0 引言

电动汽车是实现交通领域“降碳”的重要抓手之一^[1]，其大规模的普及以及车网互动(vehicle to grid，V2G)技术的应用，使得电动汽车作为储能电源参与电网的能量调节是必然趋势^[2]。如何在兼顾充电站运营商与用户需求的前提下^[3]，针对电动汽车充放电行为进行高效调度已成为研究热点。围绕电动汽车充放电调度策略模型，现有研究主要从多主体协同优化和激励电价机制两个方向展开。

在多主体协同优化方向, 文献[4]提出融合路网-电网信息的两阶段电动汽车充放电调度策略，并建立多主体利益模型，利用动态区域调度电价协调充放电行为，实现负荷均衡与多方共赢。文献[5]基于供需博弈的V2G充放电优化策略，通过动态电价和充放电协同优化，实现了削峰填谷、降低用户成本和提高聚合商利益的目的。此外，部分学者通过结合用户行为特性建立调度优化模型。例如，文献[6]基于实时负荷动态调整电动汽车充放电状态，并依据充电偏好对用户进行分类，提出一种集群优化的调度策略。上述研究虽建立了有效的电动汽车调度模型，但普遍缺乏合理的经济激励机制以充分激发用户参与充放电调度的意愿。

为提高用户参与调度的积极性，激励电价机制作为一种间接引导电动汽车充放电行为的有效调控手段^[7]，近年来受到广泛关注。例如，文献[8]以用户成本最小化、电网损耗最小化和电压稳定性最优为目标，建立动态分时电价机制下的多目标优化模型，仿真结果表明, 该策略显著降低了用户充放电成本并平抑了负荷峰谷差。文献[9]从多个维度解析电动汽车充放电定价机制，设计了兼顾多方利益的动态电价策略以引导用户有序充放电，有效降低了电网负荷波动。虽然这些研究通过动态电价机制优化了电动汽车充放电行为，在提升电网安全稳定性与用户经济收益方面取得成效，但未充分考虑用户个体参与意愿对调度效果的影响，导致理论优化潜力与实际应用效果之间存在差距。

针对上述问题，本文提出一种基于用户行为模糊推理与分区动态电价机制协同优化的电动汽车充放电策略。根据出行链理论构建电动汽车充电负荷时空分布模型，模拟用户出行、停车及充放电行为，预测其充电需求时空特性。针对用户响应的不确定性，建立用户分类决策机制，依据实时荷电状态(SOC)与下一阶段行程所需电量将用户划分为刚性用户和弹性用户。其中刚性用户选择直接充电，而弹性用户则结合分区动态电价和激励电价机制，利用模糊推理理论量化其充放电响应意愿，并计及电池退化成本，构建以最小化用户充放电总成本、最大化用户综合满意度及最小化配电网负荷方差为目标的多目标优化模型。此外，采用NSGA-Ⅲ算法进行求解，并利用仿真实验验证所提策略的有效性。

1 电动汽车充电负荷时空分布模型

电动汽车充电负荷特性的建模是其充放电调度的基础。基于出行链理论和美国家庭出行调查数据(NHTS)，可以构建描述电动汽车出行、停车等状态的数学模型，其中行程起止时间、行驶里程、停车时间等数据通过函数拟合近似服从正态分布，具体分析可参考文献[10]。

1.1 实时荷电状态

第i辆电动汽车的实时SOC为

$ S O C_{i, t}=S O C_{\text {start }}-\left(\alpha^{\mathrm{ev}} \cdot d_j\right) / E_{\text {bat }}, $

(1)

式中：SOC_start为初始电量；d_j为电动汽车第j次行程通勤距离；α^ev为电动汽车的单位里程能耗；E_bat为电动汽车额定容量。

1.2 充电时间

第i辆电动汽车行驶后所需的充电时间为

$ T_{\mathrm{cha}, i}=\left(S O C_{i, \max }-S O C_{i, t}\right) \cdot E_{\mathrm{bat}} /\left(\eta_{\mathrm{cha}} \cdot P_{i, t, \mathrm{cha}}\right), $

(2)

