基于边云协同的电动汽车聚合调频控制方法与流程

文档序号:35873062发布日期:2023-10-28 09:05阅读:31来源:国知局
基于边云协同的电动汽车聚合调频控制方法与流程

本发明涉及电动汽车聚合调频控制,尤其涉及一种基于边云协同的电动汽车聚合调频控制方法。


背景技术:

1、

2、随着各领域研究的推进,电动汽车已经成为具有代表性的需求侧灵活性资源,结合电动汽车自身的特征,可以调度其在短时间内参与电网有功功率的调节。然而,在能源体系转型的过程中,只通过调节电源侧资源是不能满足电力系统安全稳定的运行要求的。

3、作为需求侧灵活性资源,电动汽车具有多重属性。其一,从电动汽车所有者的角度出发,电动汽车是日常出行的交通工具;其二,从电动汽车聚合商的角度出发,电动汽车聚合商可以通过电动汽车参与辅助服务交易从而获取收益;其三,从电力系统角度出发,电动汽车能够帮助电力系统调节频率,提高其运行稳定性。由于电动汽车是车主出行的交通工具之一,电动汽车聚合商对电动汽车的调度不能只考虑自身的经济效益,还需在满足车主出行需求的前提下进行。故电动汽车聚合商为了同时满足电动汽车充电以及电网调频两个方面的需求,其需要先购买满足电动汽车用户充电的电量,再向交易中心上报其能够响应电网的调频容量,最后根据实际可调度调频容量参与电网调频,获得调频补偿。但上述步骤在实际执行中存在很多问题,例如电动汽车的充电行为具有随机性,电动汽车聚合商无法完全准确地预测电动汽车的出行需求,此外大规模电动汽车接入电网进行充电时,若无引导,无序充电会增加电网的控制难度,降低电网供电质量,也将影响电力系统的运行稳定性。


技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的问题,本技术提出了一种基于边云协同的电动汽车聚合调频控制方法,以便可以整合电动汽车资源,充分利用其所具备的灵活性,调度电动汽车响应电网的调频需求。

2、为了实现上述目的,本技术提出了一种基于边云协同的电动汽车聚合调频控制方法,包括以下步骤:

3、步骤1、根据电动汽车的出行特性对电动汽车充电区域进行划分并构建电动汽车聚合商;输入电动汽车参数;基于蒙特卡洛模拟法,模拟各类电动汽车24小时并网行为,并统计各电动汽车充电区域在24小时内的并网数量、充电需求和能够进行的最大充电功率;

4、步骤2、基于边云协同的控制架构,搭建电动汽车经过虚拟聚合后的调频控制框架,将交易中心作为中心云主体,将各个电动汽车聚合商作为边端主体,搭建电动汽车聚合调频控制框架;

5、步骤3、进行中心云主体计算,建立上层混合整数线性规划模型,目标函数是所有电动汽车聚合商购买电能和获得调频补偿的总成本和条件风险价值最小化,约束条件包括电动汽车集群的充电功率约束、充电需求约束、容量对称约束、交易资格约束;整理得到各个电动汽车聚合商的最优调频控制策略,包括购电总成本、充电能量购买结果和调频容量申报结果;

6、步骤4、进行边端主体计算,对每个电动汽车聚合商建立以控制误差最小为目标函数的线性规划下层模型,约束条件包括每一辆电动汽车的功率约束、能量约束、容量约束;整理得到每一辆电动汽车在电动汽车聚合商控制下的充电行为。

7、在一些实施例中,所述步骤1具体包括以下步骤:

8、步骤101、根据电动汽车出行特性划分充电区域,基于充电区域的数量确定电动汽车聚合商数量;

9、步骤102、输入充电区域内的电动汽车数量,确定该充电区域内充电桩能提供的最大充电功率;

10、步骤103、确定不同电动汽车充电区域内电动汽车的并网、离网时间和初始soc值的概率分布,并抽取每一辆电动汽车的并网时间、离网时间和初始soc值;

11、步骤104、统计不同电动汽车充电区域内所有电动汽车的数据,整理得到24小时内电动汽车的并网数量以及充电负荷需求,将各充电区域的电动汽车数据作为各电动汽车聚合商运营的参考数据。

12、在一些实施例中,在所述步骤103中,对电动汽车在不同充电区域的并网时间与离网时间进行建模,并网时间的概率密度函数表示为:

