[发明专利]考虑用户参与度的电动汽车能效电厂特征参数评估方法有效
申请号: | 201710159353.X | 申请日: | 2017-03-16 |
公开(公告)号: | CN106960279B | 公开(公告)日: | 2020-10-23 |
发明(设计)人: | 穆云飞;王明深;贾宏杰;王彤;宋飞;王俊辉;韦徵;徐烨;孙海洋;袁晓冬;李强;柳丹;吕振华 | 申请(专利权)人: | 天津大学;南京南瑞集团公司;江苏省电力公司电力科学研究院 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 李丽萍 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明公开了一种考虑用户参与度的电动汽车能效电厂特征参数评估方法,首先,针对以分布式充电桩进行常规慢速充电的电动汽车,分别从功率角度和能量累积角度,建立综合考虑有功和无功响应能力的单体电动汽车模型;然后,针对工作用途的电动汽车,建立电动汽车参与度响应模型,最后,在上述单体电动汽车模型和电动汽车参与度响应模型的基础上,针对电动汽车集群构建电动汽车能效电厂模型,所述电动汽车能效电厂模型包括电动汽车能效电厂的响应能力参数、电动汽车能效电厂的储能能力参数和电动汽车能效电厂的价格响应成本参数。本发明能够为能效电厂参与电力市场交易机制提供关键的模型参数。 | ||
搜索关键词: | 考虑 用户 参与 电动汽车 能效 电厂 特征 参数 评估 方法 | ||
【主权项】:
一种考虑用户参与度的电动汽车能效电厂特征参数评估方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、针对以分布式充电桩进行常规慢速充电的电动汽车,分别从功率角度和能量累积角度,建立综合考虑有功和无功响应能力的单体电动汽车模型;包括:从功率角度构建的单体电动汽车运行区域中,以放电为正方向,Pi,0和Qi,0分别为电动汽车i接入电网后的额定有功和无功功率;Si,0为电动汽车的额定视在容量,满足Si,0=Pi,0=Qi,0;Pi(t)、Qi(t)和Si(t)分别为电动汽车的实际有功、无功和视在功率,满足约束条件:|Pi(t)|≤Pi,0、|Qi(t)|≤Qi,0、从能量累积角度构建的单体电动汽车运行区域中,以放电为正方向,电动汽车i的荷电状态SOC变化满足:SOCi(t+Δt)=SOCi(t)-Pi(t)·ΔtDir(t)---(1)]]>式(1)中,SOCi(t)为t时刻电动汽车的荷电状态荷电状态SOC值;△t为仿真时间间隔;Pi(t)为t时刻电动汽车与电网交换的有功值;为t时刻修正后电动汽车的电池容量,如式(2)所示,式(2)中,Di为电动汽车的实际电池容量;和分别为电动汽车的充电和放电效率;在接入电网过程中,电动汽车有功功率上限和下限Pi(t)和无功功率上限和下限Qi(t)分别如式(3)和式(4)所示,P‾i(t)=Pi,0,P‾i(t)=-Pi,0,t∈[ti,s,ti,d]P‾i(t)=0,P‾i(t)=0,t∉[ti,s,ti,d]---(3)]]>Q‾i,ev(t)=Qi,0,Q‾i,ev(t)=-Qi,0,t∈[ti,s,ti,d]Q‾i,ev(t)=0,Q‾i,ev(t)=0,t∉[ti,s,ti,d]---(4)]]>步骤二、针对工作用途的电动汽车,建立电动汽车参与度响应模型,内容如下:对电动汽车交通行为特性进行统计分析,电动汽车接入电网时间概率分布所服从的数学表达式如式(5)所示,式(5)中,对上班的电动汽车,其接入电网时间的平均值us=7.87,标准差σs=0.50,接入电网时间取值范围为[6.25,9.5];对下班的电动汽车,其接入电网时间的平均值us=17.88,标准差σs=0.51,接入电网时间取值范围为[16.25,19.75];电动汽车在接入电网前,其荷电状态SOC值与行驶距离相关,根据式(6)获得,SOCi,s=δi-didi,max---(6)]]>式(6)中,di为电动汽车接入电网前的行驶距离,di,max为电动汽车满充状态下的最大行驶距离;δi为电动汽车满充状态下的荷电状态SOC值(0.8≤δi≤0.9);电动汽车的两种响应方式是充电→空闲和空闲→放电,考虑价格对电力需求响应影响的基础上,针对充电→空闲和空闲→放电的响应方式,将补偿电价对电动汽车功率的影响定义为弹性系数,如式(7)所示,ϵk,ev=ΔPk,ev/Pk,evΔρk,ev/ρk,ev---(7)