[發明專利]基于二次聚類的電動汽車集群可調度容量建模方法

在審

• 申請號: 202211074087.8
• 申請日: 2022-09-02
• 公開（公告）號: CN115577614A
• 公開（公告）日: 2023-01-06
• 發明（設計）人: 王楊洋;茆美琴;施永;杜燕;李端超;楊鋮;周堃;朱明磊;王媛玥
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學;國網安徽電動汽車服務有限公司;國網安徽省電力有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F17/16;G06F119/02
• 代理公司: 安徽省合肥新安專利代理有限責任公司 34101
• 代理人: 何梅生

本發明公開了一種基于二次聚類的電動汽車集群可調度容量建模方法，應用于大規模電動汽車參與電力系統不同輔助服務場景下，針對性評估聚合可調度容量時空分布。基于充電樁充電歷史運營數據對電動汽車個體單次充電過程可調度容量進行建模，獲得可充電容量、可充電功率、可放電容量和可放電功率描述可調度容量指標；將充電運營數據采用K?means方法聚類為數種充電畫像；根據電力系統輔助服務的場景選擇二次聚類的原始參數并結合一次聚類結果，采用主成分分析和自組織映射相結合的方法將充電樁進一步聚類為數個充電樁聚合體；最后得到每個聚合體的聚合可調度容量。本發明方法能夠獲得具有不同時空分布特性的可調度容量聚合模型，使之適應于各類型場景調度。

技術領域

本發明涉及一種基于二次聚類的電動汽車集群可調度容量建模方法，更具體地說是應用于電動汽車大規模接入電網的環境下，電動汽車參與電網不同輔助服務時，大規模電動汽車的可調度容量時空分布評估方法。因此給出一種可以綜合電動汽車行為習慣和充電樁特性的聚合方法，以及電動汽車單次充電過程和聚合體的可調度容量的建模方法，從而獲得符合輔助服務需求的電動汽車聚合體的可調度容量時空分布。

背景技術

巨量電動汽車(Electric Vehicle,EV)不穩定的電能需求的隨機性與可再生能源的波動性耦合會加劇電力系統供求時空不匹配問題，并將帶來電壓波動、網損上升等問題。但是，電動汽車與電網智能互動技術的應用，如，有序充電和電動汽車到電網(Vehicle toGrid,V2G) 以及人工智能技術可以將EV聚合成可調度資源，從而參與調頻、調壓和調峰等電力系統電力平衡輔助服務，提升電力系統整體運行效率。

由于單臺電動汽車容量和功率很小，而省市級輔助服務至少需要數百千瓦到數百兆瓦級的可調范圍，因此現有規范(如《廣州市虛擬電廠實施細則》《安徽電力調峰輔助服務市場運營規則(試行)》等)一般對電力系統輔助服務的參與方容量有準入要求。因此，針對大規模電動汽車聚合可調度容量時空特性分布展開研究，具有重要的理論及實際意義。電動汽車聚合可調度容量是EV集群(EVA)作為可調度資源參與電網輔助服務的能力，其含義為在滿足用戶電能需求的前提下，EV作為儲能系統與電網進行雙向交換能量的上下限，以及對應的充放電功率上下限。

但現有模型中，電動汽車的集群聚合方法主要基于經驗的，且不會根據充電樁情況或者場景需求改變集群組成。比如直接將一個或數個充電站視為一個集群，或者將區域內的所有 EV根據數量均分為多個集群。這類方法形成的集群，同一集群內部的EV個體缺乏時空等特征上的一致性，不同的集群之間也缺乏明確的特性差別，難以針對不同場景聚合成具有適應性的集群。基于此，有研究提出了根據電動汽車的行為數據或者電動汽車充電樁/站的屬性數據采用智能聚類算法形成不同集群的方法。但目前的聚類算法一般僅面向電動汽車個體或者僅面向充電樁/站進行聚類，難以綜合考慮二者影響。并且在聚類時不會根據調度場景需求改變聚類依據，從而有可能降低調度效果。

發明內容

本發明是為避免上述現有技術所存在的不足，提供一種基于二次聚類的電動汽車可調度容量建模方法，是一種應用與電動汽車參與電網輔助服務時上報可調度容量的方法；以期通過本發明方法能夠獲得具有不同時空分布特性的可調度容量聚合模型，使之適應于各類型場景調度。

本發明為解決技術問題采用如下技術方案：

本發明基于二次聚類的電動汽車集群可調度容量建模方法的特點是：首先基于充電樁充電歷史運營數據對電動汽車個體單次充電過程的可調度容量進行建模，獲得可充電容量、可充電功率、可放電容量和可放電功率四個描述可調度容量的指標；其次將充電運營數據采用 K-means方法聚類為數種充電畫像；再根據電力系統輔助服務的場景選擇二次聚類的原始參數并結合一次聚類結果，采用主成分分析和自組織映射相結合的方法將充電樁進一步聚類為數個充電樁聚合體；最后得到每個聚合體的聚合可調度容量。

本發明基于二次聚類的電動汽車集群可調度容量建模方法的特點也在于包括如下步驟：

步驟1、根據電動汽車個體充電運營數據進行單次充電過程可調度容量建模