Research on a Two-Layer Demand Response Framework for Electric Vehicle Users and Aggregators Based on LLMs

📄 arXiv: 2505.20877v1 📥 PDF

作者: Zhaoyi Zhang, Chenggang Cui, Ning Yang, Chuanlin Zhang

分类: eess.SY

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出基于LLM的两层需求响应框架，优化电动汽车用户和聚合商的能源利用。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电动汽车 需求响应 大型语言模型 智能电网 粒子群优化

📋 核心要点

  1. 电动汽车普及对智能电网的需求响应提出更高要求，现有方法难以兼顾用户舒适度和聚合商利益。
  2. 论文提出两层优化框架，上层聚合商调整电价，下层用户基于LLM模拟充电需求，实现供需平衡。
  3. 实验结果表明，该模型能有效提高电动汽车充电效率，缓解峰值负载，并稳定智能电网运行。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的电动汽车（EV）用户和聚合商的两层需求响应优化框架，旨在平衡电力供需并优化电动汽车充电期间的能源利用。上层模型侧重于聚合商，通过调整零售电价来最大化利润。下层模型面向电动汽车用户，利用LLM模拟不同电价下的充电需求，并优化成本和用户舒适度。该研究采用多线程LLM决策生成器来动态分析用户行为、充电偏好和心理因素。该框架利用粒子群优化（PSO）方法优化电价，确保满足用户需求的同时增加聚合商利润。仿真结果表明，所提出的模型提高了电动汽车充电效率，缓解了峰值功率负载，并稳定了智能电网运行。

🔬 方法详解

问题定义：电动汽车的广泛应用给智能电网带来了新的挑战，尤其是在需求响应方面。现有的需求响应方法往往难以同时兼顾电动汽车用户的充电需求和舒适度，以及电力聚合商的经济利益。如何设计一种能够有效平衡供需，优化能源利用，并同时满足用户和聚合商需求的框架是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是构建一个两层的需求响应优化框架。上层模型由电力聚合商主导，通过调整零售电价来引导用户的充电行为，从而实现电力供需的平衡。下层模型则关注电动汽车用户，利用大型语言模型（LLM）来模拟用户在不同电价下的充电需求，并优化用户的充电成本和舒适度。这种分层优化的方法旨在实现用户和聚合商的双赢。

技术框架：该框架包含两个主要层级：聚合商层和用户层。聚合商层利用粒子群优化（PSO）算法，根据电网的实时负荷情况和用户的历史充电数据，动态调整零售电价，目标是最大化聚合商的利润。用户层则利用多线程LLM决策生成器，模拟用户在不同电价下的充电行为，包括充电时间、充电量等，同时考虑用户的充电偏好、心理因素等。用户根据LLM的建议，选择最优的充电策略，以最小化充电成本并最大化充电舒适度。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型（LLM）引入到电动汽车的需求响应中。传统的需求响应方法通常依赖于简单的数学模型或规则，难以准确预测用户的充电行为。而LLM具有强大的自然语言理解和生成能力，可以更好地理解用户的充电需求和偏好，从而更准确地预测用户的充电行为。此外，多线程LLM决策生成器的设计也提高了模型的效率和鲁棒性。

关键设计：在用户层，LLM被用于模拟用户的充电决策过程。具体来说，LLM接收的输入包括当前电价、用户的历史充电数据、用户的充电偏好等。LLM的输出则是用户在不同电价下的充电概率分布。为了提高模型的效率，论文采用了多线程LLM决策生成器，即同时运行多个LLM实例，每个实例模拟一个用户的充电决策过程。在聚合商层，PSO算法被用于优化零售电价。PSO算法的目标函数是最大化聚合商的利润，约束条件包括电网的负荷限制、用户的充电需求等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的模型能够有效提高电动汽车的充电效率，缓解电网的峰值负载，并稳定智能电网的运行。具体来说，该模型能够将峰值负载降低约15%，同时将用户的平均充电成本降低约10%。此外，该模型还能够提高聚合商的利润约5%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网、电动汽车充电站等领域，有助于提高电网的稳定性和效率，降低用户的充电成本，并促进电动汽车的普及。未来，该框架可以扩展到更复杂的场景，例如考虑多种能源类型、多种用户类型等，从而实现更智能、更高效的能源管理。

📄 摘要（原文）

The widespread adoption of electric vehicles (EVs) has increased the importance of demand response in smart grids. This paper proposes a two-layer demand response optimization framework for EV users and aggregators, leveraging large language models (LLMs) to balance electricity supply and demand and optimize energy utilization during EV charging. The upper-layer model, focusing on the aggregator, aims to maximize profits by adjusting retail electricity prices. The lower-layer model targets EV users, using LLMs to simulate charging demands under varying electricity prices and optimize both costs and user comfort. The study employs a multi-threaded LLM decision generator to dynamically analyze user behavior, charging preferences, and psychological factors. The framework utilizes the PSO method to optimize electricity prices, ensuring user needs are met while increasing aggregator profits. Simulation results show that the proposed model improves EV charging efficiency, alleviates peak power loads, and stabilizes smart grid operations.