[发明专利]一种电动汽车群联合优化方法及系统

说明书

本申请公开了一种电动汽车群联合优化方法及系统，其方法包括：分别建立以电动汽车群接入家用充电桩的充电功率与区域内风电场的风电消纳需求的差值的方差最小，以及以日负荷曲线的峰谷差最小的目标函数；采用遗传算法求解所述目标函数，得到最优参数。本申请通过同时考虑使得风电资源消纳实现最大化与峰谷负荷差实现最小化的双目标优化模型，能够从风电消纳与削峰填谷两方面提升电网运行的稳定性。

技术领域

本申请涉及电网技术领域，尤其涉及一种电动汽车群联合优化方法及系统。

背景技术

由于风力能等各类间歇性可再生新能源的大规模接入电网，必然产生功率波动，因此需要保持发电与用电功率之间的实时平衡。

现有技术中，大多数方案均采取单目标优化，比如使得电网负荷峰谷差率最大或使得衡量系统总负荷波动情况的功率标准差最小，缺乏同时考虑使得风电资源消纳实现最大化与峰谷负荷差实现最小化的双目标优化模型。并且很多技术是以达到降低峰谷负荷差为首要优化目标，往往为了达到优化目的而忽略了必须在不影响电动汽车日常行驶的电量需求、不影响用户的用车需求和满意度的前提下进行调控，否则将严重影响用户的基本利益。另外，区域内系统总负荷为常规负荷与电动汽车群充电负荷之和，现有技术方案中还缺乏根据夏季典型日和冬季典型日中区域内常规负荷的日负荷曲线变化趋势的差异性来进行对比，缺乏分析对电动汽车群充电负荷的联合优化能否都满足不同季节的需求。

发明内容

本申请实施例提供了一种电动汽车群联合优化方法及系统，使得提升电网运行的稳定性。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种电动汽车群联合优化方法，所述方法包括：

分别建立以电动汽车群接入家用充电桩的充电功率与区域内风电场的风电消纳需求的差值的方差最小，以及以日负荷曲线的峰谷差最小的目标函数；

采用遗传算法求解所述目标函数，得到最优参数。

优选地，所述分别建立以电动汽车群接入家用充电桩的充电功率与区域内风电场的风电消纳需求的差值的方差最小为目标函数具体为：

式中，区域内风电场的风电消纳需求为P_W，第t时刻同时接入家用充电桩的充电功率为

优选地，所述建立以日负荷曲线的峰谷差最小为目标函数具体为：

式中，ΔP表示峰谷差，P_p、P_v分别是系统总负荷的最大值、最小值，第t时刻同时接入家用充电桩的充电功率为区域内未接入电动汽车时的常规负荷为

优选地，在分别建立以电动汽车群接入家用充电桩的充电功率与区域内风电场的风电消纳需求的差值的方差最小，以及以日负荷曲线的峰谷差最小为目标函数之前，还包括：

初始化参数，获取用户电动汽车的充电需求模型；所述参数包括电动汽车参数、电网负荷参数以及所述遗传算法的初始参数。

优选地，所述采用遗传算法求解所述目标函数，得到最优参数具体为：

根据所述充电需求模型生成初始种群；

判断种群是否满足约束条件；

若满足，则计算所述目标函数以及种群个体适应度；

对种群个体进行选择、交叉以及变异操作，判断选择、交叉以及变异后的结果是否达到优化目标；

若达到最优目标，则输出最优解，否则选择适应度达到预设阈值的优良个体作为下一次迭代的种群进行迭代，直到达到最大迭代次数或者达到最优目标，输出最优解。

优选地，所述采用遗传算法求解所述目标函数中还包括：