一种多层级的大规模电动汽车功率控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种多层级的大规模电动汽车功率控制方法及系统，该方法包括构建双层功率分解的滚动优化控制框架；根据每一充电桩的类型、调控精度指标和线性拟合指标对电动汽车的充电桩进行聚类；根据调控成本指标和调控精度指标，构建以充电桩集群的功率调整量为决策变量，以功率指令分解获得最大效益为目标函数的实时功率偏差分解模型；根据充电桩集群中电动汽车当前SOC和离网时间，构建电动汽车功率调控优先级；根据确定的充电桩集群的功率调整量以及对应的电动汽车功率调控优先级确定对应的电动汽车的功率调整量；根据每一电动汽车的功率调整量进行控制。本发明专利技术可实现大规模电动汽车功率的快速、精准控制。精准控制。精准控制。

【技术实现步骤摘要】
一种多层级的大规模电动汽车功率控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及电动汽车参与电网调控领域，特别是涉及一种多层级的大规模电动汽车功率控制方法及系统。

技术介绍

[0002]随着国家能源结构的改革，电动汽车保有量不断上升。大规模电动汽车的优化控制是促进国家能源结构改革的重要举措。国家能源局明确指出需激发需求侧等第三方响应能力，全面推动电动汽车聚合商等参与辅助服务市场，激励需求侧主动参与系统调节，减少系统运行峰谷差。同时电动汽车聚合商通过对电动汽车的优化控制参与辅助服务市场，在符合电力市场的精度考核要求的条件下可以提高收益。因此，电动汽车聚合商具有对大规模电动汽车功率进行精准控制的需求。目前已有部分学者对电动汽车功率控制进行了研究，提出了基于比例或二次型规划的功率控制模型。然而，目前的控制方法不满足控制的需求，一方面，已有的电动汽车功率控制方法在大规模电动汽车的条件下求解时间长，不满足调控的实时需求；另一方面，现有方法忽略了多类型电动汽车用户不同的充电需求与控制的优先级问题，仅考虑了电动汽车聚合商需提供的总功率的约束。
[0003]因此，亟需提供一种多层级的大规模电动汽车功率精准控制方法或系统，以解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种多层级的大规模电动汽车功率控制方法及系统，可实现大规模电动汽车功率的快速、精准控制。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种多层级的大规模电动汽车功率控制方法，包括：
[0007]以充电桩集群为单位为第一层，以充电桩集群内置的充电桩为第二层，构建双层功率分解的滚动优化控制框架；
[0008]根据每一充电桩的类型、调控精度指标和线性拟合指标进行聚类，得到不同类型的充电桩集群；
[0009]根据调控成本指标和调控精度指标，构建以充电桩集群的功率调整量为决策变量，以功率指令分解获得最大效益为目标函数的实时功率偏差分解模型；
[0010]根据充电桩集群中电动汽车当前SOC和离网时间，构建电动汽车功率调控优先级；
[0011]根据确定的充电桩集群的功率调整量以及对应的电动汽车功率调控优先级确定对应的电动汽车的功率调整量；
[0012]根据每一电动汽车的功率调整量进行控制。
[0013]可选地，所述根据每一充电桩集群内充电桩的历史调控数据中的充电桩按照类型、调控精度指标和线性拟合指标进行聚类，得到不同类型的充电桩集群，具体包括：
[0014]利用公式确定调控精度指标；
[0015]利用公式确定线性拟合指标；
[0016]其中，K
k,a
为电动汽车充电桩的调控精度指标，以15min为一个控制时段，T为控制的时间尺度总数，P
kr,t
为t时段的响应结果功率，P
kt,t
为t时段的目标功率，R2为线性拟合指标，为t时段拟合的响应结果功率，为响应结果功率的平均值。
[0017]可选地，所述根据调控成本指标和调控精度指标，构建以充电桩集群的功率调整量为决策变量，以功率指令分解获得最大效益为目标函数的实时功率偏差分解模型，之前还包括：
[0018]利用公式K
k,c
＝b0+b1·
ΔP
k
确定调控成本指标；
[0019]其中，K
k,c
为k类型充电桩集群的调控成本指标，ΔP
k
为调控功率，b0与b1分别为线性函数的参数。
[0020]可选地，所述根据调控成本指标和调控精度指标，构建以充电桩集群的功率调整量为决策变量，以功率指令分解获得最大效益为目标函数的实时功率偏差分解模型，具体包括以下公式：
[0021][0022]其中，t为当前优化时段，τ为未来优化时段，λ
a
为调控精度的权重系数，k为充电桩集群编号，ΔP
k
(t)为充电桩集群的功率调整量，为决策变量；λ
c
为调控成本指标的权重系数，H为滚动优化的计算时段，与分别为电动汽车集群功率调整的上限与下限，P
set
(t)为电动汽车聚合商需要跟踪的目标功率；P
pre
(t)为电动汽车聚合商不进行功率控制时的总功率，f(t)为t时段优化目标函数，为τ时段优化目标函数，具体计算公式与f(t)一致，U k
为接受调控电动汽车集群的集合。
