集群电动汽车V2G控制策略的制作方法

本发明涉及智能电网技术领域，尤其涉及集群电动汽车v2g控制策略。

背景技术：

为了缓解日益突出的环境能源问题，风力发电、光伏发电技术等可再生清洁能源接入电网比例日益增高，有效处理大规模新能源接入电网引入的波动性将是一份十分艰巨的挑战性任务。为了平抑功率波动给电网造成的负面影响，需要增加电网中传统发电单元的备用容量，这无疑降低了可再生能源所带来的经济和环境方面的价值。

随着智能电网技术的不断发展，需求侧响应(demandresponse,dr)被用来解决大规模可再生能源入网问题。通过先进的通信手段，大量分布在用户侧的工业、商业、居民负荷可以作为电网的可控负荷资源，采用相应的控制手段和控制策略，在不影响用户舒适度的前提下，减少或者增加用电负荷，实现与电网的友好互动。单台居民负荷的容量很小并且分布广泛，电网直接对其进行控制难度很大并且将加剧通信负担，因此一种有效的方式就是将大量的用户负荷聚集在一起由负荷控制中心(loadaggregator,la)统一控制，形成一定的规模。容量参与到电力系统运行当中，比如参与到辅助服务市场等，其作为“虚拟发电机”(virtualpowerplant,vpp)和传统的发电单元相似。la充当电网和用户之间“中间人”的角色，代表用户和电力系统进行交互。

电动汽车(electricvehicles,evs)是一种优良的可控资源。由于车载先进的双向电力电子变换器，电动汽车不仅从电网汲取电能，还可以在电网需要的时候将电能回馈给电力系统，即所谓的电动汽车到电网(vehicletogrid,v2g)技术。

技术实现要素：

基于此，本发明提供了一种集群电动汽车v2g控制策略。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

集群电动汽车v2g控制策略，包括以下步骤：

s101：建立单台电动汽车的设备级迟滞控制模型；

s102：提出集群电动汽车状态优先综合指标；

s103：提出一种考虑电动汽车优先状态的集群电动汽车v2g控制方法。

与一般控制策略相比，该方法能够控制集群电动汽车精确、快速地跟踪电力系统调度机构给出的在可控容量范围之内的功率目标。

所述步骤s101具体为：

假设第i辆电动汽车入网时间和用户设定的预计离开时间分别为电动汽车的平均充电曲线可以由下式表示：

式中，表示电动汽车的平均充电功率；为电动汽车电池容量；分别为电动汽车入网时刻soc状态和用户设定离网时刻的soc充电需求；ηi为电动汽车充放电效率。

根据电动汽车用户的充电需求，电动汽车i接入电网的最短充电时间需求为

式中表示电动汽车额定充电功率。若用户定义的充电时间则该电动汽车接入电网时刻即以额定功率开始充电直到离开电网，在充电过程中电动汽车充放电状态不可控。因此，本发明定义电动汽车i可控系数ci：

由上式可以看出，当ci≤1时，该电动汽车的充电状态为不可控；当ci>1时，电动汽车的充放电状态可控，且可控系数越大，电动汽车的控制方式越灵活。

假设电动汽车可控系数ci>1，类比温控负荷控制模型，假设电动汽车用户可以接受的最终充电结果误差为±δi，则上下边界曲线可由下式表示：

假设s(t)为电动汽车t时刻充放电状态：

则电动汽车实际充电动态过程可以表示为：

式中表示soc变化率。

为了详细描述电动汽车状态切换的过程，定义电动汽车充电能量状态εⁱ(t)：

则在电动汽车没有应用控制策略的情况下，电动汽车自然状态切换过程可以由下式表示：

因为可控系数cⁱ>1，可得即实际充电轨迹必然会触碰到上边界。当电动汽车实际充电轨迹触碰到上边界时候，电动汽车状态切换为闲置状态,当电动汽车充电轨迹触碰到下边界的时候，电动汽车状态切换为充电状态。

所述步骤s102具体为：

假设电动汽车集群在t时刻自然充电功率大小为p0(t)，n为当前时刻可控电动汽车的数目，其计算方法如下式所示：

假设pd(t)代表电网上层控制中心发送给集群电动汽车的功率跟踪目标，则t时刻电动汽车集群需要调节的负荷大小为：

preg(t)＝pd(t)-p0(t)

当preg(t)>0时，意味着电动汽车集群需要增加充电功率，即部分电动汽车需要提前停止放电，或者部分闲置电动汽车需要提前开始充电；当preg(t)<0时，意味着电动汽车集群需要减少充电功率，即部分充电电动车需要提前停止充电，或者部分电动汽车需要向电网回馈电能。选择哪一台电动汽车响应上层控制目标需要根据电动汽车当前充电状态进行确定。

