[发明专利]一种可入网调频电动汽车容量时空分布特性的控制方法

说明书

本发明公开了一种可入网调频电动汽车容量时空分布特征的控制方法，依据具有入网调频能力的电动汽车关键信息，如电池容量特性，电动汽车实时位置，电动汽车的行驶需求等，采用混沌自适应粒子群优化算法，快速、准确地对电动汽车的可充放电功率及容量的时空分布进行优化计算，实现较为理想的电网调频目标，指导电动汽车的充放电控制；本发明可在任何时段内实现电动汽车群调频能力的评估以及容量、功率分布特性的快速计算，指导电动汽车入网进行系统二次调频，可显著减少电力系统调频备用容量，改善电网的频率稳定性，并可提高电动汽车群的整体利用效率。

技术领域

本发明属于电网频率控制技术领域，具体涉及一种可入网调频电动汽车容量时空分布特性的控制方法。

背景技术

随着化石能源的逐渐枯竭，新兴能源及储能系统得到越来越广泛的关注。发展新能源汽车，特别是纯电动汽车已经是当今社会绿色节能交通的发展趋势。在电动汽车的日常使用中，其作为交通工具的纯工作时间大多数只占到全天的10～20％。因此，可在电动车的非行驶时段，利用电池充放电容量实现并网发电功能(V2G)。随着电动汽车规模度的不断扩大，在V2G模式下电动汽车参与电网频率调节的潜力逐渐显现。但目前针对电动汽车参与电网的频率调节还处于探索阶段，大规模电动汽车群可提供调频容量的时间和空间分布特性，还无从准确、便利的获取，从而限制了电动汽车在电网频率调节方面的应用。

发明内容

本发明的目的是提供一种可入网调频电动汽车容量时空分布特性的控制方法，具有对能够满足电网调频需求的电动汽车容量及其分布特征进行实时计算和优化配置的特点。

一种可入网调频电动汽车容量时空分布特性的控制方法，其步骤如下：

步骤1：设置电动汽车的各项基本参数；

步骤2：计算并更新电动汽车的充放电功率；

步骤3：计算个体电动汽车的适应度；

步骤4：比较个体电动汽车的适应度与个体极值，若电动汽车的适应度优于个体极值，即使用该电动车的参数覆盖个体极值；

步骤5：比较个体电动汽车的适应度与当前全局极值，若电动汽车的适应度优于全局极值的适应度，即使用该电动汽车的各项参数替换全局最优参数；

步骤6：计算电动汽车群体适应度方差；

步骤7：判断该计算方法的结果是否收敛；

步骤8：步骤7的判断结果如果收敛，计算得出全局最优解，如不收敛，根据Logistic方程寻求电动汽车参数每个时间段的最优解；

步骤9：输出全局最优解，该方法结束。

本发明的特点还在于：

步骤1中：各项参数的设置具体为，首先初始化粒子群，在允许的范围内随机设置参与V2G调频的电动汽车充电位置x和充放电功率p，i∈[1,n]，n为总共的电动汽车数量；将第i辆电动汽车的In_best设置为当前电动汽车最佳参与状态，g_best为初始参加V2G调频电动汽车的最佳粒子位置；

步骤2中，计算电动汽车的充放电功率的公式具体为

x(t+1)＝x(t)+p(t+1)

其中，t为当前的进化代数；c₁、c₂为学习因子，其取值范围为[0.1,4]取值最小间隔为0.1，在通常的标准PSO算法计算中，一般取值为2；r₁、r₂为分布于[0,1]范围内的随机数；In_best为粒子自己找到的最优解，即个体极值；g_best为整个粒子群当前最优解，即全局极值，迭代中止的条件一般设为达到最大迭代次数或算法搜索到满足精度要求的最优解。