[发明专利]一种电动汽车区域微网群双层分布式优化调度方法

说明书

一种电动汽车区域微网群双层分布式优化调度方法，包括：预测未来一天发电机组出力情况，采集各微电网状态信息；根据搜集到的多微网和电动汽车信息，构建情景树模型；构建上层多微网优化调度模型；提出模糊PID实时电价策略，整定模糊PID参数，求解当前实时电价；基于上层多微网优化调度模型，采用粒子群算法求解各微网在各场景下每一时刻的总充放电功率；判断粒子群程序中迭代次数是否大于设定值；建立下层电动汽车优化调度模型，使电动汽车聚合商总运行成本、电动汽车电池总损耗最小；优化调度每辆电动汽车的充放电计划。本发明可以大幅降低多微网运行成本，有效削弱多微网总购电功率以及平抑负荷波动。

技术领域

本发明涉及电动汽车多微网优化调度领域，具体涉及一种基于模糊PID实时电价的电动汽车区域微网群双层分布式优化调度方法。

背景技术

截止2018年底，全球电动汽车的保有量已突破500万辆，并且在保持逐年扩大规模的趋势。然而，尽管在规模化电动汽车有序充放电及其与微电网协调运行控制技术方面已有了一些研究，但主要集中在将电动汽车作为单体储能与单一微电网或者主网间的能量交互及其充放电优化。在考虑区域微电网群的动态经济实时调度、配电网与多微网之间的优化控制、电动汽车充放电调度如何参与多微网优化运行等诸多领域亟需深入研究。同时，目前在微电网经济运行领域中，多采用分时分段电价策略，这种策略实时性差，不能反映微网运行各时刻供应与需求的变化关系，对用户负荷调节无控制反馈作用。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于模糊PID实时电价的电动汽车区域微网群双层分布式优化调度方法，可以大幅降低多微网运行成本，有效削弱多微网总购电功率以及平抑负荷波动。

本发明采取的技术方案为：

一种基于模糊PID实时电价的电动汽车区域微网群双层分布式优化调度方法，包括以下步骤：

步骤1：预测未来一天风力发电机组、光伏发电机组的出力情况，采集各微电网的基础负荷、电动汽车接入电网时间、离开电网时间、行驶里程数、接入电网时刻时的荷电状态信息。

步骤2：根据搜集到的多微网和电动汽车信息，构建情景树模型，并采用场景削减技术生成最优场景；

步骤3：构建以多微网总运行成本、总购电成本、总负荷波动最小为目标函数的上层多微网优化调度模型；

步骤4：基于各个微电网的基础负荷和电动汽车充放电需求，提出模糊PID实时电价策略，整定模糊PID参数，求解当前实时电价；

步骤5：基于上层多微网优化调度模型，采用粒子群算法求解各微网在各场景下每一时刻的总充放电功率；

步骤6：判断粒子群程序中迭代次数是否大于设定值，若是，则进行步骤7，否则，返回步骤4；

步骤7：建立下层电动汽车优化调度模型，使电动汽车聚合商总运行成本、电动汽车电池总损耗最小；

步骤8：基于上层多微网优化调度模型，优化调度每辆电动汽车的充放电计划；

步骤9：判断电动汽车荷电状态是否满足出行要求，若是，则流程结束；否则，返回步骤8。

本发明一种基于模糊PID实时电价的电动汽车区域微网群双层分布式优化调度方法，技术效果如下：

(1)：本发明适用于含可再生能源机组和大规模电动汽车的区域微电网群与配电网之间的协调优化调度，主要针对区域多微网的运行成本、区域多微网的总购电功率、区域多微网的总负荷波动、电动汽车与微电网充电站之间的充放电计划进行优化；

(2)：本发明提出的模糊PID实时电价能够对大规模电动汽车进行实时调度，反映微网运行过程中供应与需求的变化关系，控制调节电动汽车的充放电行为，大幅降低多微网的总运行成本；