[發(fā)明專利]一種電動汽車區(qū)域微網(wǎng)群雙層分布式優(yōu)化調(diào)度方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910081060.3
• 申請日: 2019-01-28
• 公開（公告）號: CN109816171B
• 公開（公告）日: 2023-01-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 程杉;魏昭彬;廖瑋霖
• 申請（專利權(quán)）人: 三峽大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 宜昌市三峽專利事務(wù)所 42103
• 代理人: 吳思高

一種電動汽車區(qū)域微網(wǎng)群雙層分布式優(yōu)化調(diào)度方法，包括：預(yù)測未來一天發(fā)電機組出力情況，采集各微電網(wǎng)狀態(tài)信息；根據(jù)搜集到的多微網(wǎng)和電動汽車信息，構(gòu)建情景樹模型；構(gòu)建上層多微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型；提出模糊PID實時電價策略，整定模糊PID參數(shù)，求解當前實時電價；基于上層多微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型，采用粒子群算法求解各微網(wǎng)在各場景下每一時刻的總充放電功率；判斷粒子群程序中迭代次數(shù)是否大于設(shè)定值；建立下層電動汽車優(yōu)化調(diào)度模型，使電動汽車聚合商總運行成本、電動汽車電池總損耗最小；優(yōu)化調(diào)度每輛電動汽車的充放電計劃。本發(fā)明可以大幅降低多微網(wǎng)運行成本，有效削弱多微網(wǎng)總購電功率以及平抑負荷波動。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電動汽車多微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域，具體涉及一種基于模糊PID實時電價的電動汽車區(qū)域微網(wǎng)群雙層分布式優(yōu)化調(diào)度方法。

背景技術(shù)

截止2018年底，全球電動汽車的保有量已突破500萬輛，并且在保持逐年擴大規(guī)模的趨勢。然而，盡管在規(guī)模化電動汽車有序充放電及其與微電網(wǎng)協(xié)調(diào)運行控制技術(shù)方面已有了一些研究，但主要集中在將電動汽車作為單體儲能與單一微電網(wǎng)或者主網(wǎng)間的能量交互及其充放電優(yōu)化。在考慮區(qū)域微電網(wǎng)群的動態(tài)經(jīng)濟實時調(diào)度、配電網(wǎng)與多微網(wǎng)之間的優(yōu)化控制、電動汽車充放電調(diào)度如何參與多微網(wǎng)優(yōu)化運行等諸多領(lǐng)域亟需深入研究。同時，目前在微電網(wǎng)經(jīng)濟運行領(lǐng)域中，多采用分時分段電價策略，這種策略實時性差，不能反映微網(wǎng)運行各時刻供應(yīng)與需求的變化關(guān)系，對用戶負荷調(diào)節(jié)無控制反饋作用。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于模糊PID實時電價的電動汽車區(qū)域微網(wǎng)群雙層分布式優(yōu)化調(diào)度方法，可以大幅降低多微網(wǎng)運行成本，有效削弱多微網(wǎng)總購電功率以及平抑負荷波動。

本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：

一種基于模糊PID實時電價的電動汽車區(qū)域微網(wǎng)群雙層分布式優(yōu)化調(diào)度方法，包括以下步驟：

步驟1：預(yù)測未來一天風(fēng)力發(fā)電機組、光伏發(fā)電機組的出力情況，采集各微電網(wǎng)的基礎(chǔ)負荷、電動汽車接入電網(wǎng)時間、離開電網(wǎng)時間、行駛里程數(shù)、接入電網(wǎng)時刻時的荷電狀態(tài)信息。

步驟2：根據(jù)搜集到的多微網(wǎng)和電動汽車信息，構(gòu)建情景樹模型，并采用場景削減技術(shù)生成最優(yōu)場景；

步驟3：構(gòu)建以多微網(wǎng)總運行成本、總購電成本、總負荷波動最小為目標函數(shù)的上層多微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型；

步驟4：基于各個微電網(wǎng)的基礎(chǔ)負荷和電動汽車充放電需求，提出模糊PID實時電價策略，整定模糊PID參數(shù)，求解當前實時電價；

步驟5：基于上層多微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型，采用粒子群算法求解各微網(wǎng)在各場景下每一時刻的總充放電功率；

步驟6：判斷粒子群程序中迭代次數(shù)是否大于設(shè)定值，若是，則進行步驟7，否則，返回步驟4；

步驟7：建立下層電動汽車優(yōu)化調(diào)度模型，使電動汽車聚合商總運行成本、電動汽車電池總損耗最小；

步驟8：基于上層多微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型，優(yōu)化調(diào)度每輛電動汽車的充放電計劃；

步驟9：判斷電動汽車荷電狀態(tài)是否滿足出行要求，若是，則流程結(jié)束；否則，返回步驟8。

本發(fā)明一種基于模糊PID實時電價的電動汽車區(qū)域微網(wǎng)群雙層分布式優(yōu)化調(diào)度方法，技術(shù)效果如下：

(1)：本發(fā)明適用于含可再生能源機組和大規(guī)模電動汽車的區(qū)域微電網(wǎng)群與配電網(wǎng)之間的協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度，主要針對區(qū)域多微網(wǎng)的運行成本、區(qū)域多微網(wǎng)的總購電功率、區(qū)域多微網(wǎng)的總負荷波動、電動汽車與微電網(wǎng)充電站之間的充放電計劃進行優(yōu)化；

(2)：本發(fā)明提出的模糊PID實時電價能夠?qū)Υ笠?guī)模電動汽車進行實時調(diào)度，反映微網(wǎng)運行過程中供應(yīng)與需求的變化關(guān)系，控制調(diào)節(jié)電動汽車的充放電行為，大幅降低多微網(wǎng)的總運行成本；