基于上述的电动汽车迟滞控制模型，本发明提出了一种量化电动汽车充放电优先状态的综合指标：

f＝ω1f1+ω2f2+ω3f3

式中，ω1、ω2、ω3分别表示指标f1、f2、f3的权重。

为了避免电动汽车充电状态频繁的进行切换，从而降低电池的寿命，设定电动汽车相邻两次状态切换的时间间隔tdura必须大于tlimit，不满足该条件的电动汽车为不可控。f1指标用于反映电动汽车状态切换的时间间隔：

式中，表示可控电动汽车中相邻状态切换时间间隔的最大值。

由上式可以得出f1∈[0,1]，相邻状态切换时间间隔越大的电动汽车f1指标越接近于1，即该电动汽车优先进行控制。

f2指标反映当前能量状态优先值：

从式上可以看出f2∈[0,1]。当集群电动汽车需要减少充电功率时，能量状态值越高的电动汽车f2指标越接近于1，意味着该电动汽车将优先选择停止充电或者开始放电。与此相反，当集群电动汽车需要增加充电功率时，能量状态值越低的电动汽车f2值越接近于1，意味着该电动汽车将优先选择停止放电或者开始充电。

f3指标反映电动汽车当前的荷电状态，如下式所示：

式中，socmax和socmin分别表示当前可控电动汽车中soc的最大和最小值。由上式可以看出f3∈[0,1]。同f2指标类似，当集群电动汽车需要减少充电功率时，soc越大电动汽车优先选择停止充电或者开始放电。与此相反，当集群电动汽车需要增加充电功率时，soc越小的电动汽车优先选择停止放电或者开始充电。

所述步骤s103具体为：

1)集群电动汽车增加充电功率

在此情况下，preg(t)>0。首先考虑停止电动汽车的放电过程，若仍然无法实现跟踪目标功率，则控制入网的处于闲置状态的电动汽车提前进行充电。t时刻，可控的处于放电状态的电动汽车数目为ndis(t)，总功率为可控的处于闲置状态的电动汽车数目为nsta(t)，总功率为根据和preg(t)大小关系分为以下两种场景：

a)第一种场景：

该场景下，部分处于放电状态(si(t)＝-1)的可控电动汽车需要提前停止放电。计算每台可控、处于放电状态的电动汽车的f指标，降序排序得到状态优先队列则根据调节功率大小，前n台电动汽车需要停止放电，n由下式计算：

通过求解上式，可以得到电动汽车控制编号n，则电动汽车的控制为：

si(t)＝-1→0,i＝1,2,…,n

b)第二种场景：

该场景下，所有可控的处于放电状态的电动汽车都停止放电，仍然无法满足功率上调需求。首先，控制所有处于放电状态的电动汽车都停止充电：

si(t)＝-1→0,i＝1,2,…,ndis

则剩余的上调容量为：

其次，为了响应剩余的上调容量，可控的处于闲置状态的电动汽车需要提前开始充电，其控制方法如下：

计算可控、处于闲置状态的电动汽车的f指标，降序排序得到状态优先队列为了满足剩余上调功率需求，前n台电动汽车需要提前开始充电，则n可由下式计算:

通过求解上式，可以得到电动汽车控制编号n，则电动汽车的控制为：

si(t)＝0→1,i＝1,2,…,n

2)集群电动汽车减少充电功率

在此情况下，preg(t)<0。首先考虑停止电动汽车的充电过程，若仍然无法实现跟踪目标功率，则控制可控、处于闲置状态的电动汽车进行放电。t时刻，可控的处于充电状态的电动汽车数目为ncha(t)，总功率为可控的处于闲置状态的电动汽车数目为nsta(t)，总功率为根据下调容量大小，分为以下分为两种场景讨论：

a)第一种场景：

该场景下，部分处于充电状态(si(t)＝1)的可控电动汽车需要停止充电。计算每台可控、处于充电状态的电动汽车的f指标，降序排序得到状态优先队列则前n台电动汽车需要停止充电，n由下式计算：