]]>式(7)中,△Pk,ev和△ρk,ev分别为在电动汽车的响应方式为充电→空闲或是空闲→放电下电动汽车功率和补偿电价的变化量;其中,k=1代表电动汽车的响应方式为充电→空闲的响应方式,k=2代表电动汽车的响应方式为空闲→放电的响应方式;Pk,ev和ρk,ev分别为k响应方式下电动汽车功率和补偿电价的基准值;电动汽车参与度与补偿电价的关系如式(8)所示,γk,ev=Pk,ev-P‾k,evP‾k,ev=(ak,evρk,ev+bk,ev)-P‾k,evP‾k,ev=ak,evP‾k,evρk,ev+bk,ev-P‾k,evP‾k,ev=αk,evρk,ev+βk,ev---(8)]]>式(8)中,γk,ev为k响应方式下电动汽车的参与度;αk,ev和βk,ev分别为参与度价格响应的关系系数,和Pk,ev分别为k响应方式下电动汽车有功出力的上下限;Pk,ev=ak,evρk,ev+bk,ev,Pk,ev∈[P‾k,eb,P‾k,ev]---(9)]]>式(9)中,ak,ev和bk,ev为k响应方式下的价格关系系数;以峰谷分时充电电价为背景,假设用户充电前设定好离开电网的时间,将工作用途的电动汽车按照响应方式分为A、B、C三种类型,其中:1)A类型电动汽车:在峰谷分时电价实施后,电动汽车接入电网后以额定功率进行充电,对补偿电价无任何响应,该类型电动汽车为A类型电动汽车,A类型电动汽车i的充电时长TiA如式(10)所示,充电的成本费用FiA如式(11)所示,TiA=SOC‾iA-SOCi,sAPi,0A(t)---(10)]]>FiA=Σt=ti,sAti,sA+TiA(ρ(t)·(-PiA(t))·Δt)PiA(t)=-Pi,0A---(11)]]>式(10)和式(11)中,变量的上标A代表A类型电动汽车;ρ(t)为实时充电电价;为充满电的时刻,A类型电动汽车集群的响应能力如式(12)和式(13)所示,P1,evA=P‾1,evA=P‾1,evA=0---(12)]]>P2,evA=P‾2,evA=P‾2,evA=0---(13)]]>式(12)和式(13)中,变量的下标1代表电动汽车的响应方式为充电→空闲的响应方式,变量的下标2代表电动汽车的响应方式为空闲→放电的响应方式;A类型电动汽车在充电→空闲的响应方式下的参与度A类型电动汽车在空闲→放电的响应方式下的参与度2)B类型电动汽车:在峰谷分时充电电价实施后,电动汽车的充电时间以接入电网时段内用户的充电成本最低来规划充电时间,在不增加用户充电成本的基础上延长用户的充电时间实现充电→空闲的响应方式,该类型电动汽车为B类型电动汽车,B类型电动汽车i的充电过程满足成本费用最低,同时满足荷电状态SOC约束、充电约束以及充电功率约束,如式(14)所示,对补偿电价响应后,充电的成本费用如式(15)所示,minFi,0B=Σt=ti,sBti,dB(ρ(t)·(-PiB(t))·Δt)s.t.COSiB(t+Δt)=SOCiB(t)+(-PiB(t))·ΔtΣt=ti,sBti,dB((-PiB(t))·Δt)+SOCi,sB=SOC‾iBPiB(t)∈{0,-Pi,0B}---(14)]]>Fi,1B=Σt=ti,sBti,dB((ρ(t)-ρi,evB(t))·(-PiB(t))·Δt)PiB(t)∈{0,-Pi,0B}---(15)]]>式(14)和式(15)中,变量的上标B代表B类型电动汽车,变量的下标1代表电动汽车的响应方式为充电→空闲的响应方式,变量的下标2代表电动汽车的响应方式为空闲→放电的响应方式;为B类型电动汽车的实时补偿电价;B类型电动汽车集群的响应能力如式(16)和式(17)所示,P1,evB=Σi=1n1B(t)PiBP‾1,evB=Σi=1n1B(t)P‾iB,P‾1,evB=0---(16)]]>P2,evB=P‾2,evB=P‾2,evB=0---(17)]]>式(16)和式(17)中,为t时刻能够实现充电→空闲响应方式的电动汽车数量,根据式(8)、式(16)和式(17),B类型电动汽车在充电→空闲的响应方式下的参与度B类型电动汽车在空闲→放电的响应方式下的参与度3)C类型电动汽车:在峰谷分时电价实施后,电动汽车以充电成本最低进行充电,在补偿电价的刺激下改变接入电网的状态,该类电动汽车为C类型电动汽车,C类型电动汽车i的充电过程满足成本费用最低,如式(14)所示,对补偿电价响应后,充电的成本费用如式(18)所示,Fi,1C=Σt=ti,sCti,dC((ρ(t)-ρi,k,evC(t))·(-PiC