近日，香港中文大学（深圳） 理工学院黄建伟教授团队与唐晓莹教授在IEEE通信协会智能电网旗舰会议IEEE SmartGridComm 2024合作发表题为“Strategic V2G trading in local energy market considering minimum energy requirement”的论文，并获得最佳论文奖（Best Paper Award），该会议2024年仅评选两篇获奖论文。论文探究了电动车充电站参与本地能源市场的商业模式，为建立车网互动中多方互利共赢的定价机制提供了深刻见解。

会议简介

IEEE International Conference on Smart Grid Communications, Control, and Computing Technologies（IEEE SmartGridComm)是由IEEE ComSoc通信协会主办并针对智能电网通信、控制与计算的学术会议。第15届IEEE SmartGridComm于2024年9月17日至9月20日在挪威奥斯陆举行，旨在为来自学术界、工业界、政府机构和监管机构的具有通信、能源、控制、信号处理、分析和信息系统背景的研究人员和实践者提供一个平台，以交流想法，探索关键技术，并分享与智能电网相关的经验。

研究背景

随着电动汽车的大规模普及，V2G（车网互动）技术的发展使得配备低成本、高容量电池的电动汽车能够通过V2G充电站的充放电装置实现电能回馈电网，从而有望以较低的调节成本支持电网的平稳运行。预计2030年，中国电动汽车车载储能容量可达52亿千瓦时。因此如何设计合理的充电商业模式使得多主体互利共赢，对于实现车网互动的规模化应用与发展至关重要。值得注意的是，能源交易市场往往会设置准入门槛来规范能源供应商的参与以提高运营效率。

研究问题

该研究建立了大规模电动汽车、V2G充电站和本地能源市场（Local Energy Market）之间的多层级交互模型，并分析了严格考虑最低电能量交易要求时，大规模电动汽车通过V2G充电站运营商反向送电参与能源市场交易的商业模式在经济上可行的条件。同时，该研究还对比分析了在两种相对宽松的最低电能交易要求下，V2G充电站的策略性行为。

研究方法

在本文中，作者研究了一种车网互动参与本地能源市场的交易模式，重点刻画了本地能源市场、V2G充电站运营商和大规模电动汽车用户间的交互。本文使用斯塔克伯格博弈（Stackelberg Game)来建立本地市场、V2G充电站和用户之间的多层级交互：在第一阶段，V2G运营商根据本地市场的电网实际运行情况与需求确定能量交易价格、最低电能量交易门槛和未达标惩罚，决定是否参与本地市场。在第二阶段，V2G充电站运营商确定电动汽车参与V2G补贴价格。在第三阶段，每个电动汽车用户根据当前补贴价格、位置和可交易电能决定是否参与V2G。基于经典的霍特林线性城市模型，文章作者通过理论推导得出在每种可能场景下场景下V2G充电站的最优V2G参与策略与补贴定价策略。

研究结论

该文章分析了在考虑最低交易能量要求的情况下电动汽车通过V2G充电站参与本地能源市场的交易模式。同时，该研究中的对比分析还揭示了适当的惩罚机制对理想市场结果的重要影响：当电动汽车用户的最大可交易电量相对有限时，如果V2G充电站无法满足本地能源市场的最低能源要求，则对难以符合要求的V2G充电站实施必要的未达标惩罚措施，这对限制其参与本地能源交易，进而实现理想市场结果至关重要。

作者简介

本文第一作者为深圳市人工智能与机器人研究院副研究员孙晨曦。2020年于香港大学获得博士学位，目前的研究方向包括充电设施网络规划与协同调控、能源网络经济学等。

本文第二作者唐晓莹教授为香港中文大学（深圳）理工学院助理教授、博导、校长青年学者，主要研究方向为电动车充电信息网络优化、联邦学习、大模型、可信人工智能，近年来在ICML、NeurIPS、AAAI、IEEE SmarGridComm、TMC、TII、TSG、TPWRS等国际期刊和会议发表学术论文 50 余篇，以第一作者获得IEEE通信协会智能电网旗舰会议IEEE SmartGridComm 2013最佳论文奖（该年度仅选一篇），并获 IEEE/ACM ASE 2023杰出论文奖，以第一作者在国际出版社 Springer 出版科研专著 1 部，常年担任 Nature Machine Intelligence等国际期刊审稿人。入选2024 腾讯犀牛鸟专项研究计划、广东省青年人才、IEEE PES中国区电动汽车技术委员会委员、电动汽车与能源交通系统融合技术分委会常务理事。并作为负责人独立主持多项中国南方电网、腾讯等知名头部企业项目。

本文通讯作者黄建伟教授现为香港中文大学（深圳）协理副校长（拓展事务），校长讲座教授，深圳市人工智能与机器人研究院副院长，群体智能研究中心主任，深圳市群体智能驱动的低碳能源网络重点实验室主任，香港中文大学（深圳）-中新智慧储能联合研究中心主任，IEEE Fellow，AAIA Fellow。

黄建伟教授致力于能源、人工智能和经济多学科融合的交叉研究，以解决高比例新能源部署对能源网络运行和市场机制带来的挑战。他先后主持了20余项国家、省市和产业界科研项目，累计发表了近160篇国际顶级期刊论文和逾200篇一流国际会议论文。谷歌学术被同行引用超17000次，H指数为67。代表性成果多次获得国际网络和能源领域的最佳论文奖，并受到了央视网、新华网、光明日报、凤凰卫视等知名媒体的广泛报道。