With the wide deployment of charging piles and the development of vehicle-to-grid technology, electric vehicles (EVs) will have more opportunities to participate in the operation and scheduling of electric power system through the EV aggregator (EVA), an intermediate agent between the power grid and EV users. Quantitatively evaluating the response capability (RC) of EVA, i.e., charging and discharging power ranges, is of fundamental importance for its trading with the operator of power grid. This article proposes a user-aware method to obtain a more accurate range of multitimescale RC considering the response willingness of EV users. First, a temporal RC evaluation model of a single EV considering charge-discharge state and state of charge (SOC) is established. Second, based on the user psychology model, which reflects the relationship between users' responsivity and incentive price, a multitimescale RC evaluation model of EVA considering users' willingness is built. The day-ahead RC of EVA is evaluated by the state prediction data of EVs. According to the control strategy which considers response time and SOC indicators comprehensively, the RC evaluation is updated intraday. Finally, using the statistical data from the EU MERGE project, the effectiveness of the proposed evaluation model is verified, and the impact of incentive price and scheduling time scale on the RC of EVA are analyzed. The results indicate that the proposed model can effectively track the scheduling goals of the system and realize the dynamic update of the RC of EVA.

中文翻译：

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考虑用户意愿评估电动汽车聚合器的多时间尺度响应能力

随着充电桩的广泛部署和车联网技术的发展，电动汽车（EV）将有更多机会通过电动汽车（EV）聚合器（EVA）参与电力系统的运行和调度。电网和电动汽车用户。定量评估EVA的响应能力（RC），即充放电功率范围，对于EVA与电网运营商的交易至关重要。考虑到电动汽车用户的响应意愿，本文提出了一种用户感知方法来获得更准确的多时间尺度 RC 范围。首先，建立了考虑充放电状态和荷电状态（SOC）的单个电动汽车的时间RC评估模型。二、基于用户心理模型，反映用户响应度与激励价格的关系，建立了考虑用户意愿的EVA多时间尺度RC评价模型。EVA 的日前 RC 由电动汽车的状态预测数据评估。根据综合考虑响应时间和SOC指标的控制策略，日内更新RC评价。最后，利用欧盟MERGE项目的统计数据，验证了所提出的评价模型的有效性，并分析了激励价格和调度时间尺度对EVA的RC的影响。结果表明，该模型能够有效跟踪系统的调度目标，实现EVA RC的动态更新。建立了考虑用户意愿的EVA多时间尺度RC评价模型。EVA 的日前 RC 由电动汽车的状态预测数据评估。根据综合考虑响应时间和SOC指标的控制策略，日内更新RC评价。最后，利用欧盟MERGE项目的统计数据，验证了所提出的评价模型的有效性，并分析了激励价格和调度时间尺度对EVA的RC的影响。结果表明，该模型能够有效跟踪系统的调度目标，实现EVA RC的动态更新。建立了考虑用户意愿的EVA多时间尺度RC评价模型。EVA 的日前 RC 由电动汽车的状态预测数据评估。根据综合考虑响应时间和SOC指标的控制策略，日内更新RC评价。最后，利用欧盟MERGE项目的统计数据，验证了所提出的评价模型的有效性，并分析了激励价格和调度时间尺度对EVA的RC的影响。结果表明，该模型能够有效跟踪系统的调度目标，实现EVA RC的动态更新。根据综合考虑响应时间和SOC指标的控制策略，日内更新RC评价。最后，利用欧盟MERGE项目的统计数据，验证了所提出的评价模型的有效性，并分析了激励价格和调度时间尺度对EVA的RC的影响。结果表明，该模型能够有效跟踪系统的调度目标，实现EVA RC的动态更新。根据综合考虑响应时间和SOC指标的控制策略，日内更新RC评价。最后，利用欧盟MERGE项目的统计数据，验证了所提出的评价模型的有效性，并分析了激励价格和调度时间尺度对EVA的RC的影响。结果表明，该模型能够有效跟踪系统的调度目标，实现EVA RC的动态更新。