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电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法

申请号 CN202311279583.1 申请日 2023-09-28 公开(公告)号 CN117335399A 公开(公告)日 2024-01-02
申请人 海南电网有限责任公司电力科学研究院; 发明人 庞松岭; 范凯迪; 窦洁; 陈超; 霍美屹;
摘要 本发明公开了电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,包括步骤:步骤S1、建立多层级电动汽车充电负荷调度体系;步骤S2、构建以综合调频成本最低为目标函数的电动汽车充电负荷集群优化调度模型;步骤S3、计算电动汽车充电特性,构建以荷电状态最优为目标函数的集群内电动汽车充电负荷优化调度模型。本发明能够对电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令进行分解、下发调控指令,以实现可调控资源的最大化利用。
权利要求

1.电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,其特征在于,包括步骤:S1、建立多层级电动汽车充电负荷调度体系;

S2、构建以综合调频成本最低为目标函数的电动汽车充电负荷集群优化调度模型;

S3、计算电动汽车充电特性,构建以荷电状态最优为目标函数的集群内电动汽车充电负荷优化调度模型。

2.根据权利要求1所述的电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,其特征在于,所述S1具体包括以下步骤:S1.1、建立多层级电动汽车充电负荷调度体系;

S1.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令。

3.根据权利要求2所述的电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,其特征在于,S1.1、建立多层级电动汽车充电负荷调度体系,具体包括:将所述多层级电动汽车充电负荷调度体系分为三个层次,第一层为电动汽车充电负荷平台;第二层为电动汽车充电负荷集群;第三层为电动汽车充电负荷单个个体。

4.根据权利要求2所述的电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,其特征在于,S1.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令,具体包括:电动汽车充电负荷平台的调频容量修正计算结果,其表达式为:

其中,ΔPt表示该区域电网根据最新边界条件确定在时刻t的总调频功率偏差, 表示该区域电网所有发电企业在时刻t的总出力预测结果, 表示该区域电网所有用户在时刻st的负荷预测结果,Pt 表示日前阶段调频市场出清过程中在时刻t的总调频需求功率,和 分别表示火电机组、风电场、储能系统、水电机组和电动汽车充电负荷平台在日前阶段调频市场时刻t的出清结果,ΔPEVC,t表示电动汽车充电负荷平台在时刻t需要进行调整的调频功率;

电动汽车充电负荷平台在实时阶段各时刻的调度指令,其表达式为:

其中,PEVC,t表示电动汽车充电负荷平台在时刻t的调频功率。

5.根据权利要求1所述的电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,其特征在于,所述S2具体包括以下步骤:S2.1、电动汽车充电负荷集群调频成本计算;

S2.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令;

S2.3、构建电动汽车充电负荷集群优化调度模型及求解。

6.根据权利要求5所述的电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,其特征在于,S2.1、电动汽车充电负荷集群调频成本计算,具体包括:从投资成本、充电损失成本和退化成本多个角度分别计算集群的调频成本,从而计算电动汽车充电负荷集群响应单个调度指令的综合调频成本,其表达式为:其中,Cm,t表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的综合调频成本, 表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的投资成本, 表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的充电损失成本, 表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的退化成本,n表示第n个电动汽车充电负荷,n≤N,Qmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车的购买价格,Lmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车的利息及税费,b表示电网调度部门一天(24h)下发的调频指令总次数,γ表示折现率,γmn,life表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车的全生命周期,pt表示电动汽车充电负荷的上网充电价格,Pmn,t表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷在时刻t的充电功率,μmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷在时刻t的充电效率,Δt表示时间间隔,根据调度次数进行确定, 为第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的单位功率退化成本, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的单位容量退化成本,Wmn,t表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的年充电量, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的额定功率。

7.根据权利要求5所述的电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,其特征在于,S2.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令,具体包括:压制系数具体计算表达式为:其中,K′m,t表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的压制系数, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的额定容量, 和 分别表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的最小和最大荷电状态值,SOCmn,(t‑1)表示表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷在时刻t‑1的荷电状态值;

利用Tanh函数方法对压制系数进行归一化处理,具体表达式为:

其中,Km,t表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t经过归一化的压制系数。

8.根据权利要求5所述的电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,其特征在于,S2.3、构建电动汽车充电负荷集群优化调度模型及求解,具体包括:根据综合调频成本计算模型和压制系数,构建以调频成本最低为目标函数的电动汽车充电负荷集群优化调度模型,其表达式为:其中,F表示目标函数; 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的额定功率。

