车-站-网三方博弈的电动汽车有序充电控制方法及系统技术方案

本发明专利技术的一种车

【技术实现步骤摘要】
车
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站
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网三方博弈的电动汽车有序充电控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及电动汽车运行控制
，具体涉及一种车
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站
‑
网三方博弈的电动汽车有序充电控制方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，电动汽车(electric vehicle，EV)产业迅猛发展，然而，由于EV用户的充电行为具有很大的随机性和不确定性，规模化的EV无序充电时，充电负荷将与基础负荷叠加，增加对电网的控制难度。因此，制定有效的有序充电优化策略，对EV进行合理的充电安排是降低上述不利影响、推动EV产业长久发展的有效途径。随着涵盖需求侧可调节资源容量竞价和电能量竞价的电力市场需求响应的建立，为EV用户提供充放电引导服务的电动汽车聚合商(electric vehicle aggregator，EVA)逐渐成为电力市场需求侧的重要组成部分。此外，配电网运营商(distribution system operator，DSO)负责配电网运营管理，并为各类用户提供增值服务，使得运营权的管理更灵活。
[0003]规模化具有充放电特性的EV可通过EVA整合其充放电量来参与电网需求响应。在此售电侧电力体制改革的大背景下，EV充放电调度场景涉及的决策主体更加多元化，其中主要考虑DSO、EVA与EV用户。通过整合庞大分散的EV充放电负荷，EVA拥有单个EV不具备的参与电力市场电能量竞价和向电网提供削峰填谷等辅助服务的能力。这不仅降低了分散的EV进入市场的门槛，也提升了其从批发电力市场竞得低成本电量的能力。EVA通过竞价为EV用户提供更廉价的电能，并能从中赚取差价；同时这种聚合的负荷和电力市场的交易降低了大规模EV充电带来的不确定性，使DSO获得一些优质的需求响应资源，减少电网调峰压力。由此使DSO、EVA、EV用户三方收益。现实场景中，DSO、EVA与EV用户作为不同利益主体，在各自决策过程中有不同优化目标。一方面各主体独立地优化各自的目标，另一方面又互相受到彼此行为的影响，各主体间形成复杂的利益博弈关系。能考虑多利益关联或冲突的决策主体相互作用、多目标协调平衡的博弈论有望成为研究上述问题的有力工具。

