[发明专利]一种计及电动汽车随机模糊需求响应的调度优化建模及算法

说明书

技术领域

本发明属于电力系统优化调度领域，涉及一种计及电动汽车随机模糊需求响应的调度优化建模的新方法。

背景技术

电动汽车用户的充电行为有较大的不确定性，导致电动汽车充电负荷难以预测。本发明基于实测车流量建立的分时电价电动汽车随机模糊充电车流量模型，解决了分时电价下电动汽车随机模糊充电负荷预测的问题。并将电动汽车随机模糊充电负荷作为“虚拟发电机组”纳入到电力系统调度计划中，可作为备用容量资源，对改善系统安全性、可靠性、经济性有着重要意义。

需求响应在智能电网中的应用是当前电力行业研究的热点，很多学者对其进行了广泛的研究和实践。目前，最主要的需求响应形式为分时电价，并已在国内部分省市实施。电动汽车随机模糊充电负荷作为其中一种响应手段，是以与调度部门签订合约等方式，在系统需要调用其资源时接受调度部门的控制。在合约中规定的调用时间范围内，允许调度部门削弱或断开其负荷，减少系统有功缺额。相当于充当了系统的备用容量，提高了系统安全性和可靠性。

本发明基于分时电价的电动汽车随机模糊需求响应建立车流量模型，得到各时段可调用的电动汽车充电负荷量，设定调度条件，当系统负荷量高出历史最高负荷一定比例或低于历史最低负荷一定倍数时，可调用的电动汽车充电负荷才参与系统的调度。在实施分时电价后的负荷曲线基础上，构建考虑发电端运行费用及调度费用综合最低多目标模型。采用基于NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)的多目标优化算法对模型求解。求取电动汽随机模糊需求响应参与调度前与调度后的调度费用及负荷曲线。

综上，构建计及电动汽车随机模糊需求响应的调度优化模型及算法来获得电动汽随机模糊需求响应参与调度前与调度后的调度费用及负荷曲线，对提高系统安全性和可靠性，具有重要意义。

发明内容

本发明基于分时电价的电动汽车随机模糊需求响应建立车流量模型，得到各时段可调用的电动汽车充电负荷量，设定调度条件，当系统负荷量高出历史最高负荷一定比例或低于历史最低负荷一定倍数时，可调用的电动汽车充电负荷才参与系统的调度。在实施分时电价后的负荷曲线基础上，构建考虑发电端运行费用及调度费用综合最低多目标模型。采用基于NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)的多目标优化算法对模型求解。求取电动汽随机模糊需求响应参与调度前与调度后的调度费用及负荷曲线。

技术方案：计及电动汽车随机模糊需求响应的调度优化建模及算法，该方法包括如下几步：

步骤1：建立分时电价下负荷响应模型；着眼于分时电价下的需求响应特性，基于特定地区分时电价负荷数据为研究对象；

步骤2：电动汽车充电负荷建模模型及算法；考虑电动汽车随机模糊充电车流量、起始荷电状态(state ofcharge,SOC)、电动汽车电池容量、充电时间、充电功率等影响电动汽车充电负荷的主要因素，获取充电负荷曲线；

步骤3：分时电价下电动汽车随机模糊需求响应的调度优化；先构建满足电动汽车用户和发电端协调调度最优目标函数，综合考虑用户与发电端调度成本最小的多目标函数模型，采用线性加权法处理上式的多目标优化问题，考虑功率平衡约束、旋转备用约束、发电机组容量约束、发电机组爬坡约束、机组起停等约束，采用基于NSGA-II改进算法对考虑协调用户与发电端调度成本最小的目标函数模型进行求解。

有益效果：本发明为适应电动汽车发展趋势，求取电动汽随机模糊需求响应参与调度前与调度后的调度费用及负荷曲线，为系统优化运行作参考。

附图说明

图1为电价-转移率关系示意图；

图2为计及电动汽车随机模糊需求响应的调度优化模型求解流程；

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方案及附图做进一步描述。以下实施例仅用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

本发明包括以下步骤：

1)电动汽车充电负荷的电价响应模型

(1)分时电价下负荷响应模型

需求响应是电力需求侧收到电价激励后，包括分时电价、实时电价等，采取相应的调整措施的过程。不同类型的需求响应其响应特性各不相同，不同地区用户对电价信号的敏感程度也不尽相同。因此，对特定地区特定需求响应类型须针对其响应特性进行描述。