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【简介】
在可再生能源与电动汽车快速发展的背景下，供需平衡成为新型电力系统面临的关键挑战。齐宁博士（哥伦比亚大学）及其团队针对电动汽车负荷灵活性，提出了“可信灵活性”这一全新概念，并围绕量测、预测与调控展开了深入研究。
他们的工作从电池荷电状态（SoC）的快速估计与误差矫正出发，创新性地运用自适应多模型卡尔曼滤波和自适应最小二乘法，实现了精准的灵活性量测；通过自适应时空图卷积神经网络，提出电动汽车负荷的概率预测方法，有效解决了复杂时空耦合问题；并通过构建机会约束优化模型，解决了不确定性与决策变量耦合带来的调控难题，为微电网调度与灵活性资源优化提供了新思路。
这项研究不仅为电动汽车的智能管理提供了理论支持，更推动了电池管理系统（BMS）与能源管理系统（EMS）的协同发展，为未来电动汽车在备用与容量市场的广泛应用奠定了基础。
欢迎深入了解这项前沿成果，共同探讨未来能源系统的智能化发展！
🚗🔋电动汽车可信灵活性：从量测到调控的全新视角
在电动汽车和可再生能源飞速发展的今天，如何挖掘负荷侧资源的可信灵活性，已成为解决新型电力系统供需平衡的重要突破口。
📊研究亮点：
1️⃣荷电状态 (SoC) 快速估计：创新性采用多模型卡尔曼滤波方法，实现变工况运行下的精准估计。
2️⃣负荷概率预测：引入自适应时空图卷积神经网络，全面挖掘交通-电力网络的时空耦合特性。
3️⃣机会约束调控优化：基于决策依赖不确定性 (DDU)，提升调控资源的可信响应能力。
📉关键成果：
SoC 全放电区间 RMSE 仅 2.97%，较传统方法提高超 50%。 提升电网灵活性资源在容量与备用市场中的应用效率。
📚未来展望：
可信量测 + 可信预测 + 可信调控 = 电动汽车负荷调控新模式，为绿色能源系统发展注入动力！
🔗详细研究内容：
[1] D. Paizulamu*, L. Cheng, Y. Zhuang, H. Xu, N. Qi, S. Ci. LiFePO4 Battery SOC Estimation under OCV-SOC Curve Error Based onAdaptive Multi-Model Kalman Filter. IEEE Transactions on Transportation Electrification. 2024.
[2] Y. Zhuang*, L. Cheng, N. Qi, X. Wang, Y. Chen. Real-time Hosting Capacity Assessment for Electric Vehicles: A Sequential Forecast-then-Optimize Method. Applied Energy. 2024.
[3] N. Qi*, P. Pinson, M. R. Almassalkhi et al, “Chance-Constrained Generic Energy Storage Operations under Decision-Dependent Uncertainty,” IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 14, no. 4, pp. 2234–2248, 2023.
[4] N. Qi*, L. Cheng, Y. Wan, et al, “Risk assessment with generic energy storage under exogenous and endogenous uncertainty,” 2022 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM), IEEE, 2022, pp. 1–5.
[5] N. Qi, P. Pinson, M. R. Almassalkhi, Y. Zhuang, Y. Su, F. Liu*, “Capacity Credit Evaluation of Generalized Energy Storage under Decision-dependent Uncertainty,” IEEE Transactions on Power Systems, 2024.
[6] N. Qi, L. Cheng, Kaidi Huang, Asad Mujeeb, Feng Liu*, Pierre Pinson, “Reliability-Aware Probabilistic Reserve Procurement under Decision-Dependent Uncertainty,” 2024 IEEE PES General Meeting (PESGM), IEEE, 2024, pp. 1–5. (Best Paper).
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