[發(fā)明專利]一種基于優(yōu)化運行的離網(wǎng)型微電網(wǎng)電動汽車有序充放電負荷建模及求解方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811567981.2
• 申請日: 2018-12-21
• 公開（公告）號: CN109710882B
• 公開（公告）日: 2023-06-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡博;謝開貴;郝鈺;朱睿;王剛;晁化偉;馬博韜
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號: G06F17/11
• 分類號: G06F17/11;G06Q10/04;G06Q10/0637;G06Q50/06
• 代理公司: 重慶德創(chuàng)至道知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 50245
• 代理人: 陳先權(quán)

1.一種基于優(yōu)化運行的離網(wǎng)型微電網(wǎng)電動汽車有序充放電負荷建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、確定目標(biāo)函數(shù)為

式中，E是離網(wǎng)型微電網(wǎng)一天的運行總費用，T是一天內(nèi)總時間段數(shù)，N_D是柴油機臺數(shù)，EF(i，t)和ES(i，t)分別是第i臺柴油機在第t個時段的燃耗成本和開機費用，E_wg(t)和E_pv(t)分別是第t個時段的棄風(fēng)、棄光懲罰費用，E_load(t)是第t個時段的削負荷費用，N是電動汽車總臺數(shù)，E_EVch(k，t)和E_EVdch(k，t)是第t個時段第k輛電動汽車充電費用和放電補貼；

S2、建立目標(biāo)函數(shù)的約束條件

①功率平衡約束

式中，P_DE(i，t)是柴油機實際出力，ΔP_wg(t)是第t時段的棄風(fēng)功率，ΔP_pv(t)是第t時段的棄光功率，ΔP_load(t)是第t時段的削負荷電量，P_ch(k，t)和P_dch(k，t)分別是第k輛電動汽車在第t個時段的充電功率和放電功率；P_wg(t)為第t時段的風(fēng)力發(fā)電功率，P_pv(t)為第t時段的光伏發(fā)電功率，P_load(t)為第t時段的負荷功率；

②柴油機最大和最小出力約束

P_DE?min，i×u_DE(i，t)≤P_DE，i(t)≤P_DEmax，i×u_DE(i，t)

式中，u_DE(i，t)表示第i臺柴油機在第t個時段的啟停狀態(tài)，取值為1或0；

③棄風(fēng)棄光約束

0≤ΔP_wg(t)≤P_wg(t)

0≤ΔP_pv(t)≤P_pv(t)

④削負荷約束

0≤ΔP_laod(t)≤P_load(t)

電動汽車可調(diào)度時段約束

電動汽車參與調(diào)度的前提是滿足作為交通工具的出行需求，在處于行駛狀態(tài)的時段是不能進行充放電行為的，只有在停車時段才能參與V2G調(diào)度，即

式中，X_state(k，t)是第k輛電動汽車在第t個時段的充放電狀態(tài)變量，X_state(kt)＝-1表示第k輛電動汽車在第t個時段放電，X_state(k，t)＝1表示在第t時段內(nèi)充電，X_state(k，t)＝0表示不充不放；R是代表電動汽車行車狀態(tài)的矩陣，R＝0表示電動汽車在行駛過程中，R＝1表示電動汽車處于居住區(qū)停車時段，R＝2表示處于工作單位停車時段，R＝3表示用戶在中午休息時間出行的時段；

⑤電動汽車荷電狀態(tài)約束

X_state(k，t)×P_EV?min≤P_EV(k，t)≤X_state(k，t)×P_EV?max

SOC_min(k，t)≤soc(k，t)≤SOC_max(k，t)

其中，soc(k，t)是電動汽車t時刻的荷電狀態(tài)，與前一時刻荷電狀態(tài)及該時段內(nèi)的充放電情況有關(guān)，P_EV(k，t)是第k輛電動汽車在第t個時段的充/放電功率；SOC_min(k，t)是第k輛電動汽車在t時刻的荷電狀態(tài)下限；SOC_max(k，t)是第k輛電動汽車在t時刻的荷電狀態(tài)上限；P_EV?min表示電動汽車在第t個時段的充/放電功率下限；P_EV?max表示電動汽車在第t個時段的充/放電功率上限；

⑥電動汽車充放電功率約束

P_ch(k，t)和P_dch(k，t)是電動汽車每個時段的充、放電功率；

⑦始末荷電狀態(tài)相等約束

soc(k,0)=soc(k,T)

SOC(k，0)一天0時刻的荷電狀態(tài)，SOC(k，T)是當(dāng)天結(jié)束時的荷電狀態(tài)；

S3、在MATLAB中通過工具箱Yalmip調(diào)用GUROBI優(yōu)化軟件進行求解，其中求解步驟包括：

S3.1、初始化優(yōu)化周期和時間步長，并讀取系統(tǒng)機組參數(shù)、負荷數(shù)據(jù)、電動汽車基本數(shù)據(jù)；

S3.2、對電動車的出行時刻信息進行蒙特卡洛模擬抽樣，并修正數(shù)據(jù)；

S3.3、確定電動汽車的可調(diào)度時段，確定對應(yīng)時段的SOC上、下限；

S3.4、確定電動汽車無序充電負荷，更新負荷預(yù)測數(shù)據(jù)；

S3.5、根據(jù)凈負荷確定峰谷電價時段；

S3.6、求解，得到電動汽車有序充放電負荷，風(fēng)力、光伏以及柴油機的出力，輸出結(jié)果。