技术实现思路

[0004]本专利技术提出的一种车
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站
‑
网三方博弈的电动汽车有序充电控制方法，以期将电动汽车充电负荷的时空分布引入多主体博弈竞争模型，从而能够综合考虑三方利益，制定更加科学合理的充电方法。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
[0006]一种车
‑
站
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网三方博弈的电动汽车有序充电控制方法，包括以下步骤，
[0007]包括以下步骤，
[0008]S100：区域内的配电网和充电站分别由配电系统运营商和电动汽车聚合商管理。根据区域路网
‑
电网的耦合关系以及用户出行规律，电动汽车聚合商预测未来次日区域内电动汽车充电负荷的时空分布特性，进而得到配电网各节点的电动汽车充电负荷及充电量的预测值，并将该信息上报给配电系统运行商；
[0009]S200：配电系统运营商以最小网损为目标，在满足电动汽车充电量的前提下，建立配电系统运营商运行优化模型，以确定配电网各节点未来24小时内的最佳电动汽车充电负荷；
[0010]S300：电动汽车聚合商以充电成本最小为目标，在满足电动汽车充电量的前提下，建立电动汽车聚合商运行优化模型，以确定各时段充电站可提供的电动汽车充电功率；
[0011]S400：建立配电系统运营商和电动汽车聚合商的运行博弈模型，得到最优解。判断结果是否最优。如是，则结束求解，向电动汽车用户公布次日各充电站不同时刻可提供的充电功率；否则，则返回S100，重新调整电动汽车用户的充电计划。
[0012]进一步的，所述步骤S100包括如下具体步骤：
[0013]S101：建立充电站对电动汽车的吸引力模型。假设充电站和电动汽车所处的路网节点分别为和该模型取决于t时刻充电站的可用充电桩数目充电站到路网节点的距离，λ为距离修正系数。具体吸引力模型可表述如下：
[0014][0015]由吸引力模型，可求出t时刻充电站对位于节点的电动汽车的吸引力概率分布具体表达式如下：
[0016][0017]S102：建立电动汽车非充电行驶目的地的概率分布。电动汽车充电负荷的时空分布与其行驶路径密切相关，通过出行起点
–
终点(origin destination，OD)矩阵可以获得EV非充电行驶目的地的概率分布，从而获得EV在各时刻的位置。一般可以通过调查和反推等方法获得不同的OD矩阵，将电动汽车行驶区域按照路网节点个数分为Ns个片区，并将一天划分为24个时段，则OD矩阵为一个Ns
×
Ns
×
24的矩阵，某个时段t内的OD矩阵Ot为一个形如下式的n阶方阵：
[0018][0019]式中矩阵元素o
AB,t
表示t时段内从路网片区A到片区B的车辆行驶记录条数。
[0020]基于矩阵Ot，可得汽车非充电行驶目的地的概率分布。时段t内，从片区A出发的车辆前往片区B的概率为
[0021][0022]元素f
AB,t
构成一个Ns
×
Ns
×
24的概率分布矩阵F，表示EV的非充电行驶目的地的概率分布。
[0023]S103：基于EV出行链模拟EV在各时刻的位置及某时刻的充电意愿。每一条出行链可以分解为多个“出行段”，每个出行段开始时间ts服从式(6)所示的正态分布
[0024][0025]式中：μ和σ分别为不同出行链对应开始时刻的均值与方差。
[0026]设EV的最大续航里程为Lmax，驶入长度为L
AB
的道路AB初期的荷电状态为时刻为t1，则驶出道路AB的荷电状态和时刻t2分别为：
[0027][0028][0029]其中：为t1时刻AB路段的拥堵程度为，v
AB
为AB路段的设计时速。
[0030]得到t2时刻的EV充电意愿概率如下：
[0031][0032]S104：确定网络中EV充电负荷的时空分布。设EV的充电功率为P
C
，荷电状态为SOC
t
，充电效率为η，目标荷电状态为SOC
end
，B为电池容量，则充电时长为：
[0033][0034]用蒙特卡洛模拟计算可得到该地区的所有EV充电负荷的时空分布，即得到每一个充电站在未来一天内各时刻的充电功率。假设充电站对应的电网节点为i，则得到对应电网i节点在t时刻的充电功率P
′
i,t
及该站次日的充电量W
′
i
。如果电网i节点下没有连接任何充电站，则P
′
i,t
＝0、W
′
i
＝0。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车
‑
站
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网三方博弈的电动汽车有序充电控制方法，其特征在于，包括以下步骤，S100：区域内的配电网和充电站分别由配电系统运营商和电动汽车聚合商管理；根据区域路网
‑
电网的耦合关系以及用户出行规律，电动汽车聚合商预测未来次日区域内电动汽车充电负荷的时空分布特性，进而得到配电网各节点的电动汽车充电负荷及充电量的预测值，并将该信息上报给配电系统运行商；S200：配电系统运营商以最小网损为目标，在满足电动汽车充电量的前提下，建立配电系统运营商运行优化模型，以确定配电网各节点未来24小时内的最佳电动汽车充电负荷；S300：电动汽车聚合商以充电成本最小为目标，在满足电动汽车充电量的前提下，建立电动汽车聚合商运行优化模型，以确定各时段充电站可提供的电动汽车充电功率；S400：建立配电系统运营商和电动汽车聚合商的运行博弈模型，得到最优解；判断结果是否最优；如是，则结束求解，向电动汽车用户公布次日各充电站不同时刻可提供的充电功率；否则，则返回S100，重新调整电动汽车用户的充电计划。2.根据权利要求1所述的车
‑
站
‑
网三方博弈的电动汽车有序充电控制方法，其特征在于：所述步骤S100包括如下具体步骤：S101：建立充电站对电动汽车的吸引力模型；假设充电站和电动汽车所处的路网节点分别为和该模型取决于t时刻充电站的可用充电桩数目充电站到路网节点的距离，λ为距离修正系数；具体吸引力模型表述如下：由吸引力模型，求出t时刻充电站对位于节点的电动汽车的吸引力概率分布具体表达式如下：S102：建立电动汽车非充电行驶目的地的概率分布；电动汽车充电负荷的时空分布与其行驶路径密切相关，通过出行起点
–
终点矩阵获得EV非充电行驶目的地的概率分布，从而获得EV在各时刻的位置；通过调查和反推方法获得不同的OD矩阵，将电动汽车行驶区域按照路网节点个数分为Ns个片区，并将一天划分为24个时段，则OD矩阵为一个Ns
×
Ns
×
24的矩阵，某个时段t内的OD矩阵O
t
为一个形如下式的n阶方阵：式中矩阵元素o
AB,t
表示t时段内从路网片区A到片区B的车辆行驶记录条数；基于矩阵O
t
，可得汽车非充电行驶目的地的概率分布；时段t内，从片区A出发的车辆前往片区B的概率为
元素f
AB,t
构成一个Ns
×
Ns
×
24的概率分布矩阵F，表示EV的非充电行驶目的地的概率分布；S103：基于EV出行链模拟EV在各时刻的位置及某时刻的充电意愿；每一条出行链分解为多个“出行段”，每个出行段开始时间ts服从式(6)所示的正态分布式中：μ和σ分别为不同出行链对应开始时刻的均值与方差；设EV的最大续航里程为Lmax，驶入长度为L
AB
的道路AB初期的荷电状态为时刻为t1，则驶出道路AB的荷电状态和时刻t2分别为：分别为：其中：为t1时刻AB路段的拥堵程度为，v
AB
为AB路段的设计时速；得到t2时刻的EV充电意愿概率如下：S104：确定网络中EV充电负荷的时空分布；设EV的充电功率为P
C
，荷电状态为SOC
t
，充电效率为η，目标荷电状态为SOC
end
，B为电池容量，则充电时长为：用蒙特卡洛模拟计算得到该地区的所有EV充电负荷的时空分布，即得到每一个充电站在未来一天内各时刻的充电功率；假设充电站对应的电网节点为i，则得到对应电网i节点在t时刻的充电功率P
′
i,t
及该站次日的充电量W
′
i
；如果电网i节点下没有连接任何充电站，则P
′
i,t<...

【专利技术属性】
技术研发人员：周堃，甘业平，白云龙，刘辉舟，郑元杰，朱明磊，王媛玥，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：