本發(fā)明涉及電網(wǎng)調(diào)峰，特別是一種電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法。

背景技術(shù)：

1、隨著全球能源轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的推進(jìn)，電動(dòng)汽車作為低碳出行的重要組成部分，其市場規(guī)模迅速擴(kuò)張，電動(dòng)汽車不僅改變了傳統(tǒng)的交通能耗模式，還因其儲(chǔ)能特性成為了智能電網(wǎng)中不可或缺的靈活資源。

2、本發(fā)明提出了一種電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法，旨在通過高度集成車載智能系統(tǒng)與用戶app數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度挖掘與預(yù)處理，從而精確計(jì)算每輛電動(dòng)汽車的充電時(shí)間裕度，為劃分可調(diào)度集群與普通集群提供科學(xué)依據(jù)，利用地理信息系統(tǒng)(gis)的空間分析能力，對電動(dòng)汽車分布區(qū)域進(jìn)行合理劃分與管理，確保每個(gè)子區(qū)域的電動(dòng)汽車資源得以高效整合，并通過聚合商根據(jù)電網(wǎng)指令進(jìn)行靈活協(xié)調(diào)，提升區(qū)域?qū)用娴恼{(diào)度響應(yīng)速度與準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明提供了一種電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法解決電動(dòng)汽車聚合高效參與電力市場調(diào)峰服務(wù)中調(diào)度靈活性不足與資源優(yōu)化配置低效問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法，其包括，集成車載智能系統(tǒng)與用戶app數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，計(jì)算充電時(shí)間裕度，通過數(shù)據(jù)分析識(shí)別充電時(shí)間裕度，劃分可調(diào)度集群與普通集群，利用gis技術(shù)進(jìn)行空間分析，將整個(gè)區(qū)域被劃分為多個(gè)子區(qū)域，每個(gè)子區(qū)域由一個(gè)聚合商管理，聚合商按照電網(wǎng)指令進(jìn)行協(xié)調(diào)，對電動(dòng)汽車集群的可調(diào)度容量進(jìn)行評估，確定電動(dòng)汽車集群作為靈活資源參與電網(wǎng)調(diào)度的能力，基于用戶出行特性將電動(dòng)汽車分類，并按分類比例接入電網(wǎng)進(jìn)行調(diào)控，優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)峰計(jì)劃，構(gòu)建電動(dòng)汽車集群調(diào)峰優(yōu)化模型，對電動(dòng)汽車響應(yīng)時(shí)段進(jìn)行劃分，針對每個(gè)時(shí)間段電網(wǎng)負(fù)荷的波動(dòng)情況，制定電動(dòng)汽車集群的充放電計(jì)劃，通過粒子群優(yōu)化算法，發(fā)掘高效電動(dòng)車充電與放電管理策略。

5、作為本發(fā)明所述電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述集成車載智能系統(tǒng)與用戶app數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，計(jì)算充電時(shí)間裕度，通過數(shù)據(jù)分析識(shí)別充電時(shí)間裕度，劃分可調(diào)度集群與普通集群，具體步驟如下：

6、通過集成車載智能系統(tǒng)與用戶app進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，檢查接收到的數(shù)據(jù)是否有缺失值和異常值，并進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)清洗，初步分析用戶充電習(xí)慣；

7、所述計(jì)算充電時(shí)間裕度，將電動(dòng)汽車分為常規(guī)集群和可調(diào)度集群，表達(dá)式為：

8、ta＝tc-tb-td；

9、其中，ta是充電時(shí)間裕度，tc是電動(dòng)汽車離網(wǎng)時(shí)間，tb是預(yù)期的充電完成時(shí)間與下次行駛時(shí)間之間的時(shí)間差，td為充電需求時(shí)間；

10、通過充電時(shí)間裕度判定，可判斷電動(dòng)汽車是否有多余的時(shí)間可參與調(diào)節(jié)，其中，當(dāng)ta>0，這樣的車輛就被視為具有充電時(shí)間裕度，適合被歸類為可調(diào)度集群，參與電網(wǎng)的輔助服務(wù)，當(dāng)ta≤0，則車輛不具備調(diào)度的靈活性，歸為普通集群。

11、作為本發(fā)明所述電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述利用gis技術(shù)進(jìn)行空間分析，將整個(gè)區(qū)域被劃分為多個(gè)子區(qū)域，每個(gè)子區(qū)域由一個(gè)聚合商管理，聚合商按照電網(wǎng)指令進(jìn)行協(xié)調(diào)，具體步驟如下：

12、使用gis軟件中的熱點(diǎn)分析工具來識(shí)別電動(dòng)汽車使用的高頻區(qū)域，利用網(wǎng)絡(luò)分析工具模擬交通流動(dòng)，將整個(gè)區(qū)域合理劃分為多個(gè)子區(qū)域，根據(jù)實(shí)際的道路網(wǎng)絡(luò)、充電站分布和用戶需求來設(shè)計(jì)每個(gè)子區(qū)域的大小和形狀；

