电动汽车代理商如何与电力公司进行放电电价的谈判？
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输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学）的研究人员张谦、丁铸玮、谭维玉、谢文睿、李嫣，在2018年《电工技术学报》增刊2上撰文（论文标题为“计及多代理的电动汽车放电电价两阶段谈判策略”）指出，电价是激励电动汽车参与电网调度的重要因素，如何通过协商确定合理的激励电价是需要重点关注的问题之一。
针对该问题，研究了在多代理情况下电动汽车参与电力系统调峰调度时的谈判策略，建立了计及多代理的两阶段电动汽车放电电价谈判模型。首先，根据电动汽车代理商和电力公司的成本核算与对对方成本的预估，计算得到多个谈判参与者可接受的价格区间。然后，将得到的价格区间代入两阶段谈判模型中，第一阶段各参与者进行试探性报价，第二阶段各参与者相互之间通过学习更新自身报价，并最终获得电动汽车放电电价。最后，对提出的模型进行算例仿真，验证模型的合理性和有效性。
随着电动汽车（Electric Vehicle, EV）的规模化，其充放电行为对电网的影响也日益明显，当接入电网的电动汽车数量达到一定规模时，EV的无序充电行为会加重电网负担，造成“峰上加峰”现象。此外，EV的渗透率增加也需要增加相应的基础设施投资，上述问题将对电力系统运行的安全性和经济性产生不可忽视的影响。
电动汽车与电网互动（Vehicle-to-Grid, V2G）成为了现阶段的研究热点。应用V2G技术控制电动汽车的充放电过程，一方面可以削弱电动汽车规模化发展对电力系统造成的负面影响；另一方面还能降低总充电成本与系统网损，并起到削峰填谷、平抑可再生能源间歇性和波动性的作用。
满足车主的行驶需求是电动汽车参与电力系统调度的前提，故调度电动汽车时需要考虑电动汽车车主的意愿程度。而合理的充放电电价机制是激励用户参与调度的重要因素。针对电价的制定，国内外已有一些相关的研究。文献[8]提出了一种EV代理商通过与电力公司谈判参与日前优化调度的谈判模型，在考虑EV代理商调度意愿和经济效益的同时优化系统运行的经济性。
文献[9]提出Logit模型，建立了涉及政府、充电设施运营商和用户利益的三方静态非合作博弈模型，分析符合博弈三方利益的充电定价策略，为电动汽车充电电价的合理制定提供理论依据。文献[10]考虑了初始充电和放电时间分布，建立了以电网负荷波动最小为目标，满足用户充放电时间及需求为约束条件的电动汽车与电网互动的最优峰谷电价模型。
文献[11]基于多代理（Multi-Agent）系统的电动汽车充电协调控制机制，提出一种以负荷曲线最优为目标的优化算法，采用分时电价来引导电动汽车合理充电，并引入学习机制进一步使峰谷差最小。文献[12]建立了分散式博弈模型，通过求取纳什均衡解来求解最优调度策略，并考虑电池损耗为用户充放电决策的重要因素。文献[13]提出了EV代理商参与电力市场的最优报价策略，使用了风险条件值来衡量不确定性给EV代理商带来的风险，得到代理商的报价策略与电力市场运行之间的关系。
然而，目前国内外关于电动汽车充电电价的研究较多，而对电动汽车放电电价的研究较少，文献[17]基于模糊贝叶斯方法建立了EV放电电价谈判机制，其建立的谈判模型能较好地解决EV参与电力系统调峰调度时的放电电价定价问题。
文献[18]探究了电动汽车参与度与年放电量和电网峰荷的降低量之间的关系，采用混沌算法求得电网公司和用户之间的纳什均衡，并得到放电电价。但现有放电电价谈判模型通常是一对一模型，即设定谈判参与者只有一家电力公司和一个电动汽车代理商。
这种模型未考虑到多家电动汽车代理商参与谈判的情况，缺少代理商之间的竞争将导致所得放电电价不合理。若考虑多个代理商，则谈判模型和机制设计比单个代理商的情况复杂，涉及到一对一模型中未考虑的多个电动汽车代理商之间的竞争和学习过程，这必然对各谈判方的谈判策略以及谈判得到的放电电价产生显著影响。
针对上述问题，本文研究了在负荷高峰时电动汽车向电网放电情况下放电电价的谈判策略，谈判参与者包含一家电力公司和多个电动汽车代理商。本文首先通过估算V2G成本、电动汽车车主收益和电力公司自身效益，确定了谈判各方可接受的放电电价上限和下限。
此后，为更加贴近实际谈判中各谈判参与者对其他参与者报价的试探和学习行为，提出了一种一对多两阶段谈判模型：第一阶段各谈判参与者坚持自身的报价策略，并记录其他参与者的报价特点和趋势；第二阶段各谈判参与者对收集到的信息进行选择和学习后调整自身的谈判策略，并最终在此阶段达成成交。最后通过算例模拟谈判过程，得出最后成交的放电电价。
图2 谈判流程
制定合理的放电电价激励电动汽车参与电网调度，不仅可以缓解电网供电压力，还可以以出售电动汽车电池多余电量的方式给车主带来收益。本文提出了一种计及多代理的电力公司与EV代理商的两阶段谈判模型。该模型中，谈判各方以自身谈判策略为基础，并在谈判过程中对其他参与者的策略进行分析学习，调整和更新自身报价，最终得到在双方可接受范围内的电动汽车放电电价。本文通过算例仿真得出以下结论：
1）仅考虑电力公司或EV代理商的学习行为时，在谈判成交轮数无明显变化的情况下，学习方比未学习时获得更多的收益，而在考虑所有参与者学习时，均衡了各方的收益，得到的成交价格介于各方单独学习的成交价格之间。
2）使用一对一模型来展开一对多谈判时，谈判中未考虑各EV代理商之间的学习行为，会导致成交价格不够合理或谈判轮数增加。使用一对多谈判模型得到的成交价格合理且不会增加谈判轮数，可增大成交的概率。
3）在EV代理商的竞争中，可以通过改变自身的学习因子c1、c2来调整自身报价策略，以达到尽快成交或尽可能追求更大收益的目的。当向电力公司学习的比重增加时，谈判次数和成交价格均降低；当向其他EV代理商学习的比重增加时，谈判次数和成交价格均升高。
本文提出的计及多代理的电动汽车放电电价两阶段谈判策略重点分析了考虑有多个卖方竞争时，EV代理商与电力公司的谈判策略，电力公司最终与其中一个EV代理商达成交易。当电力公司需要调度的功率很大时，单个EV代理商的调度能力无法满足电网的需求，电力公司需要与两个甚至多个EV代理商达成交易从而完成调度。此外，在实际的谈判中，需要考虑谈判时间成本对谈判的影响，本文将在后续工作中进一步讨论这些问题。