一种基于多类型电动汽车的电网调峰方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于多类型电动汽车的电网调峰方法及系统，属于电网调控技术领域，电网调峰方法包括：根据历史多类型电动汽车数据建立全局优化调度模型，并进行线性规划求解，确定各电动汽车在历史各时段的充放电功率；将充放电功率转换为电池荷电状态值，得到电池荷电状态矩阵；根据电池荷电状态矩阵对双向长短期记忆网路进行训练，得到电池荷电状态预测模型；基于电池荷电状态预测模型对日内各时段各电动汽车的电池荷电状态值进行预测，得到各电动汽车的预测电池荷电状态值；将预测电池荷电状态值转换为充放电功率，得到各电动汽车的预测充放电功率，以控制各电动汽车的充放电功率。提高了各电动汽车充放电功率的精度及电网调峰的效率。调峰的效率。调峰的效率。

A peak load regulation method and system based on multi type electric vehicles

【技术实现步骤摘要】
一种基于多类型电动汽车的电网调峰方法及系统


[0001]本专利技术涉及电网调控领域，特别是涉及一种基于多类型电动汽车的电网调峰方法及系统。

技术介绍

[0002]随着电动汽车数量的不断增加，大规模的EV（Electric Vehicle，电动汽车）接入电网进行无序充电，会给电网带来网损增大、电能质量下降、电网运行优化控制难度增加等问题，在当前新能源消纳问题严重的情况下，对电网的安全稳定运行构成了很大威胁。因此，需要对电动汽车充电进行优化和引导。在多种类型电动汽车参与电网互动中，由于不同类型车辆（私家车、市政车、公交车等）的出行特点和充放电特征各有不同，多类型电动汽车参与电网互动面临诸多难点，在统一调度时给电动汽车聚合商的调度带来了很大的困难。
[0003]通过对电动汽车进行充放电功率控制，以达到削峰填谷、平抑负荷波动、缓解新能源消纳，可以极大地缓解电网侧压力，保证电网稳定性。现有研究针对电动汽车参与削峰填谷的方法普遍为日前功率控制优化，通过在日前得到的预测负荷数据，进行整体的功率求解，然而这类方法对预测的精准度要求过高，当预测失准时，其功率控制效果会大打折扣，从而大幅度影响负荷平抑的效果。
[0004]基于上述问题，亟需一种新的调峰方法以提高功率控制的精度并提高电网调峰的效率。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种基于多类型电动汽车的电网调峰方法及系统，可提高功率控制的精度并提高电网调峰的效率。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于多类型电动汽车的电网调峰方法，包括：采集历史多类型电动汽车数据；所述历史多类型电动汽车数据包括各电动汽车在历史多个时段内的出行信息和负荷数据；根据所述历史多类型电动汽车数据，建立全局优化调度模型，并对所述全局优化调度模型进行线性规划求解，确定各电动汽车在历史各时段的充放电功率；将各电动汽车在历史各时段的充放电功率转换为电池荷电状态值，得到电池荷电状态矩阵；所述电池荷电状态矩阵包括各电动汽车在历史各时段的真实电池荷电状态值；根据所述电池荷电状态矩阵，对双向长短期记忆网路进行训练，得到电池荷电状态预测模型；基于所述电池荷电状态预测模型，对日内各时段各电动汽车的电池荷电状态值进行预测，得到对应时段各电动汽车的预测电池荷电状态值；将各电动汽车的预测电池荷电状态值转换为充放电功率，得到日内各时段内各电动汽车的预测充放电功率，以控制各电动汽车的充放电功率。
[0007]可选地，所述电动汽车包括私家车、公交车和市政车。
[0008]可选地，所述根据所述历史多类型电动汽车数据，建立全局优化调度模型，具体包括：根据各电动汽车在历史多个时段内的出行信息和负荷数据，确定负荷曲线峰谷差、负荷曲线方差、电池功率损耗及凸化障碍项；根据负荷曲线峰谷差、负荷曲线方差、电池功率损耗及凸化障碍项，采用以下公式，确定全局优化调度模型的目标函数：min[L
index
+k*D
BatLoss
+K
s
]；其中，L
index
为负荷曲线峰谷差及方差加权之和，D
BatLoss
为电池功率损耗，k为权重系数，K
s
为凸化障碍项。
[0009]可选地，所述全局优化调度模型的约束条件包括电池荷电状态SOC约束及台区功率约束；所述SOC约束为：；；其中，SOC
i,n,min
为第i类型车下第n辆电动汽车的SOC最小值，SOC
i,n,max
为第i类型车下第n辆电动汽车的SOC最大值，SOC
i,n,arr
为第i类型车下第n辆电动汽车的到场SOC值，SOC
i,n,dep
为第i类型车下第n辆电动汽车的离场SOC值，t
now
为当前时间，A
i,n
为第i类型车下第n辆电动汽车的入场时间，D
i,n
为第i类型车下第n辆电动汽车的离场时间，η
chg,i,n
为第i类型车下第n辆电动汽车的充电效率，η
dischg,i,n
为第i类型车下第n辆电动汽车的放电效率，为第i类型车下第n辆电动汽车在t时间段下的充电电量，为第i类型车下第n辆电动汽车在t时间段下的放电电量，BatCap
i,n
为第i类型车下第n辆电动汽车的电池容量；所述台区功率约束为：；其中，P0为节点额定功率，P为节点功率，为节点允许的功率正偏移值，为节点允许的功率负偏移值。
[0010]可选地，所述根据所述电池荷电状态矩阵，对双向长短期记忆网路进行训练，得到电池荷电状态预测模型，具体包括：