(t))·Δt)PiC(t)∈{0,-Pi,0C,Pi,0C}---(18)]]>式(18)中,变量的上标C代表C类型电动汽车,变量的下标1代表电动汽车的响应方式为充电→空闲的响应方式,变量的下标2代表电动汽车的响应方式为空闲→放电的响应方式;为C类型电动汽车在k响应方式下的实时补偿电价;C类型电动汽车集群的响应能力如式(19)和式(20)所示,P1,evC=Σi=1n1C(t)PiCP‾1,evC=Σi=1n1C(t)P‾iC,P‾1,evC=0---(19)]]>P2,evC=Σi=1n2C(t)PiCP‾2,evC=0,P‾2,evC=Σi=1n1C(t)P‾iC---(20)]]>式(19)和式(20)中,为t时刻能够实现空闲→放电响应方式的电动汽车数量,根据式(8)、式(19)和式(20),C类型电动汽车在充电→空闲的响应方式下的参与度C类型电动汽车在空闲→放电的响应方式下的参与度步骤三、在步骤一建立的单体电动汽车模型和步骤二建立的电动汽车参与度响应模型的基础上,针对电动汽车集群构建电动汽车能效电厂模型,所述电动汽车能效电厂模型包括电动汽车能效电厂的响应能力参数、电动汽车能效电厂的储能能力参数和电动汽车能效电厂的价格响应成本参数;1)电动汽车能效电厂的响应能力参数,包括:电动汽车能效电厂的出力范围包括各时刻能效电厂的实际有功出力值,如式(21)所示;有功出力最小值Pev(t)和最大值如式(22)所示;同时满足充电桩的容量约束,电动汽车能效电厂无功出力的最小值Qev(t)和最大值如式(23)所示;Pev(t)=P1,evB+P1,evC(t)+P2,evC(t)---(21)]]>P‾ev(t)=P‾1,evB+P‾1,evC(t)+P‾2,evC(t)P‾ev(t)=P‾1,evB+P‾1,evC(t)+P‾2,evC(t)---(22)]]>Q‾ev(t)=Σi=1n(t)Q‾i(t)Q‾ev(t)=Σi=1n(t)Q‾i(t)---(23)]]>式(21)、式(22)和式(23)中,n(t)为t时刻集群中电动汽车接入电网的数量,2)电动汽车能效电厂的储能能力,包括:针对C类型电动汽车的电动汽车集群的储能容量Dev(t)如式(24)所示,电动汽车集群的荷电状态SOC值SOCev(t)如式(25)所示,Dev(t)=Σi=1n2C(t)(DiC(t)·(SOC‾iC(t)-SOC‾iC(t)))---(24)]]>SOCev(t)=Σi=1n2c(t)(DiC(t)·(SOCiC(t)-SOC‾iC(t)))Dev(t)---(25)]]>3)电动汽车能效电厂的价格响应成本参数,包括:根据式(8)中参与度γk,ev和补偿电价ρk,ev的关系,充电→空闲响应方式在补偿电价为ρ1,ev时的参与度为γ1,ev,空闲→放电响应方式在补偿电价为ρ2,ev时的参与度为γ2,ev,如式(26)所示;电动汽车能效电厂的有功出力变化△Pev受参与度的响应如式(27)所示;γ1,ev=α1,evρ1,ev+β1,evγ2,ev=α2,evρ2,ev+β2,ev---(26)]]>ΔPev=Σi=1γ1,ev·n1B(t)(0-P‾iB(t))+Σi=1γ1,ev·n1C(t)(0-P‾iC(t))+Σi=1γ2,ev·n2C(t)(P‾iC(t)-0)---(27)]]>考虑到有功出力变化△Pev是补偿电价ρev和时间t的函数,如式(28)所示;考虑到补偿电价ρev和时间t是相互独立的变量,获得补偿电价ρev受有功出力变化△Pev和时间t影响的函数关系,如式(29)所示;在式(29)的基础上,t0时刻,以有功出力变化△Pev为变量对补偿电价ρev进行积分,即为电动汽车能效电厂价格响应的成本函数,如式(30)所示;△Pev=f(ρev,t) (28)ρev=f‑1(△Pev,t) (29)F(ΔPev,t0)=∫0ΔPevρev·d(ΔPev)=∫0ΔPevf-1(ΔPev,t0)·d(ΔPev)---(30).]]>
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学;南京南瑞集团公司;江苏省电力公司电力科学研究院,未经天津大学;南京南瑞集团公司;江苏省电力公司电力科学研究院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201710159353.X/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理