9.根据权利要求1所述的电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,其特征在于,所述S3具体包括以下步骤:S3.1、考虑电动汽车充电负荷充电特性的特性系数计算;

S3.2、构建电动汽车充电负荷个体优化调度模型及求解。

10.根据权利要求9所述的电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,其特征在于,S3.1、考虑电动汽车充电负荷充电特性的特性技术计算,具体包括:其计算表达式为:Umn={0.2,0.4,0.6,0.8,1.0}

其中,Hmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的特性系数, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的充电时长, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷充电时长的归一化值, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的充电效率, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷充电效率的归一化值,Umn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的充电需求程度,按照电动汽车充电负荷申报的充电需求程度一般需求、稍微需求、中度需求、强烈需求和迫切需要五个级别分别取值0.2、0.4、0.6、0.8和1.0;

S3.2、构建电动汽车充电负荷个体优化调度模型及求解,具体包括:构建电动汽车充电负荷个体优化调度模型,其计算表达式为:其中,G表示目标函数, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的最优荷电状态值。

说明书全文

电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法

技术领域

[0001] 本发明涉及电动汽车充电领域,特别是涉及电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法。

背景技术

[0002] 随着电动汽车的快速发展,大规模电动汽车接入电网已经成为不可忽视的趋势。然而,大规模电动汽车接入电网后的无序充电行为将会进一步加剧电网的峰谷差,给电网的稳定性和供电能力带来新的挑战。为了解决这一问题,引导电动汽车与电网之间的友好互动变得至关重要。通过在用电低谷时充电,在用电高峰时放电,以及根据每日新能源发电特性来引导电动汽车的充电行为,可以有效减少电网的增容压力,并促进新能源的消纳。
[0003] 目前已有较多关于电动汽车充电负荷参与市场化交易的研究,我国近年来在各地开展了车网互动的试点建设,旨在探索电动汽车(充电桩)作为第三方独立主体或通过聚合商的方式参与电力市场。电动汽车可以参与的市场包括需求响应、辅助服务、绿电交易等。目前的研究主要集中在充电负荷预测和可调节负荷资源聚合的方法上,也有一些研究关注电动汽车参与辅助服务市场后的调控指令分解方法。然而,这些研究主要侧重于负荷聚合商侧的指令分解,而未从调度考虑区域整体可调控充电负荷资源,以及电动汽车充电负荷在参与市场化交易后,调度侧如何将调控指令分解到充电负荷聚合商。