13、

14、其中,表示固定在m充电区域进行充电的电动汽车中的第n辆车并网时间,对应为m充电区域的电动汽车的并网时间的参数,其中为电动汽车并网时间正态分布的均值,为电动汽车并网时间正态分布的标准差;离网时间的概率密度函数表示为:

15、

16、其中,表示固定在m充电区域进行充电的电动汽车中的第n辆车离网时间,对应为m充电区域的电动汽车的离网时间的参数,其中为电动汽车离网时间正态分布的均值,为电动汽车离网时间正态分布的标准差;

17、设定电动汽车电池荷电状态soc处在30%~95%之间,在并网时电动汽车的soc值的概率密度函数表示为:

18、

19、其中,表示m充电区域内第n辆车在并网前的初始soc值,符合均匀分布。

20、在一些实施例中,在所述步骤104中,结合所述步骤103已经构建的电动汽车荷电状态模型以及对电池荷电状态范围的假设,在没有控制指令的情况下,电动汽车采取到即充的模式,电动汽车充电时长的表示公式为:

21、

22、其中,为m充电区域内第n辆电动汽车的充电时长;socmax表示电动汽车荷电状态的最大值;η表示为电动汽车的充电效率;为m充电区域内第n辆电动汽车的初始荷电状态值;表示为m充电区域的额定充电功率;bcapcity为电动汽车的电池容量;

23、

24、

25、式(5)中,εm,n,t为固定在m充电区域充电的第n辆电动汽车在t时段内的并网状态,0表示为离网,1表示为并网;式(6)中,为m充电区域内第n辆电动汽车在t时刻的充电功率,通过累加获得该集群的充电总充电需求:

26、

27、式中nm为m充电区域内电动汽车总量;为m充电区域内第n辆电动汽车在t时刻的充电功率;每个时刻充电区域并网的电动汽车数量表示为:

28、

29、其中为m充电区域内t时段并网的电动汽车数量,εm,n,t为m充电区域第n辆电动汽车在t时段内的并网状态,0为离网,1为并网。

30、在一些实施例中,所述步骤2具体包括以下步骤:

31、步骤201、中心云主体为交易中心,负责集中对电动汽车聚合商申报的充电能量购买量、调频容量申报量进行统一出清,收取电动汽车聚合商购电金额,并在电动汽车聚合商实际提供调频后将调频补偿金额支付给各个电动汽车聚合商;

32、步骤202、边缘主体为各个电动汽车聚合商,统一调度电动汽车,收集整合电动汽车集群的并网行为以及充电需求,依据整合的信息进行充电能量购买和调频能力申报并通过控制处于并网状态的电动汽车的充电功率,同时满足电动汽车用户的充电需求及电网的调频需求;

33、步骤203、与电动汽车聚合商签订调度合约的电动汽车用户负责上报电动汽车的期望电量范围,并为电动汽车聚合商开放电动汽车状态查询权限以及接受电动汽车聚合商控制其充电功率。

34、在一些实施例中,所述步骤203包括以下步骤:

35、步骤2031、电动汽车用户与相应充电区域的电动汽车聚合商签订调度合约,为电动汽车聚合商开放查询电动汽车状态的权限,由此电动汽车聚合商能够通过充电桩获取电动汽车电池的初始荷电状态、预计停车时间以及离网时的期望荷电状态;

36、步骤2032、电动汽车聚合商在获取自身能够调度资源后,向交易中心申报能量需求以及调频能力,作为中心云主体的交易中心根据各个电动汽车聚合商的申报情况以及电网调度中心提供的调频信号给各个电动汽车聚合商下发出清结果;

37、步骤2033、电动汽车聚合商在获取出清结果后,根据电动汽车的实际充电需求和并网情况控制每一台电动汽车的充电功率,在满足电动汽车用户充电需求的同时提供调频辅助服务。

38、在一些实施例中,所述步骤3具体包括以下内容:

39、基于条件风险价值cvar的中心云主体最优调频控制策略模型的目标函数为:

