[发明专利]一种基于优化运行的离网型微电网电动汽车有序充放电负荷建模及求解方法

权利要求书

1.一种基于优化运行的离网型微电网电动汽车有序充放电负荷建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、确定目标函数为

式中，E是离网型微电网一天的运行总费用，T是一天内总时间段数，N_D是柴油机台数，EF(i，t)和ES(i，t)分别是第i台柴油机在第t个时段的燃耗成本和开机费用，E_wg(t)和E_pv(t)分别是第t个时段的弃风、弃光惩罚费用，E_load(t)是第t个时段的削负荷费用，N是电动汽车总台数，E_EVch(k，t)和E_EVdch(k，t)是第t个时段第k辆电动汽车充电费用和放电补贴；

S2、建立目标函数的约束条件

①功率平衡约束

式中，P_DE(i，t)是柴油机实际出力，ΔP_wg(t)是第t时段的弃风功率，ΔP_pv(t)是第t时段的弃光功率，ΔP_load(t)是第t时段的削负荷电量，P_ch(k，t)和P_dch(k，t)分别是第k辆电动汽车在第t个时段的充电功率和放电功率；P_wg(t)为第t时段的风力发电功率，P_pv(t)为第t时段的光伏发电功率，P_load(t)为第t时段的负荷功率；

②柴油机最大和最小出力约束

P_DE min，i×u_DE(i，t)≤P_DE，i(t)≤P_DEmax，i×u_DE(i，t)

式中，u_DE(i，t)表示第i台柴油机在第t个时段的启停状态，取值为1或0；

③弃风弃光约束

0≤ΔP_wg(t)≤P_wg(t)

0≤ΔP_pv(t)≤P_pv(t)

④削负荷约束

0≤ΔP_laod(t)≤P_load(t)

电动汽车可调度时段约束

电动汽车参与调度的前提是满足作为交通工具的出行需求，在处于行驶状态的时段是不能进行充放电行为的，只有在停车时段才能参与V2G调度，即

式中，X_state(k，t)是第k辆电动汽车在第t个时段的充放电状态变量，X_state(kt)＝-1表示第k辆电动汽车在第t个时段放电，X_state(k，t)＝1表示在第t时段内充电，X_state(k，t)＝0表示不充不放；R是代表电动汽车行车状态的矩阵，R＝0表示电动汽车在行驶过程中，R＝1表示电动汽车处于居住区停车时段，R＝2表示处于工作单位停车时段，R＝3表示用户在中午休息时间出行的时段；

⑤电动汽车荷电状态约束

X_state(k，t)×P_EV min≤P_EV(k，t)≤X_state(k，t)×P_EV max

SOC_min(k，t)≤soc(k，t)≤SOC_max(k，t)

其中，soc(k，t)是电动汽车t时刻的荷电状态，与前一时刻荷电状态及该时段内的充放电情况有关，P_EV(k，t)是第k辆电动汽车在第t个时段的充/放电功率；SOC_min(k，t)是第k辆电动汽车在t时刻的荷电状态下限；SOC_max(k，t)是第k辆电动汽车在t时刻的荷电状态上限；P_EV min表示电动汽车在第t个时段的充/放电功率下限；P_EV max表示电动汽车在第t个时段的充/放电功率上限；

⑥电动汽车充放电功率约束

P_ch(k，t)和P_dch(k，t)是电动汽车每个时段的充、放电功率；

⑦始末荷电状态相等约束

soc(k,0)=soc(k,T)

SOC(k，0)一天0时刻的荷电状态，SOC(k，T)是当天结束时的荷电状态；

S3、在MATLAB中通过工具箱Yalmip调用GUROBI优化软件进行求解，其中求解步骤包括：

S3.1、初始化优化周期和时间步长，并读取系统机组参数、负荷数据、电动汽车基本数据；

S3.2、对电动车的出行时刻信息进行蒙特卡洛模拟抽样，并修正数据；

S3.3、确定电动汽车的可调度时段，确定对应时段的SOC上、下限；

S3.4、确定电动汽车无序充电负荷，更新负荷预测数据；

S3.5、根据净负荷确定峰谷电价时段；

S3.6、求解，得到电动汽车有序充放电负荷，风力、光伏以及柴油机的出力，输出结果。