式中：SOC_{i, max}为电池最大荷电状态；P_{i, t, cha}为第i辆电动汽车在t时刻的充电功率；η_cha为充电效率。

2 基于模糊推理和分区动态电价的电动汽车充放电决策模型

基于实时SOC与下一阶段行程所需电量，将电动汽车用户划分为刚性用户和弹性用户两类。当SOC_{i, t}≤20% SOC_max或剩余电量不足以支撑下一段行程的电量需求SOC_de时，定义其为刚性用户，需立即进行充电以缓解里程焦虑；而其余用户则定义为弹性用户。针对弹性用户，首先建立分区动态电价和激励电价模型，其次基于模糊推理理论和综合充电意愿模型对用户的充放电行为进行量化分析，最后建立充放电决策模型。

2.1 分区动态电价与激励电价协同引导模型 2.1.1 分区动态电价模型

为进一步优化电网运行，引入配电网节点电压作为关键因素，提出分区动态电价模型。该模型实施差异化区域定价策略：在节点电压较低的区域设定较高电价，在节点电压较高的区域设定较低电价，引导电动汽车用户选择在更合适的区域充电，并激励低电压区域的电动汽车进行放电响应。因此，建立的分区动态电价修正模型为

$ c_t^z=c_t^b+\boldsymbol{\varpi}\left(1-U_t^z\right) c_t^b, $

(3)

$ c_t^b=c^{\mathrm{gd}}\left(1+\max \left\{-0.5, \tanh \left(\frac{P_t^{\mathrm{th}}-P_a^{\mathrm{th}}}{P_a^{\mathrm{th}}}\right)\right\}\right), $

(4)

式中：c_t^z表示节点z所在区域在t时刻的分区动态电价；c_t^b表示t时刻的动态电价；${\boldsymbol{\varpi}}$表示基础电价调整系数，通常取值为5；U_t^z表示在t时刻区域z的配电网节点电压标幺值；P_t^th表示不同时段t内的理论平均负荷；c^gd表示基准电价，取值为0.815元/(kW ·h)；P_a^th表示全天的预期平均负荷。

2.1.2 激励电价模型

为激励电动汽车用户在配电网负荷高峰时段优先参与放电，引入可以动态调整的放电激励电价。同时，为量化不同时段的激励程度，采用双曲正切函数作为激励因子ε_t的基础函数，放电激励电价c_t^{d, z}表示为

$ c_t^{d, z}=c_t^z \cdot \varepsilon_t, $

(5)

$ \varepsilon_t=1+\tanh \left(g_t\left|\delta_{i, t, \text { dis }} \cdot P_{i, t, \text { dis }}\right|\right), $

(6)

式中：P_{i, t, dis}为第i辆电动汽车在t时刻的放电功率；δ_{i, t, dis}为放电决策变量，当电动汽车在t时刻放电，取值为1，否则为0；g_t为t时刻的激励系数，代表各时段放电功率与激励价格比值的变动速率。

激励因子与放电功率的关系如图 1所示。可以看出，激励因子曲线的斜率越大，放电功率获得的激励收益越高，但均控制在1~2倍的合理区间。其具体生成机制为：当电动汽车接入电网后，调度系统设定调度周期各时段g_t值，首先生成一个元素数量为总调度时段数一半的等差数列，该数列的首项为0.15, 末项为0.04, 公差为0.01。其次系统依据配电网各时段峰值负荷的降序优先级，将该数列元素逐一赋值给对应时段的激励系数g_t，未赋值的g_t则统一设为0。

2.2 基于模糊推理的用户放电响应意愿模型

电动汽车用户的放电决策行为受多种因素影响，具有显著的不确定性。其中，激励电价C(t)、停车时间T(h)与剩余SOC是放电决策的核心影响变量。为有效刻画用户放电响应行为的不确定性，基于模糊推理理论构建用户放电响应意愿模型，具体建模步骤如下。

1) 模糊化处理。对三个输入量：激励电价、剩余SOC和停车时间进行模糊化处理，确定各自的模糊子集。根据日常经验将激励电价划分为“低(L)、中等(M)、高(H)”三个模糊子集；将剩余SOC划分为“不足(SM)、适中(MD)、充裕(SF)”三个模糊子集；将停车时间划分为“短(S)、中等(M)、长(L)”三个模糊子集。根据以上三个输入量构建模糊决策模型，定义输出放电响应意愿的模糊子集为“低(L)、中低(ML)、中(M)、中高(MH)、高(H)”五个模糊子集。

2) 建立隶属度函数。当输入上述数据后，选取高斯隶属函数计算不同模糊子集对应的隶属度，公式为

$ f(x, \sigma, c)=\mathrm{e}^{\frac{-(x-c)^2}{2 \sigma^2}}, $

(7)