发明内容

[0004] 针对上述现有技术,本发明的目的在于提供电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,通过对大规模可调充电负荷的评估和资源特性的分析,考虑负荷聚合商聚合了大量的充电负荷参与市场化交易后,对充电负荷的调控指令分解方法。这将有助于实现电动汽车充电负荷的灵活调度和优化,以提高电网的稳定性和供电能力。
[0005] 为达到上述目的,本发明提供的技术方案是:
[0006] 电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,包括步骤:
[0007] S1、建立多层级电动汽车充电负荷调度体系;
[0008] S2、构建以综合调频成本最低为目标函数的电动汽车充电负荷集群优化调度模型;
[0009] S3、计算电动汽车充电特性,构建以荷电状态最优为目标函数的集群内电动汽车充电负荷优化调度模型。
[0010] S1具体包括以下步骤:
[0011] S1.1、建立多层级电动汽车充电负荷调度体系;
[0012] S1.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令。
[0013] S1.1、建立多层级电动汽车充电负荷调度体系,具体包括:将所述多层级电动汽车充电负荷调度体系分为三个层次,第一层为电动汽车充电负荷平台;第二层为电动汽车充电负荷集群;第三层为电动汽车充电负荷单个个体。
[0014] S1.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令,具体包括:
[0015] 电动汽车充电负荷平台的调频容量修正计算结果,其表达式为:
[0016]
[0017]
[0018]
[0019] 其中,ΔPt表示该区域电网根据最新边界条件确定在时刻t的总调频功率偏差,表示该区域电网所有发电企业在时刻t的总出力预测结果, 表示该区域电网所有用户在s时刻t的负荷预测结果,Pt表示日前阶段调频市场出清过程中在时刻t的总调频需求功率,和 分别表示火电机组、风电场、储能系统、水电机组和电动汽
车充电负荷平台在日前阶段调频市场时刻t的出清结果,ΔPEVC,t表示电动汽车充电负荷平台在时刻t需要进行调整的调频功率;
[0020] 电动汽车充电负荷平台在实时阶段各时刻的调度指令,其表达式为:
[0021]
[0022] 其中,PEVC,t表示电动汽车充电负荷平台在时刻t的调频功率。
[0023] S2具体包括以下步骤:
[0024] S2.1、电动汽车充电负荷集群调频成本计算;
[0025] S2.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令;
[0026] S2.3、构建电动汽车充电负荷集群优化调度模型及求解。
[0027] S2.1、电动汽车充电负荷集群调频成本计算,具体包括:从投资成本、充电损失成本和退化成本多个角度分别计算集群的调频成本,从而计算电动汽车充电负荷集群响应单个调度指令的综合调频成本,其表达式为:
[0028]
[0029]
[0030]
[0031]
[0032] 其中,Cm,t表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的综合调频成本, 表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的投资成本, 表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的充电损失成本, 表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的退化成本,n表示第n个电动汽车充电负荷,n≤N,Qmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车的购买价格,Lmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车的利息及税费,b表示电网调度部门一天(24h)下发的调频指令总次数,γ表示折现率,γmn,life表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车的全生命周期,pt表示电动汽车充电负荷的上网充电价格,Pmn,t表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷在时刻t的充电功率,μmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷在时刻t的充电效率,Δt表示时间间隔,根据调度次数进行确定, 为第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的单位功率退化成本, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的单位容量退化成本,Wmn,t表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的年充电量, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的额定功率。
[0033] S2.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令,具体包括:压制系数具体计算表达式为:
[0034]
[0035]
[0036] 其中,K′m,t表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的压制系数, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的额定容量, 和 分别表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的最小和最大荷电状态值,SOCmn,(t‑1)表示表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷在时刻t‑1的荷电状态值;
[0037] 利用Tanh函数方法对压制系数进行归一化处理,具体表达式为:
[0038]
[0039] 其中,Km,t表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t经过归一化的压制系数。
[0040] S2.3、构建电动汽车充电负荷集群优化调度模型及求解,具体包括:根据综合调频成本计算模型和压制系数,构建以调频成本最低为目标函数的电动汽车充电负荷集群优化调度模型,其表达式为:
[0041]
[0042]
[0043]
[0044] 其中,F表示目标函数; 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的额定功率。
[0045] 所述S3具体包括以下步骤:
[0046] S3.1、考虑电动汽车充电负荷充电特性的特性系数计算;
[0047] S3.2、构建电动汽车充电负荷个体优化调度模型及求解。
[0048] S3.1、考虑电动汽车充电负荷充电特性的特性技术计算,具体包括:其计算表达式为:
[0049]
[0050]
[0051]
[0052] Umn={0.2,0.4,0.6,0.8,1.0}
[0053] 其中,Hmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的特性系数,表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的充电时长, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷充电时长的归一化值, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的充电效率, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷充电效率的归一化值,Umn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的充电需求程度,按照电动汽车充电负荷申报的充电需求程度一般需求、稍微需求、中度需求、强烈需求和迫切需要五个级别分别取值0.2、0.4、0.6、0.8和1.0;
[0054] 所述S3.2、构建电动汽车充电负荷个体优化调度模型及求解,具体包括:构建电动汽车充电负荷个体优化调度模型,其计算表达式为:
[0055]
[0056] 其中,G表示目标函数, 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的最优荷电状态值。
[0057] 本发明的有益效果在于:
[0058] 本发明所提出一种电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,构建了多层级电动汽车充电负荷调度体系,充分考虑电动汽车充电负荷的聚合特性,将电网调度指令进行逐层分解,以电动汽车充电负荷平台参与调频辅助服务市场交易出清结果为基础,根据最新预测结果形成的边界条件动态调整不同中标主体的调频容量,在电动汽车充电负荷集群层级,通过投资成本、充电损失成本和退化成本量化电动汽车充电负荷集群响应单个调度指令的综合调频成本,并引入基于电动汽车充电负荷集群可调节容量限制的压制系数,以平衡不同集群的充电需求,建立了以调频成本最低为目标函数的电动汽车充电负荷集群优化调度模型,实现不同集群的调动指令分解,在电动汽车充电负荷个体层级,计及电动汽车充电特性,构建以荷电状态最优为目标函数的集群内电动汽车充电负荷优化调度模型,实现集群内不同电动汽车充电负荷之间的调度指令分解。本发明所提出的电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,能够为电动汽车充电负荷参与市场化交易的交易结果执行提供理论指导,有利于大幅度缓解电网调度中心的压力,优化电力系统运行。