针对第t时段，采用双向长短期记忆网路，根据第t时段内各电动汽车的真实电池荷电状态值，确定第t+1时段内各电动汽车的预测电池荷电状态值；根据第t+1时段内各电动汽车的预测电池荷电状态值及真实电池荷电状态值，确定损失函数；根据损失函数，采用Adam优化器，对双向长短期记忆网络进行迭代训练，以得到最优的双向长短期记忆网络；最优的双向长短期记忆网络为电池荷电状态预测模型。
[0011]可选地，所述损失函数为：；其中，MSE为损失函数值，N为电动汽车的数量，observed
n,t
为第t时段内第n辆电动汽车的真实电池荷电状态值，predicted
n,t
为第t时段内第n辆电动汽车的预测电池荷电状态值。
[0012]可选地，采用以下公式，将电池荷电状态值转换为充放电功率：；其中，为日内第t时段第i类型车下第n辆电动汽车的预测充放电功率，为日内第t时段第i类型车下第n辆电动汽车的预测电池荷电状态值，为日内第t
‑
1时段第i类型车下第n辆电动汽车的预测电池荷电状态值，BatCap
i,n
为第i类型车下第n辆电动汽车的电池容量。
[0013]可选地，所述基于多类型电动汽车的电网调峰方法还包括：根据日内各时段各电动汽车的预测充放电功率，确定对应时段的聚合商调峰量。
[0014]可选地，采用以下公式，确定聚合商调峰量：；；其中，Q
comps
(t)为日内第t时段的聚合商调峰量，L
bef
(t)为日内第t时段调峰前的负荷曲线值，L
aft
(t)为日内第t时段调峰后的负荷曲线值，L
avg
(t)为日内第t时段调峰前曲线的负荷平均值，为日内第t时段第i类型车下第n辆电动汽车的预测充放电功率，N为电动汽车的数量。
[0015]为实现上述目的，本专利技术还提供了如下方案：一种基于多类型电动汽车的电网调峰系统，包括：数据采集单元，用于采集历史多类型电动汽车数据；所述历史多类型电动汽车数据包括各电动汽车在历史多个时段内的出行信息和负荷数据；优化调度单元，与所述数据采集单元连接，用于根据所述历史多类型电动汽车数据，建立全局优化调度模型，并对所述全局优化调度模型进行线性规划求解，确定各电动汽车在历史各时段的充本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多类型电动汽车的电网调峰方法，其特征在于，所述基于多类型电动汽车的电网调峰方法包括：采集历史多类型电动汽车数据；所述历史多类型电动汽车数据包括各电动汽车在历史多个时段内的出行信息和负荷数据；根据所述历史多类型电动汽车数据，建立全局优化调度模型，并对所述全局优化调度模型进行线性规划求解，确定各电动汽车在历史各时段的充放电功率；将各电动汽车在历史各时段的充放电功率转换为电池荷电状态值，得到电池荷电状态矩阵；所述电池荷电状态矩阵包括各电动汽车在历史各时段的真实电池荷电状态值；根据所述电池荷电状态矩阵，对双向长短期记忆网路进行训练，得到电池荷电状态预测模型；基于所述电池荷电状态预测模型，对日内各时段各电动汽车的电池荷电状态值进行预测，得到对应时段各电动汽车的预测电池荷电状态值；将各电动汽车的预测电池荷电状态值转换为充放电功率，得到日内各时段内各电动汽车的预测充放电功率，以控制各电动汽车的充放电功率。2.根据权利要求1所述的基于多类型电动汽车的电网调峰方法，其特征在于，所述电动汽车包括私家车、公交车和市政车。3.根据权利要求1所述的基于多类型电动汽车的电网调峰方法，其特征在于，所述根据所述历史多类型电动汽车数据，建立全局优化调度模型，具体包括：根据各电动汽车在历史多个时段内的出行信息和负荷数据，确定负荷曲线峰谷差、负荷曲线方差、电池功率损耗及凸化障碍项；根据负荷曲线峰谷差、负荷曲线方差、电池功率损耗及凸化障碍项，采用以下公式，确定全局优化调度模型的目标函数：min[L
index
+k*D
BatLoss
+K
s
]；其中，L
index
为负荷曲线峰谷差及方差加权之和，D
BatLoss
为电池功率损耗，k为权重系数，K
s
为凸化障碍项。4.根据权利要求1所述的基于多类型电动汽车的电网调峰方法，其特征在于，所述全局优化调度模型的约束条件包括电池荷电状态SOC约束及台区功率约束；所述SOC约束为：；；其中，SOC
i,n,min
为第i类型车下第n辆电动汽车的SOC最小值，SOC
i,n,max
为第i类型车下第n辆电动汽车的SOC最大值，SOC
i,n,arr
为第i类型车下第n辆电动汽车的到场SOC值，SOC
i,n,dep
为第i类型车下第n辆电动汽车的离场SOC值，t
now
为当前时间，A
i,n
为第i类型车下第n辆电动
汽车的入场时间，D
i,n
为第i类型车下第n辆电动汽车的离场时间，η
chg,i,n
为第i类型车下第n辆电动汽车的充电效率，η
dischg,i,n
为第i类型车下第n辆电动汽车的放电效率，为第i类型车下第n辆电动汽车在t时间段下的充电电量，为第i类型车下第n辆电动汽车在t时间段下的放电电量，BatCap
i,n
为第i类型车下第n辆电动汽车的电池容量；所述台区功率约束为：；其中，P0为该电场的额定功率，P为该电场的功率，为该电场允许的功率正偏移值，为该电场允许的功率负偏移值。5.根据权利要求1所述的基于多类型电动汽车的电网调峰方法，其特征在于，所述根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡俊杰，赖信辉，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：