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申请/专利权人：华北电力大学;国网电动汽车服务有限公司

摘要：本发明涉及一种协调电动汽车参与辅助服务市场的储能优化配置方法，包括以下步骤：步骤1、采用最小二乘支持向量机预测电动汽车参与辅助服务市场的日度96点上报容量；拟合得到电动汽车日度总负荷分布情况；步骤3、确定上报容量与实际响应容量的误差分布情况，并以蒙特卡洛模拟未来的电动汽车日度负荷总容量规模；步骤4、计算日度参与协调电动汽车参与辅助服务的储能需求容量；步骤5、构建出最小化辅助服务调度风险的目标函数；步骤6、以粒子群算法对步骤5的储能模型求解，输出最优化储能容量与储能功率的配置结果。本发明能够提高电动汽车参与辅助服务的可调容量。

主权项：1.一种协调电动汽车参与辅助服务市场的储能优化配置方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、收集电动汽车历史负荷情况，并采用最小二乘支持向量机预测电动汽车参与辅助服务市场的日度96点上报容量；步骤2、通过步骤1收集的电动汽车历史总负荷分布情况，拟合得到电动汽车日度总负荷分布情况；步骤3、将步骤1预测的日度电动汽车参与辅助服务市场的容量结果与实际负荷值做差可得到响应误差，确定上报容量与实际响应容量的误差分布情况；根据步骤2所得电动汽车日度总负荷分布函数，以蒙特卡洛模拟未来的电动汽车负荷的响应容量规模；步骤4、基于步骤3得到的未来的电动汽车负荷的响应容量规模的模拟结果，通过CVaR计算日度参与协调电动汽车参与辅助服务的储能需求容量；步骤5、基于步骤1所得日度96点上报容量曲线与步骤3所得日度电动汽车响应容量规模，结合步骤4储能资源容量配置下可补充的差额容量，构建出最小化辅助服务调度风险的目标函数，考虑不同响应误差的风险损失，实现储能容量的优化配置；步骤6、以粒子群算法对步骤5的储能模型求解，输出最优化储能容量与储能功率的配置结果；所述步骤1的收集电动汽车历史负荷情况包括年度的每日负荷值和日度的96点负荷值；所述步骤1的采用最小二乘支持向量机预测电动汽车参与辅助服务市场的日度96点上报容量的具体步骤包括：1建立经过非线性映射后的预测电动汽车参与辅助服务市场的日度96点上报容量的最优决策函数为： 其中，w∈Rkk＞d为高维特征权向量，其含义为各个关键影响因子对单纯电动汽车96点负荷值的影响程度大小，xi∈Rd为d维电动汽车96点负荷的训练样本输入，b∈R为偏置量；2根据结构风险最小化原则，寻找最优w、b，得到预测电动汽车参与辅助服务市场的日度96点上报容量的最优化问题为： 其中，r＞0为惩罚参数，ξi为松弛变量，是影响预测精度的常数，可通过PSO算法求解得出；与标准支持向量机算法相比，存在约束条件的差异，如公式3所示； yi∈R为电动汽车96点负荷的训练样本输出；3应用拉格朗日函数求解优化问题，则： 其中，αi为拉格朗日乘子向量，且αi＞0，i＝1,2,...,n；则得到最终预测电动汽车参与辅助服务市场的日度96点上报容量的函数如公式5所示： 其中，为满足默赛尔Mercer条件下的核函数；以径向基核函数作为核函数，则核函数公式如公式6所示： 其中g为核函数的宽度系数，是一个常数；所述步骤2的具体方法为：在曲线拟合过程中，采集年度电动汽车充电负荷值数据，并采用随机取样选取样本，对样本采用正态分布进行拟合，其中正态分布函数如式7： 则，对其进行求偏导得到参数估计值如式8、式9： 其中，μ和σ为电动汽车日度总负荷样本均值和电动汽车日度总负荷样本的方差，是正态分布函数的重要参数；和分别为μ和σ这两个参数的估计值；N为电动汽车日度总负荷样本数目；xi为第i个电动汽车日度总负荷样本的负荷值；X为电动汽车日度总负荷样本集合；所述步骤3的具体步骤包括：1按照步骤1所提的最小二乘支持向量机预测方法，循环多次得到次日电动汽车参与辅助服务市场的上报容量计划，并将其与实际响应负荷值作差得到实际响应误差，统计其误差分布情况；2按照步骤2拟合所得电动汽车日度总负荷分布函数，通过蒙特卡洛模拟一年365天的电动汽车负荷的响应容量规模；其中，拟合函数的函数形式如式10： 