[發明專利]一種面向供需兩側協同優化的電動汽車動態激勵方法

有效

• 申請號: 201610071456.6
• 申請日: 2016-02-01
• 公開（公告）號: CN105656066B
• 公開（公告）日: 2018-05-04
• 發明（設計）人: 張有兵;楊曉東;任帥杰;顧益娜;楊捷倫;翁國慶;戚軍;謝路耀
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: H02J3/32
• 分類號: H02J3/32
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司33201
• 代理人: 王兵,王幸祥

1.一種面向供需兩側協同優化的電動汽車動態激勵方法，其特征在于，包括以下步驟：

1.1、獲取接入配電網的電動汽車的狀態信息

將全天24h的時間進行離散化處理，均分為J個時段，對于任意第k時段，有k∈{1,2,...,J}，且第k時段的時長為Δt，當電動汽車l接入配電網后，用一個七維行向量X_l記錄電動汽車l的電池信息和客戶的充電需求信息；假設接入配電網的電動汽車的總數為N，對于任一電動汽車l∈{1,2,...,N}，則有：

X_l＝[T_in,l,T_out,l,S_0,l,S_E,l,C_s,l,P_c,l,P_d,l] (1)

式中：

T_in,l、T_out,l分別表示電動汽車l接入配電網的時間和預期離開配電網的時間；

S_0,l、S_E,l分別表示電動汽車l接入配電網前的電池SOC和離開配電網時客戶期望的電池SOC，0≤S_0,l≤1，0≤S_E,l≤1，SOC是荷電狀態，表示電池剩余能量與電池容量的比值；

C_s,l表示電動汽車l的電池容量；

P_c,l、P_d,l分別表示電動汽車l的額定充、放電功率；假設電動汽車在接入配電網期間內均以額定充、放電功率進行充電或者放電；

電動汽車l接入配電網的持續時間T_pe,l＝T_out,l-T_in,l，對T_pe,l離散化后包含的時段集合設為T_l；

1.2、基于PSDR的需求側優化，PSDR表示價格型需求響應，以獲得使用戶收益最大的初始充放電計劃

電動汽車l的充放電計劃是電動汽車l在J個時段內所有充放電狀態的集合，在需求側優化階段表示為I_1,l＝(I_1,l(1),I_1,l(2),…,I_1,l(k),...I_1,l(J))，其中，I_1,l(k)表示在充放電計劃I_1,l下，任意第k時段的電動汽車l的充放電狀態，當I_1,l(k)＝+1時，表示電動汽車l以額定功率進行充電；當I_1,l(k)＝-1時，表示電動汽車l以額定功率向配電網放電，當I_1,l(k)＝0時，表示電動汽車l處于閑置狀態或未接入配電網；定義客戶收益最大時電動汽車l的充放電計劃I_1,l為初始充放電計劃其中表示在初始充放電計劃下，第k時段內電動汽車l的充放電狀態；為使客戶收益最大，需要綜合考慮分時充放電價格、客戶的充電需求以及V2G技術對電動汽車的電池所造成的損耗成本，V2G表示電動汽車入網，以最大化客戶的充放電收益為目標，建立需求側PSDR優化模型：

maxI1,lf1,l=DP,l(I1,l)-Σk∈Tl[el(I1,l(k-1),I1,l(k))+Ak,l]---(2)]]>

式(2)中，f_1,l為電動汽車l在接入配電網至離開配電網期間的客戶收益；

表示電動汽車l在充放電計劃I_1,l下，相比于無序充電所降低的充放電費用，f_0,l表示在無序充電情形下的充電成本，P_c,l(k)、P_d,l(k)分別為電動汽車l在第k時段內的充、放電功率，ξ_c、ξ_d分別表示電動汽車的充、放電效率，pri(k)表示第k時段充電或放電價格；

e_l(I_1,l(k-1),I_1,l(k))＝ε₁(I_1,l(k))²+ε₂(I_1,l(k)-I_1,l(k-1))²+ε₃表示第k-1時段到第k時段因充放電狀態的切換對電動汽車l的電池造成的損耗成本，e_l表示電動汽車l的電池損耗成本；ε₁，ε₂，ε₃均為電池損耗系數；

A_k,l表示電動汽車l在第k時段內的電能損失費用；

電動汽車l與配電網進行充、放電交互時，會有一定的電能損失，故需建立電動汽車l的電池模型，并針對電動汽車l以及配電網設置約束條件：

S_l(k)＝S_l(k-1)+[P_c,l(k)ξ_c+P_d.l(k)/ξ_d]I_1,l(k)Δt/C_s,l(3)

P_c,l(k)P_d,l(k)＝0(4)

S_min≤S_l(k)≤S_max(5)

S0,l+Σk∈TlΔt(Pc,l(k)ξc+Pd.l(k)/ξd)I1,l(k)Cs,l≥SE,l---(6)]]>

T_pe,l＞T_c,l(7)

