[發明專利]一種光儲型充電站優化控制方法及系統在審
| 申請號： | 202010690901.3 | 申請日： | 2020-07-17 |
| 公開（公告）號： | CN111932398A | 公開（公告）日： | 2020-11-13 |
| 發明（設計）人： | 丁泉;錢國明;竇曉波;陳孝煜;黃超;倪毅莉;李博睿;沙玉婷 | 申請（專利權）人： | 國電南京自動化股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q50/06 | 分類號： | G06Q50/06;H02J7/00;G06F30/20 |
| 代理公司： | 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224 | 代理人： | 史俊軍 |
| 地址： | 210009 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 光儲型 充電站 優化 控制 方法 系統 | ||
1.一種光儲型充電站優化控制方法，其特征在于：包括，
采集前一輪優化控制后當前時刻t的電網聯絡線功率和儲能荷電狀態量；
預測t～(t+T0)內的光伏發電功率和充電負荷；其中，T0為預設的長期時間窗口；
基于電網聯絡線功率、儲能荷電狀態量、T0內的光伏發電功率和T0內的充電負荷，采用預設的長期優化算法，獲得T0內最優的長期計劃曲線；其中，長期計劃曲線包括儲能充放電量計劃曲線、聯絡線功率計劃曲線和充電負荷計劃曲線，長期優化算法以充電站日運行總成本最小為目標；
預測t～(t+T1)內的光伏發電功率和充電負荷；其中，T1為預設的短期時間窗口；
以長期計劃曲線為參考，基于電網聯絡線功率、儲能荷電狀態量、T1內的光伏發電功率和T1內的充電負荷，采用預設的短期優化算法，獲得T1內最優的短期計劃曲線和控制變量計劃曲線；其中，短期計劃曲線包括儲能充放電量計劃曲線、聯絡線功率計劃曲線和充電負荷計劃曲線，控制變量調節量計劃曲線包括儲能充放電調節量計劃曲線和負荷調節量計劃曲線，短期優化算法以短期計劃曲線與長期計劃曲線之間的誤差最小、控制變量調節量最小為目標；
從短期計劃曲線的聯絡線功率計劃曲線中獲取t+△t時刻對應的聯絡線功率，從儲能充放電調節量計劃曲線中獲取t+△t時刻對應的儲能充放電調節量，從負荷調節量計劃曲線中獲取t+△t時刻對應的負荷調節量；其中，△t為一輪的控制時長；
將t+△t時刻對應的聯絡線功率、儲能充放電調節量和負荷調節量下發至控制執行單元進行本輪控制。
2.根據權利要求1所述的一種光儲型充電站優化控制方法，其特征在于：根據長期優化算法的目標函數，利用優化算法，計算T0內的充電價格，發布充電價格；根據短期優化算法的目標函數，利用優化算法，計算T1內的充電價格，發布充電價格。
3.根據權利要求1所述的一種光儲型充電站優化控制方法，其特征在于：長期優化算法的目標函數為，
其中，
Ctotal為充電站日運行總成本，
COM_PV(t)為t時刻的光伏日運行維護成本；
COM_ESS(t)為t時刻的儲能日運行維護成本；
CESS(t)＝priceLCOE*PESS_L(t)為t時刻的儲能充放電成本，priceLCOE為儲能的度電成本，PESS_L(t)為t時刻的儲能充放電量；
為t時刻的微電網與大電網交易費用，Pgrid_L(t)為t時刻的電網聯絡線功率，為t時刻的電網購電價格；
CSubsidy_PV(t)＝PPV_L(t)*pricesubsidy為t時刻的微電網與大電網交易費用，PPV_L(t)為t時刻的光伏發電功率，pricesubsidy為光伏補貼價格；
為t時刻的電動汽車充電收益，PEV_L(t)為t時刻的電動汽車充電負荷，為t時刻的充電服務費；
CEV_punish(t)＝(Pload_L(t)-PEV_L(t))*ρEV為t時刻的電動汽車充電不足懲罰費用，Pload_L(t)為長期優化中t時刻電動汽車期望充電的總功率，PEV_L(t)為t時刻電動汽車實際總充電功率，ρEV為電動汽車充電懲罰系數。
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