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[發(fā)明專利]基于電動公交車行為特性概率的儲能潛力分析方法及系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202011358619.1 申請日: 2020-11-27
公開(公告)號: CN112488383B 公開(公告)日: 2023-07-21
發(fā)明(設計)人: 王海偉;陳晨;吳巍;郭文鑄;許建中;唐慶鵬;彭茁;阮飛 申請(專利權(quán))人: 國網(wǎng)安徽省電力有限公司合肥供電公司
主分類號: G06Q10/0639 分類號: G06Q10/0639;G06Q10/0631;G06Q50/26
代理公司: 合肥天明專利事務所(普通合伙) 34115 代理人: 苗娟
地址: 230022 *** 國省代碼: 安徽;34
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 電動 公交車 行為 特性 概率 潛力 分析 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于電動公交車行為特性概率的儲能潛力分析方法,其特征在于:包括以下步驟:

獲取交通側(cè)、電源側(cè)和設備側(cè)三方的實際數(shù)據(jù),通過事先建立的基于電動公交車行為特性概率的儲能潛力評估體系進行儲能潛力分析;

其中,所述基于電動公交車行為特性概率的儲能潛力評估體系的建立步驟如下:

首先通過選取交通側(cè)、電源側(cè)和設備側(cè)三方的實際數(shù)據(jù),提取用戶行為的相關(guān)特征量;

再利用半?yún)?shù)的密度估計方法即建立二維高斯混合模型,從交通需求側(cè)以及電能供給側(cè)出發(fā)構(gòu)建混合模型,并利用EM算法進行迭代求解,根據(jù)參數(shù)初始值或上次迭代值計算似然函數(shù)的期望,然后通過最大化似然函數(shù)獲取新的參數(shù)值直至收斂擬合其概率分布;

接著從調(diào)峰潛力及調(diào)頻潛力兩方面構(gòu)建規(guī)模化電動公交車儲能潛力的評估模型,同時構(gòu)建在無序充電、有序充電以及雙向互動三種場景下的面向用戶行為特性的約束條件;綜合構(gòu)成基于電動公交車行為特性概率的儲能潛力評估體系;

建立二維高斯混合模型步驟如下:

記二維隨機變量X=(x1,x2),X在交通側(cè)可分別代表出行開始時刻與結(jié)束時刻,時長與里程兩對隨機變量;X在電能供給側(cè)可分別代表充電開始時刻與結(jié)束時刻,時長與電量兩對隨機變量;如式(1)所示:

式中,M為高斯混合模型的部件數(shù),αm為第m個高斯部件的權(quán)重,μm和Σm分別為第m個高斯部件的均值和協(xié)方差矩陣;

規(guī)模化電動公交車儲能潛力的評估模型構(gòu)建步驟如下:

在交通需求側(cè)、電能供給側(cè)和設備供應側(cè)多源數(shù)據(jù)驅(qū)動下,對用戶行為特性、電動公交車和充電設施硬件條件進行初始化,再輸入電動公交車總量NEV、充電設施總量NCh及快充與慢充設施比例km、評估周期T和最小時間間隔,采用拉丁超立方抽樣方法對各輛電動公交車生成行程以及充電行為的開始和結(jié)束關(guān)鍵特征量,構(gòu)造各電動公交車在評估周期內(nèi)的時序行為特征;

從供需兩側(cè)同時進行模擬與分析,交叉驗證結(jié)果準確性;

再根據(jù)儲能潛力評價指標進行分析,最后輸出不同電動公交車規(guī)模在不同場景和充電設施配置下的儲能潛力評價結(jié)果;

所述模化電動公交車儲能潛力的評估模型的儲能評價指標包括:

(1)儲能調(diào)峰潛力

式(4)和(5)分別建立了規(guī)模化電動公交車的向上調(diào)峰能力Ecu和向下調(diào)峰能力Ecd的模型,單位均為GW·h。ΔT為評估時間間隔,而Ne則為評估周期內(nèi)的時間段數(shù)量,規(guī)模化電動公交車在時段n期間的最大,最小平均充電功率定為Pmaxn和Pminn,Pn為無序狀態(tài)下時段n的平均充電功率;Ecu、Ecd表征了規(guī)模化電動公交車的能量調(diào)節(jié)能力;

(2)儲能調(diào)頻潛力

同樣式中Pcd和Pcu分別為規(guī)模化電動公交車的向下和向上調(diào)頻能力,單位為GW,Np為評估時段數(shù);

所述面向用戶行為特性的約束條件包括:

面向用戶出行及充電行為特性,電動公交車儲能潛力的評估應滿足一定的約束,分別從無序充電、有序充電以及雙向互動三種場景下進行約束建模如下:

(1)無序充電

電動公交車充電功率受充電設施與車載電池的共同約束;

式中,Pvi和Pci為電動公交車i車載電池的最大充電功率和額定充電功率,ηi為電動公交車i的充電效率,Tai為在當前充電功率的限制下,電動公交車i獲得期望電量的最短時長;Tc0i為電動公交車i的最短充電時長;

記為時刻t電動公交車i的充電功率,為該次充電行為在時刻t前通過充電設施吸收的電量;選擇無序充電方式時,不對電動公交車充電的時間或功率進行調(diào)整;到達充電地點后即開始充電,獲得所需電量后結(jié)束充電過程;時刻t電動公交車i單臺單次無序充電能量與功率約束如式(9)、(10)所示:

式中,Tsi為電動公交車i的充電開始時刻;

(2)有序充電

在有序充電的情況下,用戶充電的時間和功率是優(yōu)化的結(jié)果,需滿足式(10)及以下約束條件:

式中,Tei為i車輛充電結(jié)束的時刻;

(3)雙向互動

在雙向互動場景下,電動公交車不僅從電網(wǎng)獲取電量,在必要時還可以向電網(wǎng)放電;

將式(11)修改為:

式中,為電動公交車i的最大放電功率。

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