面向多元负荷聚合商的电动汽车充放电方法、系统及介质与流程

本发明涉及电动汽车充放电控制，尤其涉及一种面向多元负荷聚合商的电动汽车充放电方法、系统及介质。

背景技术：

1、随着能源转型和电动汽车的普及，需求响应和负荷聚合商的发展也日益重要。需求响应是一种通过调整负荷行为来平衡供需关系的能源管理策略，旨在通过调整负荷行为来平衡供需关系，以实现能源的高效利用和能源系统的平稳运行。负荷聚合商则扮演着整合分散资源、优化能源管理和提供增值服务的角色。目前，需求响应和负荷聚合商采用智能能源管理系统，结合物联网和大数据技术，对分散资源进行集成和优化管理。通过实时监测和预测负荷需求，智能系统可以实现更精确的负荷控制，提高能源利用效率和系统的灵活性。负荷聚合商在电力市场和能源管理中发挥着越来越重要的作用。电动汽车作为分散的能量存储设备，被视为负荷聚合商的重要资源。负荷聚合商通过充放电管理，根据能源市场条件和电动汽车用户的需求，实现对电动汽车充放电行为的优化控制。这种充放电管理可实现负荷的灵活调度，平衡供需关系，减少负荷峰谷差，提高能源系统的稳定性和经济性。

技术实现思路

1、本发明提供了一种面向多元负荷聚合商的电动汽车充放电方法、系统及介质，其中方法克服了负荷曲线削峰填谷方面的局限性，在保障系统安全、稳定运行的同时，最大化聚合商收益且最小化用户支出。

2、第一方面，本发明提供了一种面向多元负荷聚合商的电动汽车充放电方法，包括：

3、s1：获取待管理地区的分布式电源出力数据、多元负荷数据和电动汽车的参数及数据，其中，所述多元负荷包括冷负荷、热负荷和电负荷；

4、s2：基于获取的多元负荷数据和分布式电源出力数据，采用样条插值法拟合负荷曲线并对负荷曲线进行优化；

5、s3：判断拟合曲线峰谷差是否符合约束条件，若是，则输出该情况下电动汽车总充放电功率安排；若否，则返回s2继续对优化拟合负荷曲线；

6、s4：以聚合商收益最大化和电动汽车用户支出最小化为优化目标，输出互动时段内参与互动的充放电车辆的充放电管理策略。

7、本发明提供了一种面向多元负荷聚合商的电动汽车充放电方法，旨在实现对聚合商收益最大化和电动汽车用户支出最小化的优化目标，并通过对电动汽车充放电行为进行控制以实现负荷曲线峰谷差最小，保证系统运行的安全性和经济性。主要体现为是一种内外两层模型，用于优化负荷曲线和充放电车辆的安排。外层模型基于负荷曲线的峰谷差约束条件，确定聚合商和电动汽车之间参与互动的功率。即针对多元负荷和电动汽车的需求，实现了负荷曲线的优化控制，使负荷峰谷差最小化，提高了能源的利用效率；针对多元负荷和电动汽车的需求，实现了负荷曲线的优化控制，使负荷峰谷差最小化，提高了能源的利用效率。内层模型以聚合商收益最大化和电动汽车用户支出最小化为优化目标，制定互动时段内充放电车辆的具体安排，协调了聚合商的收益和电动汽车用户的支出，实现了系统经济性和用户节约支出的双重目标。

8、进一步地，所述负荷曲线的优化是通过截线面积法迭代调整样条曲线的参数，使负荷曲线的形状和趋势满足峰谷差约束条件。

9、更进一步地，s2的具体过程为：

10、s21：获取负荷曲线的原始数据点集；

11、s22：初始化样条曲线拟合参数；

12、s23：根据当前的样条曲线参数，计算负荷曲线的峰谷差；

13、s24：判断当前负荷曲线的峰谷差是否满足约束条件：若是，则停止迭代优化过程，输出最终的负荷曲线；若否，则调整样条曲线的参数，直至负荷曲线的峰谷差满足约束条件。

14、更进一步地，负荷曲线进行优化的目标函数为：

15、

16、式中，f1为迭代优化的目标函数；pload表示多元负荷功率曲线；pdg表示分布式电源出力曲线；pev表示接入的电动汽车充放电功率曲线。

17、进一步地，所述负荷曲线的峰谷差约束条件包括：

18、a.同一时刻功率平衡约束：

19、pload(t)＝pdg(t)+pev(t)+pgrid(t)

20、式中，pload为t时刻的多元负荷功率；pdg为t时刻分布式电源出力的功率；pev为t时刻接入的电动汽车充放电功率；pgrid(t)为t时刻电网与用户间传输功率；

21、b.分布式电源出力约束：

22、

23、式中，pdgmax为分布式电源接入用户端后的最大出力功率；qdg为分布式电源与用户之间的无功功率。

24、c.电动汽车电池约束：

25、

26、式中，socmin、socmax分别为电动汽车电池荷电状态soc的下限和上限；soci(t)表示第i辆电动汽车t时刻的soc；pev,i(t)表示第i辆电动汽车t时刻的充放电功率；soci(tend)表示第i辆电动汽车充电结束时的最低soc；e表示电动汽车的电池容量。

