[发明专利]考虑用户选择的电动汽车优化调度方法及优化调度系统

说明书

考虑用户选择的电动汽车优化调度方法及优化调度系统，方法包括：步骤1，采集调度区域内的历史负荷数据；步骤2，基于历史负荷数据对电动汽车和非电动汽车总负荷功率进行预测得到每个时间段t内的总负荷功率预测值；步骤3，建立待优化调度总时间段内电动汽车优化调度的目标函数；步骤4，设定电动汽车的约束条件；步骤5，实时采集调度区域内所有电动汽车的充放电数据并对目标函数进行求解得到最优调度所需要使用的充电功率系数与放电功率系数。本发明还公开了对应该方法的优化调度系统。本发明能够得到电动汽车最优的调度，在考虑用户充电选择的情况下，最小化负荷峰谷差以达到削峰填谷的效果。

技术领域

本发明属于电动汽车优化调度技术领域，具体涉及考虑用户选择的电动汽车优化调度方法及优化调度系统。

背景技术

电动汽车的快速发展，对电力系统提出了更高要求。随着电动汽车接入电网的数量增多，必然会加大电力系统用电负荷，电动汽车由于充电时间的不确定性和早晚潮汐效应，导致在大规模充电下给电力系统带来很大压力，加剧负荷峰谷差，影响电力系统的稳定，对电力系统的设备容量提出更高要求，电力系统的设计和维护也将面临很大困难。若对接入的电动汽车进行有效地调度，可以有效地减少负荷峰谷差，提高电力设备的利用率。在电动汽车接受系统调度时，包括两种模式：第1种是只充电但是不放电(G2V模式)，第2种模式是既充电也向电网放电(V2G模式)。V2G模式相对G2V模式而言，能更有效地减少峰谷差，但是对电动汽车的电池损耗更加严重。

现有的大部分的电动汽车调度方法都仅是考虑了单一的充电模式，没有考虑到用户的充电选择。同时在调度时，也没计及电动汽车用户的电池的损耗成本。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供考虑用户选择的电动汽车优化调度方法及优化调度系统。在负荷预测和电动汽车充电数据基础上，针对电动汽车用户的充电选择(如G2V模式或V2G模式)，建立了电动汽车的调度模型，对电动汽车进行优化调度，从而减少负荷的峰谷差。首先进行负荷预测和电动汽车的充放电数据采集，然后根据建立的优化调度模型对电动汽车进行优化调度。其中采用商业求解器对模型进行求解，获取电动汽车在不同时间段的充电功率和放电功率。

为解决前述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

考虑用户选择的电动汽车优化调度方法，包括以下步骤：

步骤1，采集调度区域内的历史负荷数据；

步骤2，基于步骤1的历史负荷数据对待优化调度总时间段内每一时间段t的电动汽车和非电动汽车的总负荷功率进行预测，得到总负荷功率预测值t为将T等分后的时间段，

步骤3，建立待优化调度总时间段内电动汽车优化调度的目标函数；

电动汽车优化调度的目标函数满足以下关系式：

其中，G^t为电动汽车在t时间段的购电成本，φ_i为电动汽车i在调度过程中的电池损耗成本，P^max为电动汽车和非电动汽车总负荷功率的最大值，P^min为电动汽车和非电动汽车总负荷功率的最小值；I为电动汽车的总集合；

和分别为电动汽车汽车i在t时间段的充电功率系数和放电功率系数；

α、λ和δ分别为G^t、φ_i以及(P^max-P^min)对应的系数；

步骤4，设定电动汽车的约束条件；

步骤5，实时采集每个时间段t内电动汽车的充放电数据，结合充放电数据、步骤2的总负荷功率预测值以及步骤4的约束条件对步骤3中的模型进行求解得到最优调度所需要使用的充电功率系数与放电功率系数。