式中：σ、c分别为标准差和均值。输入变量的隶属度函数示意图见图 2。

3) 模糊规则的制定。依据隶属度函数和用户行为特点分析制定放电决策的模糊规则，如表 1所示。其中，模糊控制器的模糊蕴含关系表示为27条模糊规则的并集，即$\tilde{R}=R_1 \cup R_2 \cup \cdots \cup R_{27}=\bigcup \limits_{n=1}^{27} R_n$。

4) 基于Mamdani算法的模糊推理。假设模糊控制器的采样步长为k(k=0, 1, n)，使用Mamdani最大-最小合成法，将输入的模糊集C(t)、T(h)和剩余SOC分别记为X₁^k、X₂^k、X₃^k，输出概率记为y_j^k，其中j=1, 2, …，27，则模糊关系R对应的隶属度函数为$\mu_{\tilde{R}}\left(X_1^k, X_2^k, X_3^k\right)=\mu_R\left(X_1^k\right) \wedge \mu_R\left(X_2^k\right) \wedge \mu_R\left(X_3^k\right)$, 模糊规则对应的模糊关系为$R^*=\mu_R\left(X_1^k, X_2^k, X_3^k\right)=\bigvee \limits_{i=1}^3 \mu_R\left(X_n^k\right)$，通过模糊推理得到的输出模糊值为$U=\left(X_1^k \times X_2^k \times X_3^k\right) \circ R^*$。

5) 去模糊化处理。为将模糊推理输出的放电响应意愿模糊集转化为精确值，采用重心法进行去模糊化处理。该方法通过计算隶属度函数曲线与横坐标轴围成区域的重心位置，确定最终输出的精确放电响应意愿值^[11]。

2.3 电池退化成本模型

为缓解用户对充放电调度所带来的电池退化焦虑，将适用于V2G的线性电池退化模型集成至目标函数中，其中电池的循环老化模型^[12]为

$ D_{i, t}^{\text {cyc }}=\left(\alpha K^2+\tau K+\gamma\right) \epsilon^{(p K+\epsilon) I_{i, t}^{\text {rate }}} A h_{i, t}, $

(8)

式中：α、τ、γ、p、$ \epsilon $为预定的循环老化系数；Ah_{i, t}为电池的安时吞吐量；I_{i, t}^rate为t时刻的充放电速率。因此，电动汽车的电池退化成本可表示为

$ C_{i, t}^{\mathrm{V} 2 \mathrm{G}}=(B P-S P) \cdot \frac{D_{i, t}^{\mathrm{eyc}}}{1-E_n}, $

(9)

式中：BP和SP分别为电池的购买价格和报废价格；E_n为电池寿命终结时的容量，当电池容量降至初始容量的80%时，通常表示电池寿命的终结。

2.4 弹性用户充放电决策分析

基于期望效用最大化理论，考虑电动汽车用户放电响应意愿、放电收益和电池退化成本，构建电动汽车用户期望效用评估模型，分析弹性用户的放电决策，具体公式为

$ C_{\text {income }}=\frac{P_{i, t, \text { dis }} \cdot c_t^{d, z} \cdot \Delta t}{\eta_{\text {dis }}}-C_{i, t}^{\mathrm{V} 2 \mathrm{G}}, $

(10)

式中：C_income表示电动汽车放电收益; η_dis表示放电效率。根据模糊规则，当用户放电响应意愿较高且放电收益满足C_income>0时，用户参与放电调度，否则不参与。

对于不参与放电调度的弹性用户，其充电意愿与里程焦虑程度呈负相关。其中里程焦虑程度与车辆的行驶距离正相关，而与电池容量和当前SOC负相关。因此，对于打算参与充电的用户，其里程焦虑程度可表示为

$ R_{i, t}=\frac{S O C_{i, \max }-S O C_{i, t}}{S O C_{i, \max }} \times \frac{D_i}{\max \left(D_i+E_{\mathrm{bat}} \cdot S O C_{i, t} / \alpha^{\mathrm{ev}}\right)}, $

(11)

式中：D_i为电动汽车到下一行程目的地的行驶距离。基于上述用户里程焦虑程度，同时考虑分区动态电价影响，建立综合充电意愿W_{i, t}，具体公式为

$ W_{i, t}=\beta_{i, t} \cdot R_{i, t}+\left(1-\beta_{i, t}\right) \cdot \mathcal{K}_t, $