[0023]可选地，所述根据充电桩集群中电动汽车当前SOC和离网时间，构建电动汽车功率调控优先级，具体包括以下公式：
[0024][0025]其中，i为电动汽车标号，ω
i
(t)为第i电动汽车功率调控优先级，为第i电动汽车的SOC优先级系数，为第i电动汽车的功率调控优先级时间优先级系数，β1与β1分别为SOC和时间优先级的权重系数，S
i
(t)为第i辆电动汽车t时刻的SOC，为第i电动汽车的离网时间。
[0026]可选地，所述根据确定的充电桩集群的功率调整量以及对应的电动汽车功率调控优先级确定对应的电动汽车的功率调整量，具体包括以下公式：
[0027][0028]其中，ΔP
i
(t)为第i辆电动汽车的功率调整量，为优化变量，P
iu,max
(t)与P
id,max
(t)分别为第i辆电动汽车功率调整的上限与下限；α1与α2分别为调控精度与调控优先级权重，且α1远大于α2，f
k
(t)为t时段充电桩集群功率调整量分解的目标函数，为τ时段充电桩集群功率调整量分解的目标函数，具体计算公式与f
k
(t)一致。
[0029]一种多层级的大规模电动汽车功率控制系统，包括：
[0030]控制框架构建模块，用于以充电桩集群为单位为第一层，以充电桩集群内置的充电桩为第二层，构建双层功率分解的滚动优化控制框架；
[0031]充电桩集群分类模块，用于根据每一充电桩的类型、调控精度指标和线性拟合指标进行聚类，得到不同类型的充电桩集群；
[0032]实时功率偏差分解模型构建模块，用于根据调控成本指标和调控精度指标，构建以充电桩集群的功率调整量为决策变量，以功率指令分解获得最大效益为目标函数的实时功率偏差分解模型；
[0033]电动汽车功率调控优先级构建模块，用于根据充电桩集群中电动汽车当前SOC和离网时间，构建电动汽车功率调控优先级；
[0034]电动汽车的功率调整量确定模块，用于根据确定的充电桩集群的功率调整量以及对应的电动汽车功率调控优先级确定对应的电动汽车的功率调整量；
[0035]跟踪控制模块，用于根据每一电动汽车的功率调整量进行控制。
[0036]一种多层级的大规模电动汽车功率控制系统，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现所述的一种多层级的大规模电动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多层级的大规模电动汽车功率控制方法，其特征在于，包括：以充电桩集群为单位为第一层，以充电桩集群内置的充电桩为第二层，构建双层功率分解的滚动优化控制框架；根据每一充电桩的类型、调控精度指标和线性拟合指标进行聚类，得到不同类型的充电桩集群；根据调控成本指标和调控精度指标，构建以充电桩集群的功率调整量为决策变量，以功率指令分解获得最大效益为目标函数的实时功率偏差分解模型；根据充电桩集群中电动汽车当前SOC和离网时间，构建电动汽车功率调控优先级；根据确定的充电桩集群的功率调整量以及对应的电动汽车功率调控优先级确定对应的电动汽车的功率调整量；根据每一电动汽车的功率调整量进行控制。2.根据权利要求1所述的一种多层级的大规模电动汽车功率控制方法，其特征在于，所述根据每一充电桩的类型、调控精度指标和线性拟合指标进行聚类，得到不同类型的充电桩集群，具体包括：利用公式确定调控精度指标；利用公式确定线性拟合指标；其中，K
k,a
为电动汽车充电桩的调控精度指标，以15min为一个控制时段，T为控制的时间尺度总数，P
kr,t
为t时段的响应结果功率，P
kt,t
为t时段的目标功率，R2为线性拟合指标，为t时段拟合的响应结果功率，为响应结果功率的平均值。3.根据权利要求2所述的一种多层级的大规模电动汽车功率控制方法，其特征在于，所述根据调控成本指标和调控精度指标，构建以充电桩集群的功率调整量为决策变量，以功率指令分解获得最大效益为目标函数的实时功率偏差分解模型，之前还包括：利用公式K
k,c
＝b0+b1·
ΔP
k
确定调控成本指标；其中，K
k,c
为k类型充电桩集群的调控成本指标，ΔP
k
为调控功率，b0与b1分别为线性函数的参数。4.根据权利要求3所述的一种多层级的大规模电动汽车功率控制方法，其特征在于，所述根据调控成本指标和调控精度指标，构建以充电桩集群的功率调整量为决策变量，以功率指令分解获得最大效益为目标函数的实时功率偏差分解模型，具体包括以下公式：
其中，t为当前优化时段，τ为未来优化时段，λ
a
为调控精度的权重系数，k为充电桩集群编号，ΔP
k
(t)为充电桩集群的功率调整量，为决策变量；λ
c
为调控成本指标的权重系数，H为滚动优化的计算时段，与分别为电动汽车集群功率调整的上限与下限，P
set
(t)为电动汽车聚合商需要跟踪的目标功率；P
pre
(t)为电动汽车聚合商不进行功率控制时的总功率，f(t)为t时段优...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨烨，王文，胡俊杰，陆家悦，马文帅，高诗巧，邓明，李曜，秦俭，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：