[發明專利]一種應用停電場景下的光-車-柴-荷協調優化方法

在審

• 申請號: 202210563561.7
• 申請日: 2022-05-23
• 公開（公告）號: CN114726000A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 王偉;王洪彬;何荷;何燕;廖崢;余紅欣;黃睿靈;陳迅
• 申請（專利權）人: 國網重慶市電力公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: H02J3/46
• 分類號: H02J3/46;H02J3/38;H02J3/00
• 代理公司: 成都九鼎天元知識產權代理有限公司 51214
• 代理人: 陽佑虹

1.一種應用停電場景下的光-車-柴-荷協調優化方法，其特征在于，包括：

S1：發生電網停電后，確定調度時域T與步長Δt，采集調度數據信息，生成模型參數值；所述調度數據信息包括調度時域內的負荷、光伏發電出力預測、電動汽車出行計劃、電動汽車及儲能系統的初始荷電狀態；

S2：建立資源聯合調度優化模型，求解獲得最優調度決策，并執行；

所述資源聯合調度優化模型，以最大化用戶生存性為原則構建目標函數，并建立汽車出行需求、汽車運行、汽車用戶需求響應、需求響應帶來的能量反彈效應、柴油發電機運行、光伏發電及配套儲能運行以及各資源聯合系統運行的約束條件；

S3：當前調度時域結束后，返回S1更新模型參數值，求解并執行下一調度時域的最優決策。

2.根據權利要求1所述的光-車-柴-荷協調優化方法，其特征在于，所述目標函數，建立過程如下：

針對長度為T的任一時段，記起始時刻為0時刻，建立對未來T時段內用戶生存性的量化評價：

其中，Surv(T)表示用戶在0-T時段的生存性評價指標，表示柴油發電機在τ時刻的燃料消耗速率，表示柴油發電機在τ時刻的碳排放速率，P_DR(τ)表示用戶在τ時刻因執行需求響應而造成的負荷削減；w1、w2、w3為各項的權重系數；

基于式(1)，計算得到資源聯合調度優化模型的目標函數：

其中，分別表示柴油發電機i在第t時段的燃料消耗與碳排放速率；P_DR,t為用戶在第t時段因執行需求響應而造成的負荷削減；D＝T/Δt；G表示用戶持有的柴油發電機數。

3.根據權利要求2所述的光-車-柴-荷協調優化方法，其特征在于，對目標函數中通過分段線性化的方法近似計算，近似表示為：

其中，假設將P_DG,i,t的取值范圍[0，p_DG,i,max]平均分為S段，將每一段內的函數近似為直線；[p_DG,i,ξ-1，p_DG,i,ξ)為第ξ段對應的P_DG,i,t的范圍，ξ＝1，2，…，S，且當ξ＝S時，式(4)第二項中取閉區間；根據分段點p_DG,i,ξ及此處的取值，獲得a_*i,ξ、b_*i,ξ，即函數在第ξ段進行線性化近似后的系數；

將式(4)進行等效轉化為線性約束條件，具體計算如下：

其中，M為對應大M法中的正數。

4.根據權利要求1所述的光-車-柴-荷協調優化方法，其特征在于，所述汽車出行需求的約束條件為：

其中，假設調度時域內，電動汽車j的第k個出行區間為第t(j,k-)～t(j,k+)時段，即，從第t(j,k-)時段的開始，一直到第t(j,k+)時段的末尾，電動汽車j一直處于出行狀態；SOC_EV,j,t表示電動汽車j在第t時段的末尾時刻的荷電狀態；表示電動汽車j在其第k次出行前，應保證的最低荷電狀態；Δsoc_EV,j,E(k)表示電動汽車j的第k次出行預計消耗的荷電狀態，且上述參數應滿足α_j,t為0-1變量，表示電動汽車j在時段t是否參與對用戶的供電服務，其中α_j,t＝1表示參與，α_j,t＝0表示不參與；集合U_j,k表示電動汽車j的第k次出行區間；Z為整數集；集合T表示整個調度時域，即T＝{1，2，…，D}。