(12)

$ \mathcal{K}_t=\frac{c_{\max }^b-c_t^b}{c_{\max }^b-c_{\min }^b}, $

(13)

$ \beta_{i, t}=1-\frac{S O C_{i, t}}{S O C_{i, \max }}, $

(14)

式中：$\mathcal{K}_t$为分区动态电价影响因子；c_max^b、c_min^b分别为分区动态电价的最大值和最小值；β_{i, t}为权重系数。设置当用户综合充电意愿W_{i, t}≥0.5时，用户选择充电，否则选择不充电。

2.5 电动汽车充放电调度潜力评估流程

基于上述电动汽车充放电决策模型，建立电动汽车充放电调度潜力评估流程，具体步骤如下。

Step 1   获取电动汽车用户的出行计划及电池SOC、调度时间周期T、电动汽车总数N及目的地数量M。

Step 2   当电动汽车在任一停车点时，若SOC_{i, t}≤ 20%SOC_max或当前剩余电量不足以支撑下一段行程，此时用户为刚性用户，选择立即充电。

Step 3  定义其余用户为弹性用户，根据实时激励电价、剩余SOC和停车时间，并利用模糊规则判定其放电响应意愿。对于放电响应意愿高的弹性用户，考虑其放电的经济成本，若C_income>0，则用户选择放电，否则选择不放电。

Step 4  对于不参与放电调度的弹性用户，计算其综合充电意愿W_{i, t}，当W_{i, t}≥0.5时，用户选择充电。

Step 5   统计参与V2G充放电的电动汽车数量，评估电动汽车的充放电调度潜力。重复Step 2~4直至所有电动汽车行驶结束，输出当前区域所有车辆的充放电调度潜力评估结果，为后续电动汽车充放电优化调度提供数据支撑。

3 电动汽车有序充放电最优调度模型 3.1 目标函数

针对电动汽车集群充放电行为的时空耦合性与调度复杂性，电动汽车充放电调度优化目标主要包括最小化电动汽车充放电经济成本F_A、最大化用户综合满意度F_B以及最小化配电网负荷波动F_C。考虑不同目标函数的特性，该多目标优化问题表述为$\min \left\{F_A,-F_B, F_C\right\}$。

电动汽车充放电经济成本F_A包含充电费用、放电补贴与电池退化成本，可表示为

$ \begin{aligned} & F_A=\sum\limits_{i=1}^N \sum\limits_{t=1}^T\left(c_t^z \cdot P_{i, t, \mathrm{cha}} \cdot \delta_{i, t, \mathrm{cha}}-\right. \\ & \left.c_t^{d, z} \cdot P_{i, t, \mathrm{dis}} \cdot \delta_{i, t, \mathrm{dis}}\right)+\sum\limits_{i=1}^N C_{i, t}^{\mathrm{V} 2 \mathrm{G}}。\end{aligned} $

(15)

2) 用户的充电满意度与电动汽车实际的充电电量直接相关^[13]，可表示为

$ \alpha_{n 1}=\min \left\{S O C_{f, i, e} / S O C_{f, i, \exp }, 1\right\}, $

(16)

式中: α_n1表示用户充电满意度; SOC_{f, i, e}为用户到达充电站时电动汽车的电量; SOC_{f, i, exp}为用户预计离开时的期望电量。在充放电调度过程中，考虑频繁的充放电状态切换可能加剧电池老化并影响用户体验，定义用户对充放电状态转换次数的满意度公式为

$ \alpha_{n 2}=\min \left\{1 /\left(1+\tau_{i, \text { charge }}\right), 1\right\}, $

(17)

式中: α_n2表示电池损耗满意度；τ_{i, charge}表示第i辆电动汽车在调度过程中的充放电转换次数。结合用户充电满意度a_n1和电池损耗满意度a_n2，以综合满意度最大化为目标建立模型，可表示为

$ F_B=\frac{1}{N} \sum\limits_{n=1}^N \lambda_1 \alpha_{n 1}+\lambda_2 \alpha_{n 2}, $

(18)

