[发明专利]一种考虑风电和负荷不确定性的含电动汽车优化调度方法

摘要

发明公开了一种考虑风电和负荷不确定性的含电动汽车优化调度方法，以含可入网混合电动汽车、风电和火电的电力系统为研究对象，构建计及不确定性的节能减排调度模型；先采用多场景模拟技术将不确定性的随机过程分解为若干典型的离散概率场景，采用多代理系统技术将以节能和CO2排放为目标的优化调度分解为24个工作代理，采用遗传算法求解集，协同代理负责工作代理之间动态耦合调度，使系统满足动态平衡约束，最终通过权重调节实现碳排放和节能之间的有效协调。本发明所建立的模型有效可行，PHEV能有效的实现负荷的消峰填谷，促进风电的吸纳，发挥负荷调度的作用，通过合理选取节能和碳排放目标的权重，可实现节能与减排之间的有效折衷。

主权项

一种考虑风电和负荷不确定性的含电动汽车优化调度方法，其特征在于：以含可入网混合电动汽车、风电和火电的电力系统为研究对象，构建计及不确定性的节能减排调度模型，综合考虑风电和负荷的不确定性、可入网混合电动汽车的充放电控制、可入网混合电动汽车与风电的协调互补；先采用多场景模拟技术将不确定性的随机过程分解为若干典型的离散概率场景，在此基础上，采用多代理系统技术将以节能和CO2排放为目标的优化调度分解为24个工作代理，工作代理负责每个时段的静态调度，采用遗传算法求解集；协同代理负责工作代理之间动态耦合调度，使系统满足动态平衡约束；最终通过权重调节实现碳排放和节能之间的有效协调；具体包括如下步骤：（1）接受电网机组调度中心得出的系统未来24小时负荷需求数据；接收风电场对风电出力大小的预测数据，包括预测风电大小和风电出力的上下限区间；接收可入网混合电动汽车的相关特性数据；根据各个发电厂上报的机组特性数据得出各个机组的特性约束；（2）根据大型风电场出力、负荷的不确定性信息，采用多场景模拟技术选取若干典型的系统运行状态用于系统运行费用和碳排放优化调度；（3）根据第一、二步接收的数据和若干典型的场景，对电力系统优化调度进行建模，根据运行要求选择目标函数和约束条件，包括等式约束条件和不等式约束条件，构成混合整数非线性规划问题；（4）根据上一步产生的混合整数非线性规划问题，得出考虑风电和负荷不确定性的含电动汽车节能减排多目标函数和相应约束条件；（5）将上一步的节能减排多目标函数通过给各个目标赋权重，将多目标问题转化为新的单目标问题，并通过权重调节各个目标在节能减排总目标中的重要性；（6）将全天分成24个时段，1小时为1个调度时段，由24个工作代理A1‑A24负责，即每个时段对应为1个工作代理，每个工作代理内部利用遗传算法进行求解，然后由协同代理对24个工作代理的解进行协调，最终得到一天内优化调度的解。