其中，u为服从[0,1]均匀分布的随机数，是电动汽车日度总负荷在各个阶段分布的概率，z为服从正态分布的电动汽车日度总负荷的响应容量值；所述步骤4的具体方法为：基于一定置信水平下的CVaR差额容量计算方法则可以表示为公式13，在该储能容量约定下，在一定置信水平下保证电动汽车响应容量得到补充： Pft,P≤VaRp＝1-p12 其中，ft,P为电动汽车的缺额功率；Pt为t时刻电动汽车的上报容量值；p为置信水平；EP为t时刻电动汽车功率期望值；为CVaR估计的日度协调电动汽车参与辅助服务市场响应的储能容量，m为所取数据个数；a为VaR值；β为置信水平；所述步骤5的具体步骤包括：1协调电动汽车参与辅助服务市场的储能优化配置过程中，为最小化聚合商在辅助服务市场中的年度调度风险，建立储能优化配置模型的目标函数14： 其中，Pro为聚合商年度调度风险计算式，Wd为第d日电动汽车参与辅助服务日度风险损失；为第d日t时刻的电动汽车参与辅助的日度风险成本；为第d日直接参与辅助服务的储能风险损失，为第d日协调电动汽车的储能风险损失；Ab为储能配置的年度成本；通过寻优操作，优化储能容量Q：Q＝Qu+Ql152考虑到储能功率配置结果会影响其爬坡速率，设置储能功率P的约束函数：P≥Et×λ216Et为电动汽车在t时刻的充电功率总额；λ2为电动汽车不参与填谷辅助服务的充电功率临界占比；其中，参数的计算方法如下：①电动汽车参与辅助服务日度风险损失Wd参与辅助服务市场后，电动汽车公司可以获得辅助服务补偿，通过市场调度补偿风险从而使得风险损失，其风险损失的计算公式如17所示： 其中，Ft为t时段市场主体所获得的调峰辅助费用；Kt是市场系数，取省网火电机组平均负荷率的倒数，是调峰贡献率，Et是t时段内响应的调峰功率，是t时段内的基准调峰功率；t为响应时段，为t时段的市场出清价格；W为日辅助服务总收益；T为辅助服务开市时段；②电动汽车参与辅助的日度风险成本在电动汽车参与辅助服务过程中，若实际填谷容量与上报容量之间的差额超出市场规定范围，则会有机会成本损失，单一时点的成本计算方法如公式19： 其中，Ae_t为t时刻的惩罚成本；γ为惩罚系数；为负荷偏差率；λ1为惩罚临界值；对96点的调度成本进行求和即可得到日度风险成本③直接参与辅助服务的储能风险损失辅助服务直接收益计算公式如式20所示；辅助服务电价收益如21所示；辅助服务市场总风险损失如22所示： 其中，Pbattery_u_t为参与辅助服务市场储能在t时刻的充电功率；pp和pv分别为储能放电电价和充电电价；为参与辅助服务市场的储能容量；其中，Eb_battery为储能配置的总容量；上标d代表第d日的参数情况；为直接参与辅助服务储能系统在t时刻的辅助服务风险损失；为储能资源在非市场时段放电时获得的峰谷电价风险损失；为参与辅助服务市场的储能的总风险损失；为t时段协调电动汽车的储能参与辅助服务的风险损失；为协调储能参与辅助服务的峰谷电价风险损失；为协调储能辅助电动汽车后减少的机会风险损失；为协调储能的总风险损失；④协调电动汽车的储能风险损失协调储能的辅助服务市场的收益如式23所示；协调储能的峰谷电价差收益如式24所示；协调储能减少的机会损失计算如式25所示；协调储能的总收益如式26所示： 其中，Pbattery_l_t为协调电动汽车的储能参与辅助服务市场在t时刻的充电功率；Ql为协调电动汽车参与辅助服务的储能容量；Et_b为t时刻储能辅助调节的容量；⑤储能配置的年度成本Ab在储能配置成本的计算中，按照蓄电池储能系统的年值计算公式作为储能成本测算方法，相关参数计算方法如下： α＝λ×β29 Leye,D＝ηDθ31其中，Ab为储能系统年值成本；Pbess为储能功率规划值；α为储能分期偿还功率成本；Ebess为储能容量规划值；β为储能分期偿还容量成本；i为利率水平；Tlife为储能使用寿命；CE为储能系统投资成本；Cm为储能系统维护成本；λ为储能系统功率投资与容量投资费用比；Keye,Di为充放电深度为Di时的电池使用寿命；Leye,D为锂电池充放电深度为D时的电池使用寿命；η和θ为锂电池充放电使用寿命的重要参数，需要根据实验拟合结果确定。

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