13、在每個(gè)子區(qū)域pi中，電動(dòng)汽車的數(shù)量ni應(yīng)該根據(jù)該區(qū)域的用戶需求、充電設(shè)施的容量和道路承載能力來確定,確保ni≤nmax,i；

14、通過gis和gps技術(shù)來監(jiān)控和管理電動(dòng)汽車的位置，使用元啟發(fā)式算法計(jì)算每個(gè)區(qū)域的最佳電動(dòng)汽車數(shù)量和調(diào)度策略，聚合商使用云平臺(tái)接收和處理電網(wǎng)的實(shí)時(shí)指令。

15、作為本發(fā)明所述電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述對電動(dòng)汽車集群的可調(diào)度容量進(jìn)行評估，確定電動(dòng)汽車集群參與電網(wǎng)調(diào)度的能力，具體步驟如下：

16、電動(dòng)汽車進(jìn)行電力調(diào)度后，可調(diào)度容量分為向上調(diào)度容量和向下調(diào)度容量；

17、向上調(diào)度容量表達(dá)式為：

18、

19、向下調(diào)度容量表達(dá)式為：

20、

21、其中，和分別是第i輛電動(dòng)汽車向上和向下調(diào)容量，socmin允許參與調(diào)控的最小值，n是電動(dòng)汽車數(shù)量，m是當(dāng)前充電的電車數(shù)量，ci是第i輛電動(dòng)汽車的電池容量，socact是可用電池余量百分比，η代表充電效率百分比，p是當(dāng)前儲(chǔ)能容量的電動(dòng)汽車數(shù)量，ei表示第j輛電動(dòng)汽車當(dāng)前正在使用的電量,ek表示第k輛電動(dòng)汽車當(dāng)前剩余電量；

22、通過對區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車集群的可調(diào)度潛力進(jìn)行評估，表達(dá)式為：

23、

24、公式中，h是調(diào)整因子，ract是放電能力；

25、一輛電動(dòng)汽車總調(diào)度容量表達(dá)式為：

26、

27、其中，vc是第電池容量，soci是電池的當(dāng)前狀態(tài)，ce電池的總?cè)萘浚琲代表第i輛電動(dòng)車，dt是電動(dòng)汽車的調(diào)度容量；

28、單輛電動(dòng)汽車總功能容量表達(dá)式為：

29、

30、其中，de是放電效率，ft是電動(dòng)汽車總功能容量；

31、單輛電動(dòng)汽車可調(diào)度潛力表達(dá)式為：

32、p＝ft–dt；

33、將單輛電動(dòng)汽車推廣至集群模式，得到潛力矩陣hi表達(dá)式為:

34、hi＝[p1,p2,p3...pn]；

35、其中，pn為n輛電動(dòng)汽車集群中單輛電動(dòng)汽車的可調(diào)度潛力；

36、區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車集群可調(diào)度潛力表達(dá)式為：

37、

38、其中，si為聚合商能夠允許參與調(diào)控的潛力值。

39、作為本發(fā)明所述電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述基于用戶出行特性將電動(dòng)汽車分類，并按分類比例接入電網(wǎng)進(jìn)行調(diào)控，優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)峰計(jì)劃，具體步驟如下；

40、對區(qū)域內(nèi)的電動(dòng)汽車進(jìn)行分類排序，基于空間隨機(jī)分布后每個(gè)區(qū)域內(nèi)有多個(gè)集群，每個(gè)區(qū)域分別由一個(gè)聚合商進(jìn)行管控，選取五種市面上的電動(dòng)汽車類型，通過將不同性能的電動(dòng)汽車分成a至f六個(gè)類別，包括大容量高功率至低容量高功率的多樣化組合，基于用戶出行特性分為三種類別；

41、電網(wǎng)運(yùn)營商根據(jù)分類結(jié)果，采用削峰填谷的方法減少，制定差異化的充電策略和動(dòng)態(tài)電價(jià)機(jī)制。

42、作為本發(fā)明所述電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述針對每個(gè)時(shí)間段電網(wǎng)負(fù)荷的波動(dòng)情況，制定電動(dòng)汽車集群的充放電計(jì)劃，具體步驟如下：

43、制定電動(dòng)汽車集群電量ei的上下限區(qū)間，表達(dá)式為：

44、emin≤ei≤emax；

45、其中，emin是電動(dòng)汽車集群電量的上線，emax是電動(dòng)汽車集群電量的下線；

46、評估和計(jì)算電動(dòng)汽車集群的放電和充電能力，基于電池性能、車輛運(yùn)行需求以及安全因素綜合得出的設(shè)定soc下限容量不低于30％，表達(dá)式如下：

