电动汽车充电设施集群聚合的需求响应潜力评估方法技术

本申请涉及一种电动汽车充电设施集群聚合的需求响应潜力评估方法，包括步骤：

【技术实现步骤摘要】
电动汽车充电设施集群聚合的需求响应潜力评估方法


[0001]本申请涉及电力需求侧管理领域，尤其涉及一种电动汽车充电设施集群聚合的需求响应潜力评估方法
。

技术介绍

[0002]随着“双碳”战略目标的提出，为了鼓励需求方资源积极参与响应，电网企业通过调节电价和开展响应激励改变用户电力消费习惯
。
电动汽车因其良好的环保特性和负荷可调控特性在节能减排和需求响应方面显示出较大优势，倍受关注
。
电动汽车充电实时调控可以视作一种灵活的实时调控源，是解决电动汽车充电桩大规模接入造成局部电网供需不平衡等问题的重要手段
。
但电动汽车资源分布离散，难以单独参与，导致中小型用户的热情较低，需要进行负荷聚合
。
负荷聚合商作为独立的整合和调节各种需求的市场实体，亟需发掘需求侧资源响应潜力，量化评估电动汽车聚合需求响应潜力，做到供需双方良好互动
。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提供一种电动汽车充电设施集群聚合的需求响应潜力评估方法
。
结合基础负荷曲线
、
需求响应执行时段及台区工况，制定相应的充电计划和功率实时控制功略，以便当发生需求响应时，对充电桩功率进行动态调整
。
[0004]为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
[0005]本申请实施例提供一种电动汽车充电设施集群聚合的需求响应潜力评估方法，包括以下具体步骤：
[0006]S1.
充电站获取基础预测负荷
、
日前需求响应要求和动态获取给定充电设施的充电信息并通过双目标分层优化对调节目标进行分级；
[0007]S2.
采用
TOPIS
排序算法，设置反映用户充电行为特征的指标，对用户的充电需求进行量化分析，形成用户充电需求优先级；
[0008]S3.
结合用户充电需求优先级，当需求响应发生时，系统根据用户的充电需求优先级实施充电功率消减与恢复策略，辅助充电计划执行；
[0009]S4.
依据上一周期充电计划执行结果分析可调潜力，为下一周期最大程度精准执行充电计划和满足响应需求满足提供依据
。
[0010]所述步骤
S1
中，通过双目标分层优化对调节目标进行分级具体为，双目标分层优化将控制用户的充电成本作为第一级优化目标，将平抑区域电网负荷波动作为第二级优化目标，前一级优化策略求解的电动汽车充电时间窗口作为下一级优化策略电动汽车充电时间的限制区间，通过对电动汽车用户充电时间
、
充电功率
、
用户接入数目的控制引导实现双目标分层优化的目的
。
[0011]所述反映用户充电行为特征的指标为用户剩余需充电量
SOC、
等待提车时间以及已停留时间，剩余需充电量
SOC
值的是当前时刻为达到用户需求电量的剩余需充电量
SOC
，已停留时间是指用户接入充电桩时刻至当前时刻停留的时间，等待提车时间指当前时刻距
离用户预期提车时间的需要等待时间
。
[0012]基于
TOPIS
排序方法对当前等待加入有序充电的
N
个电动汽车用户的充电优先级进行排序，以便定律描述用户的充电需求，
[0013]β
＝
{
β
i
|i
＝
1,2,
…
,N}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0014]β
为电动汽车充电用户集群
。
[0015]在确定各属性指标权重的基础上，归一化原始数据矩阵，分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，具体过程如下：
[0016]构建包含
N
辆电动汽车
M
个评价属性的评价矩阵
A
＝
(a
ij
)
M
×
N
，其中第
i
辆车的第
j
个属性为
a
ij
，电动汽车的属性包括需充电量
SOC A1、
等待提车时间
A2、
已停留时间
A3
，对评估矩阵
A
归一化得到
B
＝
(b
ij
)
M
×
N
，
[0017]构建加权规范矩阵
C
＝
(c
ij
)
M
×
N
，由充电站控制策略的决策者决定权重向量
W
，加权规范矩阵由下式确定
[0018]C
＝
WB
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0019]W
＝
(
ω1,
ω2,
…
,
ω
M
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0020]确定每个属性的正理想解与负理想解，
[0021]正理想解和负理想解定义如下：
[0022]1)
基于加权评价矩阵
