[发明专利]一种考虑EV车主差异的优化调度方法

说明书

本发明涉及电动汽车调度技术领域，尤其涉及一种考虑EV车主差异的优化调度方法，包括对EV数据分别进行聚类分析；建立各类EV车主的价格需求响应模型；通过价格引导各类EV车主的充电负荷和V2G，结合发电机组发电成本的数学模型，以最小发电成本为优化目标，求解最优发电方案。本发明依据EV车主数据进行聚类分析，建立各类EV车主的需求响应模型，并依据需求响应模型进行价格引导，结合发电机组的发电成本模型，以最小化发电成本为目标，求解最优的发电方案、售电价格以及电网从EV车主手中买电价格，本发明在通过对于车主聚类在调度时考虑了各类EV车主的差异，在EV充电负荷以及V2G的调度效果方面有明显的优势。

技术领域

本发明涉及电动汽车调度技术领域，尤其涉及一种考虑EV车主差异的优化调度方法。

背景技术

随着汽车工业的革新，大量内燃机车被EV替代，可以预见EV的负荷是未来电力负荷的一大增长点。将通勤交通中的一大部分负荷转移到电力系统中对电力系统提出了很大的挑战，构建安全、有效、可持续的能源体系势在必行。EV负荷是很典型的可调度负荷，EV的蓄电池可以存储电能，近几年V2G(Vehicle-to-grid)发展十分迅速，具有V2G功能的EV可以将存储的电能输送给电网，填补发电的空缺。考虑到EV隶属于个人EV车主，EV车主的用车行为差异很大，在不同时间段用车、充电负荷以及V2G大小都会直接影响调度结果。为了收获更好的调度效果，一定要预先提取EV车主的用车特征，再依据EV车主特征去进行调度，从而增加愿意参与调度的EV车主数量，取得更好的调度效果。

专利CN202010292515.9一种电动汽车调度方法及调度系统，通过建立发电以及EV耗电的数学模型并进行优化求解得到一组EV负荷，但是该方案只从发电端角度计算最符合发电端利益的EV负荷量，没有充分考虑EV车主是否愿意配合调度。文献Modeling andprioritizing demand response programs in power markets提出了一种基于价格引导的EV调度方案，考虑了一天中不同时间段电价变化对于EV负荷的影响，但是没有充分分析不同EV车主对于调度方案的接纳程度，无法实现对各类EV车主的最优调度。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明所采用的技术方案是：一种考虑EV车主差异的优化调度方法，包括以下步骤：

S1、对于EV车主用车时间和充电以及V2G数据分别进行聚类分析，构建用车特征不同的几类EV车主集；

进一步的，基于EV车主的充电数据和用车时间数据通过K-Means聚类算法实现EV车主充电分类；基于EV车主的V2G数据和用车时间数据通过K-Means聚类算法实现EV车主V2G分类；K-Means聚类算法是通过各数据点之间距离在没有监督信号的情况下将EV车主划分为K个簇；K-Means聚类算法首先随机选择K个点作为每个簇的初始中心，通过各点与簇心之间距离的大小将数据划分到最近的簇中，在将所有点划分结束后重新计算每个簇的中心点，再依据新的中心点进行重新划分，直到每次划分的结果保持不变；最终结果簇内点之间的距离尽可能的小，而不同簇之间的距离尽可能的大；

用车时间决定了EV车主该时间段内是否有空闲时间参与调度；充电负荷能区分EV车主是轻度使用EV车主还是重度使用EV车主，轻度使用EV车主有足够的电能储备，在V2G方面的应用潜力更大，重度使用EV车主对于充电的需求大，在充电调度方面的应用潜力更大；

S2、依据聚类结果，建立各类EV车主的需求响应模型，量化不同EV车主对于电价的敏感度；

进一步的，需求响应模型包含EV车主的价格弹性矩阵，用于量化EV车主对于各时间段电价的敏感度；

价格弹性矩阵的公式为：

其中，E_a(t,j)表示第a类EV车主在j时刻价格变化对于t时刻需求的价格弹性系数；