[發(fā)明專利]基于模糊貝葉斯學(xué)習(xí)的電動汽車放電電價談判方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710409287.7
• 申請日: 2017-06-02
• 公開（公告）號: CN107154625B
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張謙;李春燕;張淮清;付志紅;蔡家佳;譚維玉
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京同恒源知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

1.基于模糊貝葉斯學(xué)習(xí)的電動汽車放電電價談判方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：

S1：建立電力公司和電動汽車EV代理商談判函數(shù)；

S2：分析并計算談判參數(shù)；

S3：在得到所有參數(shù)之后帶入談判函數(shù)逐步談判得出談判電價，利用模糊貝葉斯學(xué)習(xí)模型在談判過程中不斷修正參數(shù)最后得出電價；

步驟S1中所述電力公司談判函數(shù)為式中，K為最大談判次數(shù)；k表示談判回合，k＞2；為EV代理商預(yù)估的電力公司所能接受的最大值；為EV代理商所能接受的最小值，其中，λ_ch為EV用戶的充電電價；λ_loss為電動汽車參與調(diào)度的電池?fù)p耗成本；λ_pro為收益，即電力公司對EV參加放電預(yù)期收益；

所述EV代理商談判函數(shù)為其中，為電力公司能接受的最大值；為電力公司預(yù)估的EV代理商所能接受的最小值，其中λ_ch為EV用戶的充電電價；λ_sub為財政補(bǔ)貼，即電力公司為刺激EV用戶參加調(diào)度給出的補(bǔ)貼；λ'_pro為收益預(yù)估，即電力公司對EV參加放電預(yù)期收益的預(yù)估；

步驟S2具體為：

所述計算方法為：在相同負(fù)荷條件下，以購電成本最低為目標(biāo)函數(shù)，建立V2G機(jī)組組合模型，并利用改進(jìn)的粒子群算法求解模型；通過計算計V2G和不計V2G的機(jī)組組合購電費(fèi)用差值，結(jié)合電網(wǎng)調(diào)度的電動汽車功率P_ev，計算出電力公司能接受的最大值與P_ev的關(guān)系，從而得到不同P_ev下對應(yīng)的

所述計算方法為：其中，λ_ch為EV用戶的充電電價，取0.42元；λ_loss為電動汽車參與調(diào)度的電池?fù)p耗成本，取0.1元；λ_pro為收益，即電力公司對EV參加放電預(yù)期收益，λ_pro＝1.3*(λ_ch+λ_loss)；

所述計算方法為：式中，c(E_λe(u))為E_λe(u)的期望值，λ^top為各行業(yè)尖峰價格均值統(tǒng)計值，A_ej為定義在U_e上的一個模糊事件，事件總數(shù)為m，U_e為λ_e的取值空間U_e＝{λ_e(i)},i＝1,2,…,n，λ_e的所有可能取值總數(shù)為n，λ_e為備用成本與峰時電價差值占峰時電價的比例；P(A_ej)表示A_ej發(fā)生的概率，其中，j＝1,2,…,m，u_ej為A_ej的語氣算子，π_ej為A_ej發(fā)生概率；

所述計算方法為：法為，λ_ch為EV用戶的充電電價，取0.42元；λ_sub為財政補(bǔ)貼；c(E_λe(u))為E_λe(u)的期望值。

2.如權(quán)利要求1所述的基于模糊貝葉斯學(xué)習(xí)的電動汽車放電電價談判方法，其特征在于：所述S3包括以下步驟：

S301：獲取先驗(yàn)知識，即先驗(yàn)知識指報價前對對方的認(rèn)知；

S302：談判雙方各自計算自身確定限值并根據(jù)先驗(yàn)知識估計對方限值；

S303：根據(jù)各自得到的限值得出各自報價；

S304：判斷是否滿足談判結(jié)束條件；若滿足，則跳轉(zhuǎn)至S305；若不滿足，則利用模糊貝葉斯學(xué)習(xí)更新先驗(yàn)知識并跳轉(zhuǎn)至S302；

S305：判斷談判次數(shù)是否超出最大談判次數(shù)限制；若超出，則談判失敗，利用談判函數(shù)更新報價；若未超出，則談判結(jié)束并輸出報價。