Lal(k)≤κTAT---(8)]]>

其中：

式(3)為電動汽車l的電池模型，S_l(k-1)、S_l(k)分別表示電動汽車l的電池在第k-1和第k時段的荷電狀態；

式(4)是第k時段內對電動汽車l充放電狀態的唯一性約束；

式(5)為電動汽車l的電池在第k時段內的荷電狀態約束，防止過充和過放，S_max、S_min分別為電池荷電狀態允許的最大值和最小值；

式(6)表示客戶充電需求約束，即電動汽車l如約離開配電網時，電動汽車l的電池的荷電狀態需滿足客戶期望；

式(7)表示時間關系約束，即電動汽車l接入配電網的持續時間需大于充電至客戶期望的電池電量所需的最短時間，其中，T_c,l表示電動汽車l的電池充電至預期電量所需的最短時間；

式(8)表示配電網內的配電變壓器的容量約束，即全天J個時段的配電網總負荷不大于配電網內的配電變壓器的最大負載，其中，表示電動汽車l接入時，第k時段的配電網總負荷，κ_T表示配電網內的配電變壓器的效率；A_T表示配電網內的配電變壓器的額定容量；

根據式(2)可知，電動汽車l在約束條件式(4)～式(8)下執行充放電計劃I_1,l時相比于無序充電降低的費用D_P,l(I_1,l)越大，且電動汽車l的電池損耗成本e_l(I_1,l(k-1),I_1,l(k))與電能損失費用A_k,l之和越小，客戶的收益就f_1,l越大；當f_1,l達到最大值時，即實現了需求側優化，此時對應的電動汽車l的充放電計劃I_1,l即為初始充放電計劃

1.3基于IBDR的供電側優化，IBDR表示激勵型需求響應，以獲得使配電網負荷波動方差最小的最優充放電計劃

基于模糊聚類方法動態辨識配電網當前負荷曲線的峰、平、谷3類時段，分別用Θ_P,l和Θ_V,l表示峰、谷時段集合，則峰時段標識變量谷時段標識變量當初始充放電計劃滿足：

Σk=1J(ΩP,l(k)I1,l*(k))z(I1,l*,-1)≤δP---(9)]]>

或

Σk=1J(ΩV,l(k)I1,l*(k))z(I1,l*,1)≤δV---(10)]]>

時，說明由步驟1.2的需求側優化階段所得的初始充放電計劃不能達到供電側優化的目的；為了實現供電側的優化，需要對進行調整，在供電側優化階段，將調整后的表示為I_2,l，即供電側優化階段客戶執行的充放電計劃I_2,l；其中，分別表示電動汽車l的初始充放電計劃中等于-1和等于1的個數，δ_P∈[0,1]、δ_V∈[0,1]分別表示負荷調整的峰、谷裕度；

在客戶執行I_2,l時，需考慮配電網的實時負荷水平，同時以動態激勵的方法給予參與削峰填谷的電動汽車l一定激勵補償，在收益不低于步驟1.2所得的客戶最大收益的條件下，以最小化配電網負荷波動方差為目的，建立供電側的IBDR優化模型：

min V(Lal(k))=E((Lal(k))2)-E2(Lal(k)),k∈{1,2,...,J}---(11)]]>

式中，表示配電網的負荷波動方差；E表示期望；

對電動汽車l實施的動態激勵方案如下：

DI,l=K1QI,l2+K2QI,l---(12)]]>

式中，D_I,l表示對電動汽車l實施動態激勵方案的激勵費用，Q_I,l為電動汽車l執行充放電計劃I_2,l時對配電網造成的負荷轉移量；K₁、K₂分別為所制定激勵方案中激勵金額的二次項系數和一次項系數；

根據式(12)所述的動態激勵方案，在供電側優化階段客戶的收益為：

f_2,l＝opt f_1,l+D_I,l(I_2,l)-ΔD_l(13)

其中，opt f_1,l表示電動汽車l執行初始充放電計劃時的客戶收益；D_I,l(I_2,l)表示電動汽車l執行充放電計劃I_2,l時的激勵補償費用；ΔD_l表示由初始充放電計劃調整為供電側優化階段的充放電計劃I_2,l時帶來的電費優惠損失與電池損耗成本，為使得供電側優化階段客戶的收益不低于步驟1.2中優化得到的用戶收益opt f_1,l則有：

D_I,l(I_2,l)-ΔD_l≥0(14)

供電側優化階段執行充放電計劃I_2,l時，除了需要滿足約束式(4)～(8)、(14)之外，為繼承步驟1.2的優化結果、保證優化效率，還需滿足等式約束：

Σk=1JI1,l*-(k)=Σk=1JI2,l-(k)---(15)]]>

式中，分別表示電動汽車l在充放電計劃I_2,l中處于放電狀態；分別表示電動汽車l在充放電計劃I_2,l中第k時段處于放電狀態；分別表示電動汽車l在充放電計劃I_2,l中處于放電狀態的時段數；

由供電側IBDR的優化模型式(11)可知，電動汽車l在約束條件式(4)～式(8)、式(14)～式(15)下執行充放電計劃I_2,l時，當配網負荷波動達到最小值且供電側優化階段的客戶收益f_2,l最大時，便實現了供電側優化的目的，此時對應的電動汽車l的充放電計劃I_2,l即為電動汽車l的最優充放電計劃據此，電動汽車l便可按照所制定最優充放電計劃進行充放電。