基于信息缺口决策理论的车网互动聚合商日前定价策略

刘诗懿; 朱刚毅; 胡捷添; 李明莉; 周映宇; 向月; 刘俊勇

刘诗懿,朱刚毅,胡捷添,李明莉,周映宇,向月,刘俊勇.基于信息缺口决策理论的车网互动聚合商日前定价策略[J].电测与仪表,2026,63(5):79-90.
LIU Shiyi,ZHU Gangyi,HU Jietian,LI Mingli,Zhou Yingyu,XIANG Yue,LIU Junyong.Day-ahead pricing strategy for vehicle-to-grid aggregator based on info-gap decision theory[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2026,63(5):79-90.

基于信息缺口决策理论的车网互动聚合商日前定价策略

Day-ahead pricing strategy for vehicle-to-grid aggregator based on info-gap decision theory

DOI：10.19753/j.issn1001-1390.2026.12.009

中文关键词: 车网互动双重不确定性信息缺口决策理论需求响应日前定价

英文关键词:vehicle-to-grid, dual uncertainties, info-gap decision theory, demand response, day-ahead pricing

基金项目:贵州省管理创新项目（DW202500210284）；贵州电力交易中心管理科学项目（0682002025080202JY00006）；国家自然科学基金资助项目（52177103）

作者中文名	作者英文名	单位
刘诗懿	LIU Shiyi	贵州电力交易中心有限责任公司
朱刚毅	ZHU Gangyi	贵州电力交易中心有限责任公司
胡捷添	HU Jietian	贵州电力交易中心有限责任公司
李明莉	LI Mingli	贵州电力交易中心有限责任公司
周映宇	Zhou Yingyu	四川大学电气工程学院
向月	XIANG Yue	四川大学电气工程学院
刘俊勇	LIU Junyong	四川大学电气工程学院

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中文摘要:

在新型电力系统与电力市场深度融合的背景下，车网互动（vehicle-to-grid, V2G）聚合商在日前运营中同时面临系统侧结算电价波动和用户侧响应行为随机的双重不确定性。然而，现有研究多基于单一不确定源假设，难以在缺乏完整信息的条件下兼顾经济性与鲁棒性。针对这一问题，文中提出一种基于信息缺口决策理论（info-gap decision theory, IGDT）的V2G日前鲁棒定价策略，为聚合商在不完全信息环境下提供收益保障型的定价与报量决策支持。所提模型在收益最大化目标下，构建了耦合用户心理感知与收益预期的非线性参与行为机制，并利用McCormick包络将非确定性优化转化为混合整数线性规划以提高求解可行性。算例结果表明，聚合商与用户的收益分成比例存在最优区间，所提方法在不增加激励成本的前提下可显著降低偏差罚占比并提升净收益。所提策略有效平衡了收益与风险，为V2G聚合商在信息不足环境下的稳健运营提供了新的决策框架。

英文摘要:

Under the deep integration of novel power systems and electricity markets, vehicle-to-grid (V2G) aggregators face dual uncertainties, including fluctuating system-side settlement prices and stochastic user-side response behaviors in day-ahead operations. However, the existing studies often rely on single-source uncertainty assumptions, struggling to balance economic efficiency and robustness under incomplete information. To address this, we propose an info-gap decision theory (IGDT)-based robust pricing strategy for day-ahead V2G operations, offering profit-guaranteed pricing and bidding decisions for aggregators in information-scarce environments. The model maximizes expected profit while capturing a nonlinear participation mechanism that couples psychological perception of users with profit expectations, and employs McCormick envelopes to convert the non-deterministic optimization into a mixed-integer linear program for tractability. Case results reveal an optimal profit-sharing interval between aggregators and users without raising incentive costs, the method markedly reduces imbalance penalties and increases net profit. The strategy effectively balances return and risk, providing a novel decision framework for V2G aggregators operating amid information deficiency.

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