一种微电网下考虑分布式电源消纳的电动汽车互动响应控制方法与流程

技术特征：

1.一种微电网下考虑分布式电源消纳的电动汽车互动响应控制方法，其特征在于：所述控制方法包括以下步骤：

步骤1：将一天连续24h的时间进行离散化处理，均分为J个时段，对于任意第k时段，有k∈{1,2,...,J}，且第k时段的时长为Δt；

步骤2：当电动汽车接入第l(l＝1,2,...,n，以下简称电动汽车l)号充放电设施时，充电设施读取电动汽车接入时间，电池的初始状态S_0,l，且0≤S_0,l≤1；

步骤3：车主输入车辆l的预期离开时间T_out,l以及离开时期望的荷电状态S_E,l，且有0≤S_E,l≤1；

步骤4：若电动汽车l持续入网的时长大于将电动汽车l的电池充电至期望电量水平所需的最短时长，则执行步骤5，否则让用户自主选择是否进行修改信息，若用户同意执行修改则跳至步骤3，若用户拒绝执行修改则放弃该用户；

步骤5：令初始时段k为车辆接入充电设施的时段；

步骤6：读入当前时刻负荷信息，并选择动态优化区间T，根据已有的光伏输出功率的研究结论，以当前时段的光伏出力为起始值，预测未来T时段内的光伏出力；

步骤7：基于当前时段微电网内分布式光伏出力与负荷之间的供需情况、结合实时电价与倾斜阻塞率IBR发展了虚拟电价机制，过程如下，

步骤7-1：实时电价机制RTP与系统净负荷关系如下：

${\mathrm{RTP}}_k=a_k{L}_l^k+b_k---\left(1\right)$

$L_l^k=(P_B^k+L_{EV}^{l,k}+P_{ESS}^k-P_{PV}^k)\mathrm{\Δ}t---\left(2\right)$

$L_{EV}^{l,k}=\underset{i\∈M_{l-1}}{\Σ}{P}_i^k---\left(3\right)$

式中：RTP_k为k时段的实时电价；为电动汽车l接入时，k时段的微电网系统净负荷；a_k、b_k为实时电价系数，在不同的时间段取不同的值，取决于用户的需求动态；为系统基本负荷，即该微电网中除电动汽车集群负荷之外的所有电力负荷；为储能系统在k时段的充放电功率；为k时段的光伏出力功率；表示车辆l接入微电网时，充放电计划制定已完成的车辆集群负荷；M_l-1表示车辆l接入微电网时，充放电计划已完成的车辆结合；

步骤7-2：本发明在IBR中设置三种电价等级：

${\mathrm{IBR}}_k=\left\{\begin{array}{cc}{x}_k,& 0\≤L_l^k\≤{\mathrm{\δ}}_k^1\\ y_k,& {\mathrm{\δ}}_k^1\≤L_l^k\≤{\mathrm{\δ}}_k^2\\ z_k,& L_l^k\≥{\mathrm{\δ}}_k^2\end{array}\right.---\left(4\right)$

式中，与为不同电价等级之间的界限；x_k、y_k与z_k为三个等级下的电价，具体计算方法如下：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_k={\mathrm{RTP}}_k\\ y_k={\mathrm{\λ}}_1*x_k\\ z_k={\mathrm{\λ}}_2*x_k\end{array}\right.---\left(5\right)$

式中，λ₁与λ₂为不同等级下的价格倍率，并且λ₂＞λ₁＞1；

步骤7-3：综上所述，虚拟电价的计算方式为：

$pr\left(L_l^k\right)=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{RTP}}_{re},& L_l^k\≤0\\ {\mathrm{RTP}}_k,& 0\<L_l^k\≤{\mathrm{\δ}}_k^1\\ {\mathrm{\λ}}_1*{\mathrm{RTP}}_k,& {\mathrm{\δ}}_k^1\<L_l^k\≤{\mathrm{\δ}}_k^2\\ {\mathrm{\λ}}_2*{\mathrm{RTP}}_k,& L_l^k\>{\mathrm{\δ}}_k^2\end{array}\right.---\left(6\right)$

式中，时，意味着可再生能源出力过剩，此时，多余的光伏发电量向上级电网倒送，RTP_re为单位电量的倒送价格；

步骤8：在虚拟电价的引导下转换最大化光电消纳目标，制定时长T内电动汽车充放电计划，其目标函数的制定过程如下，

基于步骤7所述的虚拟电价模型、以充放电虚拟总成本最小为目标对其进行动态规划：

$\min V_l=\underset{k=1}{\overset{J}{\Σ}}{X}_l^k=\underset{k=1}{\overset{J}{\Σ}}pr\left(L_l^k\right)P_l^k\mathrm{\Δ}t---\left(7\right)$

式中，V_l为电动汽车l的虚拟总成本；P_l^k为k时段电动汽车l与微电网的交换功率，P_l^k＞0表示车辆l的充电功率；P_l^k＜0表示放电功率；P_l^k＝0表示处于闲置状态，EV动力电池模型和约束条件为：

$S_l^k=S_l^{k-1}+P_l^k{\mathrm{\η}}_{EV}\mathrm{\Δ}t/Q_{EV,l}---\left(8\right)$

$S_{EV,min}\≤S_l^k\≤S_{EV,max}---\left(9\right)$

-P_EV,d≤P_l^k≤P_EV,c (10)

$S_{0,l}+\frac{\underset{k=1}{\overset{J}{\Σ}}{P}_l^k{\mathrm{\η}}_{EV}\mathrm{\Δ}t}{Q_{EV,l}}\≥S_{E,l}---\left(11\right)$

${\mathrm{\η}}_{EV}=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\η}}_c,& P_l^k\≥0,\\ 1/{\mathrm{\η}}_d,& P_l^k\<0.\end{array}\right.---\left(12\right)$

式中，分别为车辆l在k时段和k-1时段的电池SOC；Q_EV,l为车辆动力电池容量；S_EV,max、S_EV,min分别为动力电池SOC的上、下限；η_EV表示电池功率交换效率，与功率交换方向有关，如式(12)所示；η_c、η_d分别表示充、放电效率；

还需考虑微电网系统功率平衡约束和倒送功率约束其式为：

$P_{pv}^k+P_{grid}^k=P_B^k+\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{P}_l^k+P_{ESS}^k---\left(13\right)$

$P_{gridout}\≤P_{gridout}^{\max }---\left(14\right)$

式中，表示k时段微电网与大电网的交互功率，为微电网的倒送功率；为倒送功率允许的最大值；

步骤9：在当前时段，各电动汽车根据控制策略进行具体的用电、闲置或放电操作，同时，更新预测模型信息并将控制信息上传至电能公共服务平台；

步骤10：当进入新时段时重复步骤6～9直至车辆离开充电设施。