通过求解上式，可以得到电动汽车控制编号n，则电动汽车的控制为：

si(t)＝1→0,i＝1,2,…,n

b)第二种场景：

即所有可控的处于充电状态的电动汽车都停止放电都无法满足功率下调需求。首先，所有电动汽车都停止充电：

si(t)＝1→0,i＝1,2,…,ncha

则剩余的下调容量为：

其次，为了响应剩余的下调容量，可控的处于闲置状态的电动汽车需要进行放电控制，其控制方法如下：

计算可控、处于闲置状态的电动汽车的f指标，降序排序的状态优先队列为了满足剩余下调功率需求，前n台电动汽车需要控制放电，则n可由下式计算。

通过求解式上式，可以得到电动汽车控制编号n，则电动汽车的控制为：

si(t)＝0→-1,i＝1,2,…,n

与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：

1.本发明方法能够控制集群电动汽车精确、快速地跟踪电力系统调度机构给出的在可控容量范围之内的功率目标。

2.发明提出的集群电动汽车的v2g控制策略在满足电动汽车用户的充电需求情况下，通过控制充电、放电、停止充电的状态切换，从而实现调节负荷大小的功能，参与电力系统需求响应。

附图说明

图1是本发明的步骤流程图；

图2为本发明单台电动汽车控制模型示意图；

图3为本发明单台电动汽车能量状态示意图；

图4为本发明集群电动汽车参与需求响应控制流程；

图5和图6是通过本发明方法具体实施例的仿真结果图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明所采取的技术手段及取得的效果，下面结合附图及较佳实施例，对本发明的技术方案，进行清楚和完整的描述。

本发明保护一种集群电动汽车v2g控制策略，包括以下步骤，如图1所示：

s101建立单台电动汽车的设备级迟滞控制模型；

s102提出集群电动汽车状态优先综合指标；

s103提出一种考虑电动汽车优先状态的集群电动汽车v2g控制方法；

当采用本发明的集群电动汽车控制模型与策略时，集群电动汽车可以参与到电力系统实时的需求响应控制当中，其聚合的总负荷可以快速实现上调和下调的功能，效果可以等价为一个虚拟的“能效发电机”。该模型的基本控制原理见图2和图3，具体的控制流程图如图4所示，可以分为以下四个步骤：

步骤1：根据集群电动汽车中每台电动汽车的当前状态以及对电动汽车用户出行规律的预测结果，由电动汽车迟滞控制模型预测t+δt时刻集群电动汽车的可控容量范围，计算方法如下：

假设在t+δt时刻，确定的集群电动汽车的负荷大小为p0(t+δt)，则t+δt时刻可控容量可下式计算：

其中，pmax(t+δt)和pmin(t+δt)分别表示可控负荷的上下边界负荷大小；

步骤2：电力系统运行中心根据接收到的集群电动汽车可控容量范围以及当前系统的运行状况，给出集群电动汽车的最优功率目标值pd(t+δt)，计算t+δt时刻电动汽车集群上调或者下调功率大小preg(t+δt)；

步骤3：集群电动汽车根据计算得到的功率调节大小preg(t+δt)，根据提出的集群电动汽车v2g控制策略，计算电动汽车的状态优先队列，控制集群电动汽车的充放电状态，实现响应功率目标值；

步骤4:电动汽车更新当前充电状态，回到步骤1，进行下一时刻的控制循环。

下面以具体的实施例来验证本发明的可行性。

为了检验集群电动汽车对电网负荷信号的跟踪效果，本发明采用如下跟踪信号来构建充电目标pd：可再生能源-风机波动信号，风机波动信号可由下面方法计算：

假设风机预测的每小时平均出力为t时刻实际出力为pwind(t)，则t时刻风机波动信号为：

将风机波动信号、负荷跟踪信号叠加到电动汽车基础负荷曲线即得到目标充电功率：

其中，归一化处理到±0.70mw。

为了反映集群电动汽车容量调节大小，定义容量调节系数cr：

其中，p0(t)表示电动汽车集群在没有控制策略情况下的自然充电功率大小。由上式可以看出，当功率上调(下调)时，cr大于(小于)零，且随着其绝对值越大，剩余可调容量越小；当cr绝对值等于1时，表示当前可控容量达到电动汽车集群可响应容量极限。cr能够反映集群电动汽车当前时刻跟踪功率目标情况。仿真结果参见图5和图6：图5为风机目标功率跟踪情况，图6为相应的容量调节系数。由仿真结果可以看出，集群电动汽车能够在可控容量范围之内快速响应目标功率值。当集群电动汽车在15:00-03:00时刻，电动汽车可控容量充足，能够精确的跟踪风机的功率波动信号，但是在时段6:00-12:00之间，电动汽车接入电网的数量有限，集群电动汽车可控容量很小，将出现无法响应的情况。

综上所述，本发明提出的集群电动汽车的v2g控制策略在满足电动汽车用户的充电需求情况下，通过控制充电、放电、停止充电的状态切换，从而实现调节负荷大小的功能。

本发明并不限于上文描述的实施方式。以上对具体实施方式的描述旨在描述和说明本发明的技术方案，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的。在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，本领域的普通技术人员在本发明的启示下还可做出很多形式的具体变换，这些均属于本发明的保护范围之内。