申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2021-11-11

公开（公告）日：2024-06-04

公开（公告）号：CN114219210B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q50/06;G06Q50/40;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.04#授权;2022.04.08#实质审查的生效;2022.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种考虑需求响应意愿分级的电动汽车实时调度优化方法。所述方法包括如下步骤：对电动汽车用户进行分类，并据此建立各类电动汽车用户的功率约束和电量约束；确定各时段调度潜力；计算各时段总预测负荷与调度目标功率之差，作为调度需求；根据调度需求和各电动汽车用户群体调度潜力确定分级调度方案；建立实时优化目标，使预测功率尽量接近目标功率，以达到削峰的效果，采用粒子群算法求解电动汽车充电功率；建立补贴机制，计算电网公司对电动汽车聚合商的补偿费和电动汽车聚合商对电动汽车用户的补偿费。本发明能够在考虑用户参与需求响应意愿的基础上实现良好的负荷削峰效果，能够有效改善电网安全性。

主权项：1.一种考虑需求响应意愿分级的电动汽车实时调度优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、按照电动汽车用户参与需求响应意愿和对充电时间、充电费用的在意程度的差异对电动汽车用户进行分类，并据此建立各类电动汽车用户的功率约束和电量约束；将电动汽车用户分为参与需求响应意愿高的签约用户和意愿低的非签约用户，即普通用户；将普通用户分为更希望降低充电费用的高弹性非签约用户和对电量要求相对严格的低弹性非签约用户，即： 式中，q为电动汽车用户类别；A、B或C三类电动汽车用户的区别在于，A类电动汽车用户作为签约用户其调度优先级最高，且A类电动汽车的充电功率可以削减为0；B类电动汽车调度优先级次之，由于其更希望降低充电费用，故调度过程中B类电动汽车的充电功率可削减到0；C类电动汽车调度优先级最低，由于其对充电电量要求相对严格，因此调度过程中充电功率必须使C类电动汽车的的电量在相应预期范围内；步骤S1中，建立电动汽车用户的电量约束，具体如下：Tcmini＝C0Sexi-S0iηPcN2tmli＝tari+Tcmini3tmci＝texi-Tcmini4 其中，Tcmini为电动汽车i的最短充电时长，C0为电动汽车的电池容量，Sexi为电动汽车i的期望电量，S0i为电动汽车i的初始电量，η为电动汽车的充电效率，PcN为电动汽车的额定充电功率，tmli为电动汽车i的最快离开时间，tari为电动汽车i的到站时间，tmci为电动汽车i的最迟开始充电时间，texi为电动汽车i的预期离开时间，Smaxi,t为电动汽车i在站内时间t的电量上界，Smini,t为电动汽车i在站内时间t的电量下界；建立电动汽车用户的功率约束，具体如下：A类电动汽车用户为签约用户，B类电动汽车用户希望充电费用降低，A类和B类电动汽车用户充电时，电动汽车的充电功率可以削减为0，因此功率约束为： 其中，为q1类电动汽车的功率，q1＝A或B；C类电动汽车用户充电时，电动汽车的功率约束可由电动汽车的电量上下界计算：即： 其中，Pminm、Pmaxm分别为该电动汽车在时段m内充电功率的最小值和最大值；Sm1、Sm’分别为该电动汽车在时段m的最初时刻m1和最末时刻m’的电量；S2、根据各电动汽车用户群体有需求响应意愿且满足约束的电动汽车用户数量与电动汽车用户被削减的功率确定各时段调度潜力；各时段各类电动汽车的调度潜力具体如下：Pcqm＝Nqm×PM_q9Pcqm＝Pcq_nm+Pcq_fm10其中，Pcqm为时段m内q类电动汽车的调度潜力，q＝A,B或C；Pcq_nm、Pcq_fm分别为时段m内q类电动汽车的现有调度潜力和预测调度潜力；Nqm为时段m内q类电动汽车的可调度数量；PM_q为q类电动汽车的功率约束最大值；S3、计算各时段总预测负荷与调度目标功率之差，作为调度需求，具体如下：Pinitm-1＝Pbm+Pinit_EVm-111Pifm＝Pforem+Pinitm-112Pforem＝λ×Nforem×PcN13Pnem＝Pifm-Paim14其中，Pinitm-1为时段m-1内未经调度的总功率；Pbm为时段m内的基础负荷；Pinit_EVm-1为时段m-1末的未经调度的电动汽车充电负荷；Pifm为时段m内的总预测负荷；Pforem为时段m内的电动汽车充电负荷预测值；Nforem为时段m内将要接入的电动汽车总数预测值；λ为预测裕度；Pnem为时段m内的调度需求；Paim为调度目标功率。S4、根据调度需求和各电动汽车用户群体调度潜力确定分级调度方案；根据时段m内的调度需求Pnem和时段m内q类电动汽车的调度潜力Pcqm确定分级调度方案，q＝A,B或C，具体如下：时段m内q类电动汽车的现有调度潜力和预测调度潜力分别为Pcq_nm、Pcq_fm，则分级调度方案如下：1当PnemPcA_nm时，在时段m内只对现有满足调度电量差限制的A类电动汽车进行调度，满足调度电量差限制是指当前时刻电动汽车的电量差dS未超过调度电量差极限dSm；2当PcA_nm≤PnemPcAm时，在时段m内对现有满足调度电量差限制的A类电动汽车和将在m时段内达到充电站的A类电动汽车进行调度；3当PcAm≤PnemPcAm+PcBm，在时段m内对现有满足调度电量差限制的A、B类电动汽车以及将在m时段内达到充电站的A类电动汽车进行调度；4当PcAm+PcBm≤Pnem时，在时段m内对现有所有满足调度电量差限制的电动汽车进行调度；S5、建立实时优化目标，使预测功率尽量接近目标功率，以达到削峰的效果，采用粒子群算法求解电动汽车充电功率；当预测功率即时段m内的电动汽车充电负荷预测值Pforem超过目标功率即电网侧的调度目标功率Paim时，由电动汽车聚合商对电动汽车进行调度，所述实时优化目标是使预测功率Pforem尽量接近目标功率Paim，以达到削峰的效果，即： 其中，F为实时优化目标；Pi,m为电动汽车i经过调度之后在时段m内的充电功率，i＝1,2,……,Nsm；Pu_am为时段m内不可调度负荷之和，不可调度负荷具体是指不满足电量差限制的电动汽车充电负荷和不参与需求响应的电动汽车充电负荷；Paim为电网侧的调度目标功率；Nsm为时段m内参与调度的电动汽车数量；S6、建立补贴机制，计算电网公司对电动汽车聚合商的补偿费和电动汽车聚合商对电动汽车用户的补偿费。

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百度查询： 华南理工大学 一种考虑需求响应意愿分级的电动汽车实时调度优化方法

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