[发明专利]基于时空双层优化的电动汽车有序充放电调度模型及算法

权利要求书

1.一种基于时空双层优化的电动汽车有序充放电调度模型，其特征在于：包括上层时间尺度模型及下层空间调度模型，所述的上层时间尺度模型用于考虑电动汽车的集群时间分布特性，以系统等效负荷波动最小以及电动汽车车主的充放电收益最大化为目标，确定不同优化时段电动汽车的充放电功率量；

所述的下层空间调度模型以上层时间尺度模型的结果为基础，用于以系统有功网损最小化为目标，根据电动汽车的充放电的空间分布特性，制定各电动汽车的有序充放电分配调度计划。

2.根据权利要求1所述的一种基于时空双层优化的电动汽车有序充放电调度模型，其特征在于：所述的上层时间尺度模型包括目标函数和约束条件两部分；

所述目标函数有2个，一是最小化系统等效负荷波动目标函数，二是最大化用户侧的充放电收益为目标函数；所述约束条件由四个组成，一是电池充放电功率约束，二是电池荷电状态值(SOC)约束，三是用户出行时间约束，四是各个时段电动汽车充放电数量约束。

3.根据权利要求2所述的一种基于时空双层优化的电动汽车有序充放电调度模型，其特征在于：所述的最小化系统等效负荷波动目标函数为：

在有序充放电方式下，参数定义如下：一天的时长：T；一天中的采样点总数：N_k，即24；平均负荷功率：P_av(t)；t时段系统的等效负荷功率：P_s(t)；t时段系统的负荷功率：P(t)；t时段系统的电动汽车充放电功率：P_ev(t)；所述的最大化用户侧的充放电收益目标函数为：

式中，其中参数如下：t时段电动汽车车主参与V2G放电时的电价：q(t)；t时段电动汽车车主充电的价格：r(t)；每个时段的充放电时间：Δt；t时段电动汽车的放电和充电的电量：P_dis(t)和P_ch(t)；电动汽车参与V2G的电池损耗补偿成本，为固定成本：C_loss。

4.根据权利要求2所述的一种基于时空双层优化的电动汽车有序充放电调度模型，其特征在于：所述的电池充放电功率约束条件为：

式中，参数定义如下：电动汽车每小时的充放电功率：P(t)；最大充电功率：P(t)_c,max，取12kW；最大放电功率：P(t)_d,max，为30kW；

所述的电池荷电状态值约束条件为：

SOC_min≤SOC(i)≤SOC_max

Q_m·SOC(t+1)＝Q_m·SOC(t)+P_c(t)·Δt·η_c-P_d(t)·Δt/η_d (4)

式中，参数定义如下：

第i台电动汽车的荷电状态：SOC(i)；电动汽车荷电状态值的上下限：SOC_max和SOC_min；电动汽车的电池容量：Q_m；电动汽车电池的充电和放电效率：η_c和η_d；

所述用户出行时间约束条件为：

设定一天中8:00-9:00和17:00-18:00电动汽车处于行驶离网状态，不参加与电网的互动；

所述各个时段电动汽车充放电数量约束条件为：

式中，参数定义如下：

t时段处在充电和放电状态的电动汽车数量：N_c(t)和N_d(t)；t时段的电动汽车总数：N_max。

5.根据权利要求2所述的一种基于时空双层优化的电动汽车有序充放电调度模型，其特征在于：所述下层空间调度模型的目标函数为最小网损率目标函数，其为：

式中，参数定义如下：配电网中线路的总支路数：L；配电网中的线路l的电阻值：R_l；配电网中流过线路l的电流值：采样和调控的时间段长：Δt。