40、

41、

42、

43、

44、式(9)中,c表示综合成本,λ表示风险偏好的权重因子,ceva,s表示不同电动汽车聚合商s的期望成本,s表示电动汽车聚合商总数,ccvar表示所有电动汽车聚合商运营的cvar;式(10)中,t表示时间段总数,第一项表示电动汽车聚合商s参与运营前一日购买电能的花费,其中表示运营前一日的电能价格,表示电动汽车聚合商s在运营前一日充电能量购买量;第二项表示能量收益,其中表示运营日的电能价格,表示电动汽车聚合商申报的调频容量,表示t时段内的向上调频信号;表示t时段内的向下调频信号,第三项表示调频补偿收益,sc为调频性能得分,为单位调频容量价格,为调频里程价格,为历史里程调用率;式(11)中,cvar表示风险价值var,表示聚合商总成本不超过给定极限f的概率,β表示置信水平;

45、在上述模型中,首要考虑充电能量与调频容量不超过给定运行日预测的最大功率,如式(13)所示:

46、

47、式中,为电动汽车聚合商在运营前一日t时段的充电能量购买量;为电动汽车聚合商申报的t时段调频容量;为电动汽车集群t时段的总充电量的最大值;

48、其次,为满足电动汽车用户的出行需求,应满足式(14)、(15):

49、

50、

51、式(14)(15)中,表示电动汽车集群充电的最小能量需求,表示电动汽车集群充电的最大能量需求;

52、电动汽车聚合商在为电网提供调频服务时应同时提供容量相等的向上调频容量和向下调频容量,如式(16)(17)所示;

53、

54、

55、最后,电动汽车聚合商在向交易中心申报调频容量时应满足申报门槛值,该约束通过大m法表示,如式(18)所示:

56、

57、式中,为电动汽车聚合商申报的t时段调频容量;为二进制决策变量,表示若电动汽车聚合商在t时刻能够提供调频则为1,否则为0;th为最小调频容量申报值;m为一个远大于和th的参数,通过式(18)能实现当电动汽车聚合商在t时段确定提供调频时,约束电动汽车聚合商的申报值大于最小调频容量申报值。

58、在一些实施例中,所述步骤4具体包括以下内容:

59、基于控制误差最小建立目标函数如下:

60、

61、式(19)中,第一项表示电动汽车聚合商的实际充电能量购买量和实际充电能量分配之间误差的绝对值,pteb表示电动汽车聚合商在电力市场中的充电能量购买量,ns表示电动汽车聚合商s管理的电动汽车总数,为电动汽车n在t时刻的充电功率;第二项表示电动汽车聚合商的实际调频容量和调频容量分配之间误差的绝对值,其中ptcb为电动汽车聚合商上报的调频容量,表示电动汽车n在t时刻提供的向下调频容量,表示电动汽车n在t时刻提供的向上调频容量;

62、在上述模型中,主要考虑同一充电区域内,每台电动汽车的充电情况,包括单辆电动汽车的功率约束以及能量需求约束:

63、

64、

65、式(20)表示该充电地点在t时刻的实际充电功率不能大于其能提供的最大充电功率,其中为电动汽车n在t时刻的充电功率,为电动汽车n在t时刻能够进行的最大充电功率;式(21)表示电动汽车n一整天通过充电获取的能力应该满足日常的出行能量需求,其中为电动汽车n的最小充电需求,为电动汽车n的最大充电需求,η为电动汽车的充电效率,为电动汽车n在t时刻的充电功率;

66、在上述模型中,允许单辆电动汽车提供的调频容量是不对称的:

67、

68、

69、式(22)约束电动汽车聚合商s提供的向上调频容量与向下调频容量须相等,其中ns表示电动汽车聚合商s管理的电动汽车总数,表示电动汽车n在t时刻提供的向下调频容量,表示电动汽车n在t时刻提供的向上调频容量;式(23)约束电动汽车n能够提供向上调频容量、向下调频容量的范围,其中表示电动汽车n在t时刻提供的向下调频容量,表示电动汽车n在t时刻提供的向上调频容量,为电动汽车n在t时刻的充电功率,为电动汽车n在t时刻能够进行的最大充电功率。

70、本技术的该方案的有益效果在于上述基于边云协同的电动汽车聚合调频控制方法,在边云协同控制架构的背景下,分别从作为中心云主体的交易中心和作为边缘主体的电动汽车聚合商两个角度出发,分别考虑中心云主体成本最小和边缘主体控制误差最小,以便得到大规模电动汽车集群提供调频服务的优化控制策略;本技术所涉及的方法可以整合电动汽车资源,充分利用其所具备的灵活性,调度电动汽车响应电网的调频需求。

当前第1页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1