附图说明

[0059] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的优选实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0060] 图1为本发明实施例提供的流程图。
[0061] 图2为本发明实施例提供的调控指令分解方法整体结构示意图。

具体实施方式

[0062] 以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所列举实施例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
[0063] 本实施例提供电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法;方法包括如下步骤:
[0064] 电动汽车充电负荷参与市场化交易的调控指令分解方法,对大规模充电负荷参与市场化交易后的调度指令进行分解,包括步骤:
[0065] S1、建立多层级电动汽车充电负荷调度体系,通过平台参与调频辅助服务市场,根据出清结果确定电动汽车充电负荷平台在参与调频市场交易各时段的调度指令;构建多层级电动汽车充电负荷调度体系,充分考虑电动汽车充电负荷的聚合特性,将电网调度指令进行逐层分解。
[0066] S2、构建以综合调频成本最低为目标函数的电动汽车充电负荷集群优化调度模型,结合集群调节容量限制,实现电动汽车充电负荷平台调度指令在不同集群之间的分解;实现不同集群的调动指令分解。
[0067] S3、计算电动汽车充电特性,构建以荷电状态最优为目标函数的集群内电动汽车充电负荷优化调度模型,实现集群内不同电动汽车充电负荷之间的调度指令分解;如图1所示。
[0068] S1具体包括以下步骤:
[0069] S1.1、建立多层级电动汽车充电负荷调度体系;
[0070] S1.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令。
[0071] S1.1、建立多层级电动汽车充电负荷调度体系,具体包括:多层级电动汽车充电负荷调度体系分为三个层次,第一层为电动汽车充电负荷平台,负责直接参与调频辅助服务市场,并接收电网调度指令;第二层为电动汽车充电负荷集群,配置了聚合器,是电动汽车充电负荷与平台进行互动的中间载体;第三层为电动汽车充电负荷单个个体,是平台调度指令的具体执行者。电动汽车充电负荷可通过聚合方式形成一定的规模,从而参与调频辅助服务市场交易,获得市场化收益。考虑到电动汽车充电负荷在交易中仅用于充电,因而,电动汽车充电负荷仅参与下调频市场(仅充电)。基于电动汽车充电负荷的充电特性分析,建立了多层级电动汽车充电负荷调度体系;如图2所示。
[0072] S1.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令,具体包括:调频辅助服务市场在日前进行出清,确定各中标主体各时刻的调频容量(功率)。在实时阶段,电网调度部门根据最新的负荷预测结果、出力预测结果等信息作为边界条件,按照中标容量比例进行各中标主体调频容量的修正,
[0073] 电动汽车充电负荷平台的调频容量修正计算结果,其表达式为:
[0074]
[0075]
[0076]
[0077] 其中,ΔPt表示该区域电网根据最新边界条件确定在时刻t的总调频功率偏差;表示该区域电网所有发电企业在时刻t的总出力预测结果; 表示该区域电网所有用户在时刻t的负荷预测结果; 表示日前阶段调频市场出清过程中在时刻t的总调频需求功率;
和 分别表示火电机组、风电场、储能系统、水电机组和电动汽
车充电负荷平台在日前阶段调频市场时刻t的出清结果;ΔPEVC,t表示电动汽车充电负荷平台在时刻t需要进行调整的调频功率;电动汽车充电负荷平台在实时阶段各时刻的调度指令,即调频功率,具体表达式为:
[0078]
[0079] 其中,PEVC,t表示电动汽车充电负荷平台在时刻t的调频功率。
[0080] S2具体包括以下步骤:
[0081] S2.1、电动汽车充电负荷集群调频成本计算;
[0082] S2.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令;
[0083] S2.3、构建电动汽车充电负荷集群优化调度模型及求解。
[0084] S2.1、电动汽车充电负荷集群调频成本计算,具体包括:为量化电动汽车充电负荷集群在参与调频过程中产生的成本损失,从投资成本、充电损失成本和退化成本多个角度分别计算集群的调频成本,从而计算电动汽车充电负荷集群响应单个调度指令的综合调频成本表达式为:
[0085]
[0086]
[0087]
[0088]
[0089] 其中,Cm,t表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的综合调频成本; 表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的投资成本; 表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的充电损失成本; 表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的退化成本;n表示第n个电动汽车充电负荷,n≤N;Qmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车的购买价格;Lmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车的利息及税费;b表示电网调度部门一天(24h)下发的调频指令总次数;γ表示折现率;γmn,life表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车的全生命周期,即电动汽车寿命;pt表示电动汽车充电负荷的上网充电价格;Pmn,t表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷在时刻t的充电功率;μmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷在时刻t的充电效率;Δt表示时间间隔,根据调度次数进行确定; 