[发明专利]一种电动汽车群的充放电优化控制方法

权利要求书

1.一种电动汽车群的充放电优化控制方法，其特征在于，包括：

获取每台参与充放电车辆的次日充放电时间段数据；

将次日时间离散为多个时隙，根据所有车辆的次日充放电时间段数据生成时隙集合；

获取所述时隙集合中每个时隙的三相电力潮流数据和灵敏度数据，其中：

每个时隙的所述三相电力潮流数据根据以下公式组计算获得：

该公式组中I_m为节点m中a相、b相、c相和中性点N注入电流复向量，I_Rem、I_Imm分别为I_m的实部和虚部，注入电流包括负荷注入电流和电动汽车充电负荷注入电流V_m为节点n中a相、b相、c相和中性点N电压复向量；V_Ren、V_Imn分别为V_m的实部和虚部，分别为节点mZIP负荷的有功功率和无功功率，由负荷预测和三相电力潮流计算模块短期负荷预测得到，为节点m的电动汽车充放电功率，通过该公式组计算负荷注入电流和电动汽车充电负荷注入电流

随后根据牛顿法按照以下公式组进行三相电力潮流计算：

Y_mn为节点m和节点n之间的导纳矩阵，分别为Y_mn中l∈a,b,c,N、k∈a,b,c,N之间的导纳、电导和电纳，K为配电网总节点数；

所述灵敏度数据包括节点电压幅值、电池放电深度、电池充放电费用函数、电池放电损耗成本函数和负荷形状函数对于控制变量的灵敏度数据，所述灵敏度数据根据以下公式组计算获得：

首先采用公式计算出电动汽车充放电功率；设N_PEVnk为n节点k相充放电电动汽车数目，为节点n的k相的电动汽车充放电功率；代数变量节点n＝1,…,K；控制变量u由电动汽车充电功率和电动汽车放电功率构成节点n＝1,…,K；时隙t∈Γ_opt，其中Γ_opt为电动汽车群优化控制时隙集合，和分别为n节点k相电动汽车数目t时隙第个电动汽车充电功率和电动汽车放电功率；

将中实部虚部三相电力潮流展开分别得到公式组：

将上述两式写成一般形式F(x,u)＝0，随后根据公式得到代数变量x对控制变量u的灵敏度x_u；

根据公式和

计算得到节点电压幅值V＝[... V_n^a V_n^b V_n^c V_n^N ...]^T对代数变量x的灵敏度V_x，n＝1,...,K；随后根据公式V_u＝V_xx_u得到节点电压幅值V＝[... V_n^a V_n^b V_n^c V_n^N ...]^T对控制变量u的灵敏度；

随后根据下式得到系统的有功功率网损P_loss：

随后根据下式计算得到电动汽车群优化控制期间网损费用Z_lossC：

式中C^t为时隙t负荷电价，Γ_opt为电动汽车群优化控制时隙集合；

然后根据公式计算全部电动汽车总充放电费用Z_LC，Ω_PEV为电动汽车所在节点集合，为时隙t电动汽车电池放电电价；

随后根据公式和得到充放电费用Z_LC对时隙节点i∈Ω_PEV相k控制变量u的灵敏度Z_LCu，为n节点k相第个电动汽车电池充放电时隙集合，Z_LC对其它控制变量的灵敏度为0；

然后根据公式得到t时隙n节点k相第个电动汽车电池放电深度随后根据公式得到全部电动汽车总的电池放电损耗成本函数Z_Cost；其中，分别为n节点k相第个电动汽车电池放电效率的倒数、自放电率、在时隙t的放电深度和电池价格；

根据公式和得到τ时隙n节点k相第个电动汽车电池放电深度对时隙n节点k相控制变量u的灵敏度对其它控制变量的灵敏度均为0；

根据公式组

计算得到电池放电损耗成本函数Z_Cost对τ时隙n节点k相控制变量u的灵敏度Z_{Cost u}；

根据公式计算出时隙t节点n三相注入功率总和P_n(t)，随后根据公式计算得出负荷形状函数Z_S，其中S^t为在时隙t除去电动汽车充放电外负荷归一化参数；

根据公式和计算得到负荷形状函数Z_S对时隙τ节点n相k控制变量u的灵敏度Z_Su；

根据所述灵敏度数据采用内点法计算每个时隙中每台车辆的充放电功率，其中：

目标函数F_un根据实际需要进行选择：其一，选择电动汽车用户费用最小化，F_un为全部电动汽车总的充放电费用Z_LC与总的电池放电损耗成本函数Z_Cost之和，故有F_un＝Z_LC+Z_Cost；其二，F_un为选择负荷形状函数Z_S与总的电池放电损耗成本函数Z_Cost之和，故有F_un＝Z_S+W_gZ_Cost，其中，W_g为权重系数；

以下公式组为电动汽车充放电的最优控制模型，采用内点法求解该所述最优控制模型：

最小化目标函数F_un

约束方程如下：

Z_LC⁽ⁱ⁺¹⁾＝Z_LC⁽ⁱ⁾+Z_LCu⁽ⁱ⁾(u⁽ⁱ⁺¹⁾-u⁽ⁱ⁾)；

Z_Cost⁽ⁱ⁺¹⁾＝Z_Cost⁽ⁱ⁾+Z_{Cost u}⁽ⁱ⁾(u⁽ⁱ⁺¹⁾-u⁽ⁱ⁾)；

Z_S⁽ⁱ⁺¹⁾＝Z_S⁽ⁱ⁾+Z_{S u}⁽ⁱ⁾(u⁽ⁱ⁺¹⁾-u⁽ⁱ⁾)；

V_min≤V⁽ⁱ⁾+V_u⁽ⁱ⁾(u⁽ⁱ⁺¹⁾-u⁽ⁱ⁾)≤V_max；

n＝1,...,K；k＝a,b,c；

其中，和分别为n节点k相第个电动汽车电池充放电起始时隙、充放电结束时隙、充放电时隙集合、电池最大放电功率、t时隙末端电池中的储能、电池储能上限、电池储能下限、目标充电状态和单天最大允许放电深度，Γ_valley为配电网负荷低谷时隙集合；

最优控制模型各式中上标(i)、(i+1)表示第i、i+1次迭代数值；

式和为充放电功率上下限约束；

式表示负荷低谷时段不能放电；

式为充放电状态互斥约束，同一时刻只能为充电或放电状态的其中一种；

式和

分别为起始时隙和后续时隙电池储能计算公式；

式为电池储能上下限约束；

式为结束时隙最低电池储能约束；

式为最大放电深度约束；

式表示全部电动汽车电池充放电时隙集合的并集构成电动汽车群优化控制时隙集合Γ_opt。