式中: F_B表示用户综合满意度，其取值范围为[0, 1]；λ₁、λ₂为权重系数，本文取值均为0.5。

3) 为使电力系统更好地响应负荷波动，减少电动汽车接入对配电网的影响，提高电网的可靠性和稳定性，以配电网负荷波动最小建立目标函数，可表示为

$ F_C=\frac{1}{T} \sum\limits_{t=1}^T\left(P_t^{\mathrm{th}}-P_a^{\mathrm{th}}\right)^2 。$

(19)

3.2 约束条件

电动汽车电量约束为

$ 20 \% S O C_{i, \max } \leqslant S O C_{i, t} \leqslant S O C_{i, \max } 。$

(20)

充放电功率约束为

$ 0 \leqslant P_{i, t, \mathrm{cha}} \leqslant P_{\mathrm{cha}, \max }, $

(21)

$ 0 \leqslant P_{i, t, \text {dis}} \leqslant P_{\text {dis, max}}, $

(22)

式中：P_{cha, max}和P_{dis, max}分别表示电动汽车充电、放电的最大功率。

配电网最大负荷约束为

$ P_t^{\mathrm{th}}<P_{\max }^{\mathrm{th}}, $

(23)

式中：P_max^th表示配电网可以承受的最大负荷。

电动汽车充放电状态约束为

$ \delta_{i, t, \mathrm{cha}} \cdot \delta_{i, t, \mathrm{dis}}=0 。$

(24)

驶离时刻SOC约束为

$ \begin{aligned} & S O C_{i, t}+\frac{P_{i, t, \mathrm{cha}} \cdot \delta_{i, t, \mathrm{cha}} \cdot \Delta t \cdot \eta_{\mathrm{cha}}}{E_{\mathrm{bat}}}- \\ & \frac{P_{i, t, \mathrm{dis}} \cdot \delta_{i, t, \mathrm{dis}} \cdot \Delta t}{E_{\mathrm{bat}} \cdot \eta_{\mathrm{dis}}} \geqslant S O C_{d e}。\end{aligned} $

(25)

3.3 基于NSGA-Ⅲ算法的模型求解

NSGA-Ⅲ算法是针对高维多目标优化问题提出的进化算法，其核心在于通过参考点引导种群分布以维持多样性，同时确保解的收敛性。该算法在框架上继承了NSGA-Ⅱ算法的精英策略与非支配排序机制，但在选择机制中引入参考点与归一化处理，显著提升了高维目标空间的优化性能。采用NSGA-Ⅲ算法对多目标优化问题进行求解的流程见图 3。

3.4 电动汽车充放电调度流程

电动汽车充放电调度具体实施流程如下。

1) 根据电动汽车充放电调度潜力评估流程，各充电站收集辖区内电动汽车的初步充放电意愿计划及其可调节潜力，并将其上报给配电网运营商。

2) 配电网运营商收集汇总各充电站信息及配电网信息，以用户充放电总成本最低、综合满意度最高及配电网负荷方差最小为目标，建立多目标优化模型。

3) 采用NSGA-Ⅲ算法求解上述模型，输出Pareto最优解。调度中心生成该区域充放电调度计划，并向各充电站下发调度计划。

4) 充电站根据调度计划向每辆电动汽车下发充放电功率指令，并同步到配电网运营商。电动汽车接收指令后执行充放电操作，同时实时监测SOC以确保满足行程需求约束。

4 算例仿真与分析 4.1 参数设置

以某市城区为例进行仿真验证，假设该区域内共有450辆电动汽车，电池容量为56 kW ·h，快充、慢充功率分别为60 kW和7 kW，放电功率为7 kW，充、放电效率均为0.9^[5]。利用蒙特卡洛法模拟450个电动汽车用户一天的出行过程，得到每辆电动汽车到达充电站的时间、离开充电站的时间、剩余SOC以及对应的充电需求。假设该区域内配电网结构为IEEE33节点系统^[14]。

4.2 电价模型与用户响应模型验证

根据电动汽车分区动态电价和激励电价模型，设置电价更新时间间隔为1 h，其中某节点所在区域的分区动态电价和激励电价曲线如图 4所示。

从图 4可以看出，相较于传统分时电价，分区动态电价通过引入实时响应机制，当系统负荷处在高峰期时，配电网负荷较高，节点电压下降，引起分区动态电价升高，抑制电动汽车用户的充电行为。同时，激励电价同步提高，吸引电动汽车用户在该时段放电。同理，当系统负荷处于低谷时，配电网负荷较低，节点电压上升，引起分区动态电价下降，鼓励电动汽车用户在该时段充电。