S'
确定正理想解
k
*
和负理想解
k0，设正理想解
k
*
的第
j
个指标值为负理想解
k0的第
j
个指标值为
[0023]针对效益型指标，即数值越大越好的指标，有：
[0024][0025]针对成本型指标，即数值越小越好的指标，有：
[0026][0027]2)
计算用户各指标值与正理想解和负理想解之间的距离，
[0028]用户
i
的指标值与正理想解之间的距离为：
[0029][0030]用户
i
的指标值与负理想解之间的距离为：
[0031][0032]3)
计算各用户潜力的综合排序值
Ri
如式
(8)
所示，
[0033][0034]将计算得到的综合排序值
Ri
作为潜力综合量化值，最终，各用户依据对应的潜力综合量化值
R
i
从大到小排列，反映优劣次序，
[0035]对于第
j
个属性的正理想解为负理想解为正向属性为即该属性的正理想解与该属性的最大值相关；负向属性为即该属性的负理想解与该属性的最小值相关，
[0036][0037][0038]根据实际情况定义，需充电量
SOC A1
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电动汽车充电设施集群聚合的需求响应潜力评估方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
S1.
充电站获取基础预测负荷
、
日前需求响应要求和动态获取给定充电设施的充电信息并通过双目标分层优化对调节目标进行分级；
S2.
采用
TOPIS
排序算法，设置反映用户充电行为特征的指标，对用户的充电需求进行量化分析，形成用户充电需求优先级；
S3.
结合用户充电需求优先级，当需求响应发生时，系统根据用户的充电需求优先级实施充电功率消减与恢复策略，辅助充电计划执行；
S4.
依据上一周期充电计划执行结果分析可调潜力，为下一周期最大程度精准执行充电计划和满足响应需求满足提供依据
。2.
根据权利要求1所述的一种电动汽车充电设施集群聚合的需求响应潜力评估方法，其特征在于，所述步骤
S1
中，通过双目标分层优化对调节目标进行分级具体为，双目标分层优化将控制用户的充电成本作为第一级优化目标，将平抑区域电网负荷波动作为第二级优化目标，前一级优化策略求解的电动汽车充电时间窗口作为下一级优化策略电动汽车充电时间的限制区间，通过对电动汽车用户充电时间
、
充电功率
、
用户接入数目的控制引导实现双目标分层优化的目的
。3.
根据权利要求1所述的一种电动汽车充电设施集群聚合的需求响应潜力评估方法，其特征在于，所述反映用户充电行为特征的指标为用户剩余需充电量
SOC、
等待提车时间以及已停留时间，剩余需充电量
SOC
值的是当前时刻为达到用户需求电量的剩余需充电量
SOC
，已停留时间是指用户接入充电桩时刻至当前时刻停留的时间，等待提车时间指当前时刻距离用户预期提车时间的需要等待时间
。4.
根据权利要求3所述的一种电动汽车充电设施集群聚合的需求响应潜力评估方法，其特征在于，对用户的充电需求进行量化分析，形成用户充电需求优先级具体为，基于
TOPIS
排序方法对当前等待加入有序充电的
N
个电动汽车用户的充电优先级进行排序，以便定律描述用户的充电需求，
β
＝
{
β
i
|i
＝
1,2,
…
,N}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
β
为电动汽车充电用户集群
。
在确定各属性指标权重的基础上，归一化原始数据矩阵，分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，具体过程如下：构建包含
N
辆电动汽车
M
个评价属性的评价矩阵
A
＝
(a
ij
)
M
×
N
，其中第
i
辆车的第
j
个属性为
a
ij
，电动汽车的属性包括需充电量
SOC A1、
等待提车时间
A2、
已停留时间
A3
，对评估矩阵
A
归一化得到
B
＝
(b
ij
)
M
×
N
，构建加权规范矩阵
C
＝
(c
ij
)
M
×
N
，由充电站控制策略的决策者决定权重向量
W
，加权规范矩阵由下式确定
C
＝
WB
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)W
＝
(
ω1,
ω2,
…
,
ω
M
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ

【专利技术属性】
技术研发人员：樊立攀，徐琰，明东岳，傅晨，谢东日，游文军，庞博，雷鸣，胡亚天，陈经纬，胡明霞，吴巍，邱艳，杜磊，殷明凯，
申请(专利权)人：国网电动汽车服务湖北有限公司，
类型：发明
国别省市：