47、soci,k≥socmin；

48、ci＝(soci,k-socmin)ce；

49、cc＝(socmax-soci,k)ce；

50、

51、

52、其中，soci,k是電動(dòng)汽車i在k時(shí)刻的電池荷電狀態(tài)，socmax為允許參與調(diào)控的最大值，cc為電動(dòng)汽車在某一時(shí)刻的充電容量，cg為電動(dòng)汽車集群在某一時(shí)刻的放電容量；

53、為電動(dòng)車汽車集群制定約束條件，把充電和放電能力控制在安全高效范圍內(nèi)，具體步驟如下：

54、充電和放電能力約束表達(dá)式如下:

55、pcharge≤p1；

56、pdischarge≤p2；

57、rmin≤ract≤rmax；

58、其中，pcharge和pdischarge，分別是實(shí)際充電和放電功率，rmin為電動(dòng)汽車參與調(diào)控最小放電能力，rmax為參與調(diào)控最大放電能力p1是充電效率上線，p2是放電效率上線；

59、集群規(guī)模約束表達(dá)式如下：

60、nmin<nact<nmax；

61、其中，nmin為聚合商管理區(qū)域包含集群中最小電動(dòng)汽車數(shù)量,nact為聚合商管理區(qū)域集群中實(shí)際電動(dòng)汽車數(shù)量,nmax為聚合商管理區(qū)域集群中最大電動(dòng)汽車數(shù)量

62、削峰量約束表達(dá)式如下：

63、

64、其中，xd為調(diào)度中心向聚合商下達(dá)的調(diào)峰需求，δpi,t代表電動(dòng)汽車集群在某個(gè)特定時(shí)段t內(nèi)的充放電功率，t0代表下達(dá)調(diào)峰需求時(shí)刻的起始點(diǎn)，δt代表時(shí)間段的長度；

65、采用粒子群優(yōu)化算法求解上述模型，通過優(yōu)化不同時(shí)間段，電動(dòng)汽車聚合商需要從電網(wǎng)獲取電能的充放電功率，制定最優(yōu)的電動(dòng)汽車充放電管理策略。

66、作為本發(fā)明所述電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法的一種優(yōu)選方案，其中：通過粒子群優(yōu)化算法，發(fā)掘高效電動(dòng)車充電與放電管理策略，具體步驟如下：

67、為電動(dòng)汽車聚合商管理下的每個(gè)子區(qū)域定義一組粒子，每個(gè)粒子代表一種特定的充放電策略；

68、根據(jù)粒子初速度、個(gè)體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解，對粒子進(jìn)行速度更新，表達(dá)式如下：

69、vi,t+1＝w·vi,t+c1·r1·(pbest,i-xi,t)+c2·r2·(gbest-xi,t)；

70、其中，vi,t+1是第i個(gè)粒子在時(shí)間t+1的速度向量，第i個(gè)粒子在時(shí)間t的當(dāng)前速度向量，w是慣性權(quán)重，c1和c2是加速常數(shù)，r1和r2是隨機(jī)權(quán)重，pbest,i是第i個(gè)粒子發(fā)現(xiàn)的最優(yōu)解，gbest是全局最優(yōu)解，xi,t是第i個(gè)粒子在時(shí)間t時(shí)的位置；

71、根據(jù)更新后的速度計(jì)算新的策略，表達(dá)式如下：

72、xi,t+1＝xi,t+vi,t+1；

73、其中，是第i個(gè)粒子在時(shí)間t+1的新位置；

74、更新后的策略需要在滿足充電功率和放電功率的上下限、電池soc的最小值和最大值的約束條件下，基于粒子群優(yōu)化算法得到電動(dòng)汽車充放電管理策略。

75、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法的任一步驟。

76、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的電動(dòng)汽車聚合參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的調(diào)度方法的任一步驟。

77、本發(fā)明有益效果為：通過集成車載智能系統(tǒng)與用戶app數(shù)據(jù)，運(yùn)用gis技術(shù)、精細(xì)化管理和優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)了電動(dòng)汽車充電行為的精準(zhǔn)分析、地理空間上的高效調(diào)度、電動(dòng)汽車集群可調(diào)度容量的量化評估，以及基于用戶出行特性的分類調(diào)控，顯著提升了電動(dòng)汽車作為靈活資源參與電力市場輔助調(diào)峰服務(wù)的能力，這一系列步驟不僅優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理、資源管理與電網(wǎng)響應(yīng)效率，還最大化了電動(dòng)汽車的輔助調(diào)峰潛力，同時(shí)保障了用戶體驗(yàn)，增強(qiáng)了電網(wǎng)的靈活性與穩(wěn)定性，有效助力于電力系統(tǒng)的負(fù)荷平衡和節(jié)能減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。