通过将响应意愿的模糊数值去模糊化后，得到电动汽车用户参与放电响应意愿值，其中三种典型情况下放电响应意愿输出结果见图 5。可以看出，当剩余SOC低于20%时，电动汽车用户的放电响应意愿极低，接近于0，随着剩余SOC逐渐上升，用户放电响应意愿也随之上升。同理，当激励电价处于高峰时期或停车时间较长时，用户的放电响应意愿随之增大。同时，当用户的放电响应意愿较高时，用户会评估参与放电的经济净收益。若净收益为正，则用户选择参与放电，否则不参与。

4.3 不同充放电策略对比分析

为了验证本文所提充放电策略的有效性，设置以下四种充放电方案进行对比分析。方案1：采用无序充电策略，即电动汽车到达充电站后直接开始充电，不考虑电价影响。方案2：采用文献[11]所提电动汽车充放电策略，即考虑用户充放电意愿和利用分时电价优化模型进行充放电调度。方案3：采用文献[15]所提电动汽车充放电策略，即考虑电动汽车用户充电综合满意度和主动配电网运行效益的多目标分层优化方法。方案4：采用本文所提充放电策略进行调度，即电动汽车到达充电站后，根据分区动态电价和激励电价，并计及用户充放电响应意愿进行充放电调度。

不同充放电方案的配电网负荷曲线见图 6，配电网负荷特性对比见表 2。由图 6和表 2可知，当选择方案1时，电动汽车用户容易在基础负荷高峰期进行充电行为，加大了配电网的压力。方案2融合用户充放电意愿并建立了分时电价优化模型，但未设计激励电价机制，导致其对用户的激励效果不足，整体负荷削减效果欠佳。方案3虽然考虑电动汽车用户充电综合满意度和主动配电网运行效益进行充放电调度，使得用户满意度明显提高，但在降低电网负荷峰值以及削峰填谷方面仍有所不足。相比之下，本文所提出的充放电协同调度策略不仅能有效引导充电需求的高峰时段向其他时段转移，更能通过激励电价机制驱动电动汽车用户在负荷高峰时段向电网反向放电，从而实现更显著的削峰填谷效果，并有效降低配电网的负荷波动，提高用户满意度。

为验证本文所提充放电调度策略对配电网电压质量的优化效果，对比分析了无序充电策略、文献[14]所提策略以及本文策略的节点电压分布情况。不同策略下配电网节点电压对比如图 7所示。可以看出，在无序充电策略下，大规模电动汽车集中于负荷高峰时段充电，显著加剧了节点电压波动。文献[14]所提策略虽通过分时电价优化模型引导电动汽车错峰充放电，但未对节点电压进行针对性优化，其对电压波动的抑制效果有限。而本文策略通过建立考虑配电网节点电压的分区动态电价，引导弹性用户有序充放电，实现了负荷的均衡分布，有效缓解了相应时段的电压骤降现象。

此外，用户V2G参与度对成本和满意度的影响如图 8所示。可以看出，随着用户参与度从0提升至100%，放电收益从0元增至1 025.54元，表明深度参与V2G能有效提升用户经济回报。同时，电池退化成本由728.11元增至945.68元，反映了高频次充放电行为加剧了电池老化。然而，得益于放电收益的大幅增长，充放电总成本呈现持续下降趋势，同时用户综合满意度提升至0.85。综上所述，提高用户参与度虽然会增加电池损耗，但通过放电收益的补偿机制，能实现用户总成本降低与满意度提升的双重目标。

5 结语

本文提出V2G充放电协同调度策略，通过融合出行链理论、分区动态电价和模糊推理理论，有效优化了电动汽车负荷时空分布。通过分区动态电价引导充电负荷转移，并利用激励电价激发用户放电意愿，显著降低了配电网负荷方差和峰谷差。在保障用户出行需求前提下，该模型还通过模糊推理理论与充电意愿模型量化用户决策，有效降低了用户充放电成本，提升了用户综合满意度，实现了用户经济性与满意度的双重优化。然而，该策略的实际应用仍面临以下挑战：一是实时信息交互依赖高效通信系统，其延迟可能影响调度的实时性与准确性；二是用户响应行为受激励机制透明度、电池损耗补偿合理性及操作便捷性等因素的影响。因此，现有模糊响应模型需在真实用户数据中进一步验证。