[发明专利]一种考虑配电网削峰填谷的光储充电塔随机优化调度方法

权利要求书

1.一种考虑配电网削峰填谷的光储充电塔随机优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤1、以光储充电塔日运行成本最小和配电网削峰填谷为目标，建立光储充电塔日前多目标优化调度模型；

步骤2、在步骤1的基础上采用光储充电塔各时段购电量曲线方差最小来评估削峰填谷影响，通过经济折算系数，将多目标优化转化为单目标优化问题；

步骤3、考虑光储充电塔光伏机组出力不确定性对日前调度影响，采用代表性场景描述不确定性集合，以充电塔日前优化调度和代表性场景调整分别为第一、二阶段决策，日前调度成本与实时调整期望运行成本之和为目标，构建两阶段随机优化调度模型；

步骤4、在步骤3的基础上，在实际光储充电塔系统中测试，并对模型进行求解。

2.根据权利要求1所述的一种考虑配电网削峰填谷的光储充电塔随机优化调度方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：

步骤101、考虑由电动汽车充电桩、光伏发电系统、储能系统(energy storage system,ESS)等融合形成的光储充电塔系统，出力取期望值时作为该系统基准场景，所述光储充电塔系统日前多目标优化调度模型中目标包括光储充电塔日运行成本最小和配电网削峰填谷两部分，其中，光储充电塔日运行成本F₁包含光储充电塔系统购电成本、ESS放电成本、电动汽车放电损耗成本以及备用容量成本，可表示如下：

式中，T为充电塔日前调度周期；为t时刻充电塔系统购电功率；为t时刻充电塔系统购电电价；c_es为ESS放电成本系数；为t时刻ESS放电功率；c_v2g为电动汽车放电损耗成本系数；为t时刻第v辆电动汽车放电功率；为电动汽车放电效率；e_v为第v辆电动汽车单位行驶距离消耗的功率；为t时刻第v辆电动汽车的行驶距离；n_v2g为参与电动汽车入网(vehicle to grid,V2G)方式的电动汽车数量；C_gr、C_V2G、C_ESS分别为系统购电量、电动汽车、ESS的备用成本系数；分别为t时刻系统购电量、ESS提供的备用容量；为t时刻第v辆电动汽车V2G提供的备用容量；上标U、D分别表示对应上、下备用；下标0表示基准场景；

步骤102、所述光储充电塔日前多目标优化调度模型中包括光储充电塔向配电网购电约束、ESS约束、电动汽车约束、光伏出力约束、光储充电塔系统功率平衡约束、光储充电塔系统备用容量约束，

(1)光储充电塔向配电网购电约束：

式中，为充电塔最大购电功率；布尔变量表示t时刻是否处于购电状态，是则为1，否则为0；

(2)ESS约束：

式中，为t时刻ESS充电功率；分别为ESS最大充、放电功率；布尔变量分别表示t时刻ESS是否处于充、放电状态，是则为1，否则为0；为t时刻ESS的荷电状态值；分别为ESS容量及荷电状态值上、下限；D、分别为ESS最大放电深度及始、末荷电状态值；δ_ESS、分别为ESS自损耗率及充、放电效率；Δt为系统调度时间段持续时间；

(3)电动汽车约束：

式中，分别为t时刻第v辆电动汽车充、放电功率；分别为t时刻第v辆电动汽车最大充、放电功率；布尔变量分别为t时刻第v辆电动汽车是否处于充、放电状态，是则为1，否则为0；布尔变量表示t时刻第v辆电动汽车是否处于并网状态，是则为1，否则为0；为t时刻第v辆电动汽车的荷电状态值；分别为第v辆电动汽车容量及荷电状态值上、下限；分别为t时刻第v辆电动汽车最大放电深度及始、末荷电状态值；分别为第v辆电动汽车充、放电效率；

(4)光伏出力约束：

式中，为t时刻光伏出力实际值；为t时刻光伏出力最大值；

(5)充电塔系统功率平衡约束：

式中，为t时刻电动汽车净充电功率；P_t^EV,f为t时刻电动汽车固定充电功率；P_t^load为t时刻塔用电负荷；

(6)系统备用容量约束：

式中，分别为t时刻光储充电塔系统需提供的上、下备用总容量最小值。