27、进一步地，s24对拟合曲线峰谷差进行优化的具体过程为：：

28、根据该区域典型日电动汽车最早到达时间和最早离开时间，在此时段内，采用样条插值法拟合负荷曲线和分布式电源出力曲线，取与t轴平行的水平线p＝pd从拟合曲线最高点pmax开始下移，水平线以上部分为削减负荷，该部分面积为电动汽车放电的能量ed：

29、

30、式中，p(t)是拟合负荷曲线；tsta和tend分别是预设充电的起始时间和结束时间。

31、取与t轴平行的水平线p＝pc从拟合曲线最低点pmin开始下移，水平线以下部分为填补负荷，该部分面积为电动汽车充电的能量ec：

32、

33、优化后负荷曲线的峰谷差优化目标即为：

34、

35、式中，f1为迭代优化的目标函数；pc为填补负荷上限；pd为削减负荷下限；

36、由于ed＜ec，为满足电动汽车的充电需求：

37、

38、式中，δe为电动汽车充电需求；n表示电动汽车数量；为电动汽车离开时的剩余soc；为电动汽车到达时的剩余soc。

39、进一步地，将向电网购电的成本fgrid，向电动汽车用户参与互动模式放电支付的费用fevd以及电动汽车充电收益fevc作为聚合商收益最大化和电动汽车用户支出最小化的组成部分，构建内层优化模型的目标函数：

40、minf2＝fgrid+fevd-fevc

41、

42、

43、

44、式中，f2为内层优化模型的目标函数；pload(t)表示t时刻基础负荷功率；pdg(t)表示t时刻分布式电源出力；pev,i(t)表示t时刻第i辆接入的电动汽车充放电功率，其中正值表示充电，负值表示放电；e(t)表示t时刻分时电价；cb表示电动汽车电池价格；cyc表示电动汽车电池充放电最大循环次数；e表示电池容量；α表示负荷聚合商吸引电动汽车用户参与互动的充电补贴系数。

45、进一步地，互动时段内参与互动的充放电车辆的充放电管理策略为：

46、

47、式中，pev(t)表示t时刻电动汽车总充放电功率，数值为正表示充电，为负表示放电；表示电动汽车充电功率；表示电动汽车放电功率；σ表示总充放电功率安排与具体充放电功率间允许存在的误差，其中|σ|≤3kw；nc(t)、nu(t)、nd(t)分别是t时段中正在充电、闲置和放电的电动汽车数量，同时具备以下约束条件：

48、

49、式中，n表示电动汽车数量。

50、第二方面，本发明提供了一种面向多元负荷聚合商的电动汽车充放电系统，包括：

51、数据获取模块：用于获取待管理地区的分布式电源出力、多元负荷数据和电动汽车的参数及数据，其中，所述多元负荷包括冷负荷、热负荷和电负荷；分布式电源、多元负荷和电动汽车的相关参数及数据包括：分布式电源的产能、多元负荷的需求和特征，以及电动汽车的状态和充放电需求。

52、曲线拟合模块：用于基于获取的多元负荷数据和分布式电源出力数据，采用样条插值法拟合负荷曲线；

53、曲线优化模块：用于判断拟合曲线峰谷差是否符合约束条件，若是，则输出该情况下电动汽车总充放电功率安排；若否，则对拟合曲线进行优化；

54、充放电管理策略获取模块：用于以聚合商收益最大化和电动汽车用户支出最小化为优化目标，输出互动时段内参与互动的充放电车辆的充放电管理策略。

55、第三方面，本发明提供了一种可读存储介质：存储了计算机程序，所述计算机程序被处理器调用以实现如上所述方法的步骤。

56、有益效果

57、本发明提出了一种面向多元负荷聚合商的电动汽车充放电方法、系统及介质，旨在实现对聚合商收益最大化和电动汽车用户支出最小化的优化目标，并通过对电动汽车充放电行为进行控制以实现负荷曲线峰谷差最小，保证系统运行的安全性和经济性。主要体现为是一种内外两层模型，用于优化负荷曲线和充放电车辆的安排。外层模型基于负荷曲线的峰谷差约束条件，确定聚合商和电动汽车之间参与互动的功率。即针对多元负荷和电动汽车的需求，实现了负荷曲线的优化控制，使负荷峰谷差最小化，提高了能源的利用效率；针对多元负荷和电动汽车的需求，实现了负荷曲线的优化控制，使负荷峰谷差最小化，提高了能源的利用效率。内层模型以聚合商收益最大化和电动汽车用户支出最小化为目标，进行多目标优化，制定互动时段内充放电车辆的具体安排。通过多目标优化，协调了聚合商的收益和电动汽车用户的支出，实现了系统经济性和用户节约支出的双重目标。