负荷/MW 19.43 21.19 22.49 23.57 24.41
导致夜间负荷高峰达到 35.6 MW，最低负荷低至
分时电价下最低负荷/MW 19.43 20.06 20.31 20.51 20.88
21.7 MW，填谷效果差，夜间负荷标准差是动态
电价下的 67 倍。动态电价根据不同时段负荷水平 就分时电价与动态电价的区别而言，分时电
调整电价，引导用户分散充电，显著提升了填谷 价通常在日前设定，一经发布不再改变，如若想
效果，夜间最低负荷水平提升至 27.4 MW，相比 避免用户集中充电的问题，需要运营商集中协调
分时电价峰谷差减小 19.4%。2 种电价机制下的系 调度，实施困难并且无法避免集中式优化的问题。
统负荷指标对比如表 3 所示。 按照本文的实施框架，动态电价虽然也是日前制
为进一步说明动态电价和分时电价在填谷方面 定，但存在模拟第 2 日负荷并与用户交互的迭代
的区别，考虑电动汽车数量由 100 辆增至 2 000 辆， 过程，使整体负荷趋于均衡，这也是动态电价较

60.0 2 优的原因。
分时电价；
55.0 动态电价； 3.6 车主与运营商利益分析
基础负荷；
1.5
50.0 分时电价 图 6 给出了分时和动态电价下充电成本比较
45.0 以及电量验证。从电动汽车车主中随机选取 5 位
负荷/MW 40.0 1 分时电价/(元·(kW·h) −1 ) 车主进行分析。在分时与动态电价 2 种场景下，
35.0
30.0 用户的充电需求均能在汽车离开前满足。分时电
0.456 价造成夜间负荷波动剧烈，迫使电网侧需要启用
25.0
0.305 额外配电资源，增加供电成本，致使电网对运营
20.0
商施加惩罚，运营商为保证利益额外收取夜间高
15.0 0
12:00 16:00 20:00 24:00 04:00 08:00 12:00 峰时段的充电服务费，最终传导到车主的用电成
时刻
本上。如果夜间高峰时段的结算分时电价与动态
图 5 分时电价与动态电价下填谷效果对比
电价收敛后的值相同，将会低估动态机制在真实
Fig. 5 Comparison of valley-filling effects under time-of-
use and dynamic electricity prices 场景中的成本节约能力。为此，在计算分时电价

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