[發(fā)明專利]用戶側可調控靈活資源的量化與協(xié)同優(yōu)化控制方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011015014.2 | 申請日: | 2020-09-24 |
| 公開(公告)號: | CN112366682B | 公開(公告)日: | 2023-07-28 |
| 發(fā)明(設計)人: | 陳培育;霍現(xiàn)旭;崇志強;李國棟;李樹青;于光耀;胡曉輝;李樹鵬;馬世乾;劉亞麗;王崢;劉云;王天昊 | 申請(專利權)人: | 國網天津市電力公司電力科學研究院;國網天津市電力公司;國家電網有限公司 |
| 主分類號: | H02J3/00 | 分類號: | H02J3/00 |
| 代理公司: | 天津盛理知識產權代理有限公司 12209 | 代理人: | 王來佳 |
| 地址: | 300384 *** | 國省代碼: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用戶 調控 靈活 資源 量化 協(xié)同 優(yōu)化 控制 方法 | ||
本發(fā)明涉及一種用戶側可調控靈活資源的量化與協(xié)同優(yōu)化控制方法,包括如下步驟:步驟1、以電動汽車聚合體和溫控負荷聚合體為兩個單體對象,分別構建電動汽車聚合體的可調控潛力量化模型與溫控負荷聚合體可調控潛力量化模型;步驟2、在電動汽車聚合體、溫控負荷聚合體的建模基礎上,以經濟調控成本最低為目標,建立電動汽車聚合體與溫控負荷聚合體協(xié)同優(yōu)化控制策略。本發(fā)明可充分挖掘了用戶側電動汽車和溫控負荷的快速功率調節(jié)能力,用以實現(xiàn)多類型可控負荷虛擬電廠的經濟調控,同時,針對電動汽車和溫控負荷的接入狀態(tài),提出了考慮用戶舒適度的序列排序控制策略,以降低控制對用戶用能舒適度的影響。
技術領域
本發(fā)明涉及能源系統(tǒng)優(yōu)化能量管控技術領域,具體涉及一種用戶側可調控靈活資源的量化與協(xié)同優(yōu)化控制方法。
背景技術
用戶側是指用戶針對電力價格信號或者激勵機制做出響應,改變正常電力消費模式的市場參與行為,它目前是智能電網研究的重點。電動汽車借助充電樁從電網獲取電能,同時在激勵機制下能夠改變與電網交換功率的大小,實現(xiàn)與電網之間的V2G(Vehicle-to-Grid)互動,從而達到輔助電網安全穩(wěn)定運行的目的。溫控負荷可快速改變開關狀態(tài),并在短時間內不會大幅改變室溫、水溫等用戶舒適度指標,因此,溫控負荷在不影響用戶需求的前提下,通過對運行狀態(tài)的一系列控制,能夠提供較好的輔助服務,是一種參與運行調控的重要資源。
目前,已有針對電動汽車和溫控負荷聚合體建模方法的研究,未能全方位分析聚合體建模所需的數據,未能提供單體可控負荷的精細化模型,所建立的聚合體可調控潛力量化模型未能充分分析資源響應能力的時空分布特性;已有針對電動汽車和溫控負荷聚合體控制策略的研究,未能提出電動汽車和溫控負荷聚合體的協(xié)同優(yōu)化控制策略,未能充分分析用戶用能舒適度所帶來的約束,以降低參與控制對用戶用能舒適度的影響。
因此,為了協(xié)同控制電動汽車和溫控負荷,充分考慮用戶舒適度帶來約束,有必要建立單體入網電動汽車和溫控負荷精細化模型以及電動汽車和溫控負荷聚合體可調控潛力量化模型,并在此基礎上提出電動汽車與溫控負荷聚合體協(xié)同優(yōu)化控制方法。
發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的不足之處,提供一種用戶側可調控靈活資源的量化與協(xié)同優(yōu)化控制方法。
本發(fā)明為解決上述技術問題采取的技術方案為:
一種用戶側可調控靈活資源的量化與協(xié)同優(yōu)化控制方法,其特征在于,包括如下步驟:
步驟1、以電動汽車聚合體和溫控負荷聚合體為兩個單體對象,分別構建電動汽車聚合體的可調控潛力量化模型與溫控負荷聚合體可調控潛力量化模型;
步驟2、在電動汽車聚合體、溫控負荷聚合體的建模基礎上,以經濟調控成本最低為目標,建立電動汽車聚合體與溫控負荷聚合體協(xié)同優(yōu)化控制策略。
進一步的:構建電動汽車聚合體的可調控潛力量化模型的具體步驟為:
(1)通過對電動汽車特征參數進行統(tǒng)計分析,獲取電動汽車聚合體可調控潛力量化模型構建的關鍵參數,包括:通過對電動汽車車輛類型進行分類,分析電動汽車電池特征參數的統(tǒng)計數據;根據電動汽車接入特性的差異,分析電動汽車充放電特性的統(tǒng)計數據;根據電動汽車車輛用途的分類,分析電動汽車交通出行特征參數的統(tǒng)計數據;根據電動汽車用戶特征信息的分類,分析電動汽車用能特征的統(tǒng)計數據;
(2)以向電網反供電為正方向,t時刻入網電動汽車j的有功功率為Pj,t,其最大值為最小值為
以保有N0輛電動汽車的聚合體為例,以下步驟用來獲取電動汽車聚合體可調控潛力量化模型;
(2.1)確定電動汽車接入電網的初始SOC:
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