为第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的单位功率退化成本; 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的单位容量退化成本;Wmn,t表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的年充电量; 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的额定功率。
[0090] S2.2、确定电动汽车充电负荷平台各时段调度指令,具体包括:仅考虑调频成本作为目标函数容易导致部分调频成本低、不需要进行充电的电动汽车充电负荷集群处于高频率运行,而调频成本略高、需要进行充电的电动汽车充电负荷集群较少动作,不利于保障电动汽车充电负荷协同规划的和优化运行。为解决该问题,提出考虑电动汽车充电负荷集群可调节容量限制的压制系数来弥补调频成本的的不足,压制系数具体计算表达式为:
[0091]
[0092]
[0093] 其中,K′m,t表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t的压制系数; 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的额定容量; 和 分别表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的最小和最大荷电状态值;SOCmn,(t‑1)表示表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷在时刻t‑1的荷电状态值;引入基于电动汽车充电负荷集群可调节容量限制的压制系数,以平衡不同集群的充电需求。
[0094] 为避免压制系数过大或过小对优化结构产生的影响,利用Tanh函数方法对压制系数进行归一化处理,具体表达式为:
[0095]
[0096] 其中,Km,t表示第m个电动汽车充电负荷集群在时刻t经过归一化的压制系数。
[0097] S2.3、构建电动汽车充电负荷集群优化调度模型及求解,具体包括:根据综合调频成本计算模型和压制系数,构建以调频成本最低为目标函数的电动汽车充电负荷集群优化调度模型;具体表达式为:
[0098]
[0099]
[0100]
[0101] 其中,F表示目标函数; 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的额定功率。电动汽车充电负荷集群优化调度模型属于混合整数规划问题,可以直接在MATLAB环境下调用CPLEX商业软件进行求解。
[0102] S3具体包括以下步骤:
[0103] S3.1、考虑电动汽车充电负荷充电特性的特性系数计算;
[0104] S3.2、构建电动汽车充电负荷个体优化调度模型及求解。
[0105] S3.1、考虑电动汽车充电负荷充电特性的特性技术计算,具体包括:电动汽车充电负荷集群不同个体的充电特性差异明显,在将调度指令由电动汽车充电负荷集群分解至集群不同个体时,不仅需要考虑个体荷电状态差异,还需要计及电动汽车充电负荷的充电特性。为平衡集群不同电动汽车充电负荷的充电需求,提升集群凝聚力和竞争力,从充电时长、充电效率和充电需求程度等方面考虑电动汽车充电负荷的充电特性,计算表达式为:
[0106]
[0107]
[0108]
[0109] Umn={0.2,0.4,0.6,0.8,1.0}
[0110] 其中,Hmn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的特性系数;表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的充电时长; 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷充电时长的归一化值; 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的充电效率; 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷充电效率的归一化值;Umn表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的充电需求程度,按照电动汽车充电负荷申报的充电需求程度一般需求、稍微需求、中度需求、强烈需求和迫切需要五个级别分别取值0.2、0.4、0.6、0.8和
1.0。
[0111] S3.2、构建电动汽车充电负荷个体优化调度模型及求解,具体包括:结合电动汽车充电负荷集群内不同个体的充电体系,以集群内电动汽车充电负荷个体的荷电状态接近最优值为目标函数,构建电动汽车充电负荷个体优化调度模型,具体表达式为:
[0112]
[0113] 其中,G表示目标函数; 表示第m个电动汽车充电负荷集群第n个电动汽车充电负荷的最优荷电状态值。同样地,电动汽车充电负荷个体优化调度模型属于混合整数规划问题,可以直接在MATLAB环境下调用CPLEX商业软件进行求解。
[0114] 以上,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围以准。