[发明专利]一种考虑电动汽车充电负荷-电价响应实现弃风消纳方法

说明书

本发明公开了一种考虑电动汽车充电负荷‑电价响应实现弃风消纳方法，涉及电动汽车与可再生能源协同调度技术领域，包括：考虑电动汽车的时空特性，建立基于出行链理论的电动汽车充电负荷模型；针对电动汽车用户对充电价格的敏感程度，建立电动汽车充电负荷‑电价响应模型；提出评估风电出力波动性和弃风量的指标，建立涵盖等效风电出力波动性、波动幅度和弃风消纳的多目标优化模型；通过改进量子粒子群优化算法，对所述多目标优化模型进行求解，迭代至最大次数时得到优化结果，建立考虑电动汽车充电负荷‑电价响应实现弃风消纳模型。本发明能够有效降低等效风电出力波动，提高风电消纳率，提高聚合商收益、降低电动汽车用户平均充电成本。

技术领域

本发明涉及电动汽车与可再生能源协同调度技术领域，更具体的说是涉及一种考虑电动汽车充电负荷-电价响应实现弃风消纳方法。

背景技术

在“双碳”目标的背景下，构建以清洁能源为主体的新型电力系统是未来能源电力领域的重要发展路径。然而，受风电自身间歇性、可预测性弱、波动性强等特性影响，风电在时间上和空间上都难以与负荷相协调，导致一些地区电网的风电消纳率较低。

因此，如何解决风电大规模、集中式接入电网而导致部分地区风电消纳率较低的问题以及提高聚合商收益、降低电动汽车用户平均充电成本是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种考虑电动汽车充电负荷-电价响应实现弃风消纳方法，能够有效降低等效风电出力波动，提高风电消纳率，并且在此基础上可有效提高聚合商收益、降低电动汽车用户平均充电成本。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种考虑电动汽车充电负荷-电价响应实现弃风消纳方法，包括以下步骤：

考虑电动汽车的时空特性，建立基于出行链理论的电动汽车充电负荷模型；

针对电动汽车用户对充电价格的敏感程度，建立电动汽车充电负荷-电价响应模型；

提出评估风电出力波动性和弃风量的指标，建立涵盖等效风电出力波动性、波动幅度和弃风消纳的多目标优化模型；

通过改进量子粒子群优化算法，对所述多目标优化模型进行求解，迭代至最大次数时得到优化结果，建立考虑电动汽车充电负荷-电价响应实现弃风消纳模型。

可选的，所述建立基于出行链理论的电动汽车充电负荷模型，具体包括以下步骤：

根据出行数据对用户的出行规律进行高斯拟合，得到各功能区EV接入/离开电网时间的概率密度函数(Probability Density Function，PDF)为：

式中，a、μ、σ分别为高斯曲线的峰值、均值和标准差值；

在弃风消纳策略所设定的场景下，电动汽车由功能区I＝{H,W,O}出发前往下一个功能区i∈I，当到达目的地i后，依据拟合所得的出行时间模型随机抽取下次出行始发时间，且单次行驶里程服从μ＝1.79、δ＝1.09的对数正态分布，如式(2)所示：

经过第j段行程，电动汽车抵达功能区i，充电条件为：

式中：S_n,i为电动汽车n抵达功能区i时电池的荷电状态，S_n,i-1为电动汽车n在上一功能区的荷电状态；w为单位里程耗电量，kW·h/km；d_j+1为下一段行驶里程，km；d_j为上一段行驶里程，km；E_bat为电池容量，kW·h；H表示居住区，W表示工作区，O表示其他；