【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及综合能源系统优化调度，具体涉及一种考虑ev协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法。
技术介绍
1、随着不可再生能源的短缺和环境污染等问题日益严重，发展清洁、高效、经济的能源供应方式以及如何实现能源可持续发展成为了能源领域的重点。综合能源系统通过发挥不同的能源互补特性，对能源的产生、输送、分配、转化、以及存储消费环节进行有机协调与优化后使多类异质能流耦合转换实现能量的梯级利用，是未来能源系统发展的重要方向。随着综合能源系统的发展，在同一配电区域往往存在多个园区微网综合能源系统，形成多微网系统。
2、当多微电网mmg中各个微网存在电力交互时，会对微网的规划运行及微网中设备出力产生较大的影响。电动汽车ev作为微网中的新型负荷，有着极大的应用潜力。电动汽车ev消耗电能，污染物排放几乎为零，是生态友好型汽车。因此，电动汽车ev为发展更清洁的交通系统提供了另一种选择，并为可持续交通发展提供了巨大潜力。同时，电动汽车ev可以更容易地融入智能交通系统，增强智能交通服务。然而，电动汽车ev的发展也面临着一些挑战。除了技术挑战外，管理和业务问题也会影响电动汽车与主电网或微电网的互动，从而阻碍大规模电动汽车的普及。例如：当大规模的电动汽车ev接入微网时，不协调充电会使负荷产生极大的峰谷差，从而影响电力系统的安全与稳定，同时使可再生能源的利用率降低。为了解决这些问题，有必要对微网中电动汽车ev的充电进行优化。
技术实现思路
1、为了使电动汽车更好的接入微网，提高综合能源系统的
2、本专利技术采取的技术方案为：
3、考虑ev协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，包括以下步骤：
4、步骤1：构建电动汽车负荷接入和离开微网时间模型、时隙划分模型；
5、步骤2：在步骤1建立的电动汽车负荷接入和离开微网时间模型和时隙划分模型基础上，引入动态紧迫性指标，建立以负荷峰谷差最小为目标的电动汽车协调充电模型，加入电动汽车充电约束和微网功率约束；
6、步骤3：建立冷负荷、热负荷模型；
7、步骤4：在步骤3建立的冷、热负荷模型的基础上，考虑冷热负荷需求响应，采用步骤2的电动汽车协调充电模型得到的电负荷，建立以多微网利益最大为目标的主从博弈模型；
8、步骤5：在含电能交互和冷热负荷需求响应的多微网综合能源系统中，考虑电动汽车协调充电，基于步骤4建立的主从博弈模型进行优化求解。
9、所述步骤1中，电动汽车负荷接入和离开微网时间模型中，ev接入和离开微网的时间服从正态分布，具体如下：
10、电动汽车接入微网时间tc和离开微网时间tdis服从正态分布，电动汽车接入微网时间tc如式(1)所示:
11、
12、式(1)中，f(tc)为tc的分布函数；tc为电动汽车接入微网时间；值为8.5；的值为3.3。电动汽车离开微网时间tdis如式(2)所示：
13、
14、式(2)中，f(tdis)为tdis的分布函数；tdis电动汽车离开微网时间；值为17.5；值为3.24。
15、假设接入微网时soc服从0.1～0.3之间的连续均匀分布，满足用户的最小soc需求服从0.4～0.6之间的均匀分布，为保护ev电池健康的最大soc需求服从在0.8～1.0之间均匀分布，得到300辆ev荷电状态图如图2所示。由上述式(1)-式(2)得到微网中ev数量和ev接入离开微网时刻概率密度函数图，如图3所示。
16、步骤1中，时隙划分模型中，在ev调度过程中，将一天24小时分为96个时隙，每个时隙的长度为15分钟；当ev在某时隙中间时间点接入微网时，充电行为可安排在下一个整数时隙之后，并且当ev在某个时隙的中间时间点与微网断开时，ev只能在上一个整数时隙结束前被调度。则每辆电动汽车接入微网时隙如式(3)所示：
17、
18、式(3)中：n为ev的总数量；i为ev的序号,i＝1,2,……,n；j为一天中时隙的序号，j＝1，2,……,96；表示第i辆ev接入微网时的时隙序号，为比除法运算结果大的下一个整数；表示第i辆ev接入微网的时刻；△t表示时隙的长度。
19、每辆电动汽车离开微网时隙如式(4)所示：
20、
21、式(4)中：n为ev的总数量；i为ev的序号,i＝1,2,……,n；j为一天中时隙的序号，j＝1，2,……,96；表示第i辆ev离开微网时的时隙序号，为比除法运算结果小的上一个整数；表示第i辆ev离开微网的时刻；△t表示时隙的长度。
22、由图1电动汽车充电调度模型框架图得，由动态紧迫性指标选择充电模式，输出使电负荷峰谷差最小的电动汽车充电功率和充电时期组合。
23、定义动态紧迫性指标来反映ev在每一充电时隙内充电需求的紧迫性。
24、定义ev接入微网时的剩余时隙数，如式(5)所示
25、
26、式(5)中：表示第i辆ev可以继续接入微电网的剩余时隙数，该值只在ev在接入微网时隙内有意义，在这些剩余时隙数内安排充电行为和充电调度策略；n为ev的总数量；i为ev的序号,i＝1,2,……,n；j为一天中时隙的序号；j＝1，2,……,96；表示第i辆ev离开微网时的时隙序号；表示第i辆ev接入微网时的时隙序号。
27、所述步骤2中，引入动态紧迫性指标，定义如下式(6)所示:
28、
29、式(6)中：n为ev的总数量；i为ev的序号,i＝1,2,……,n；j为一天中时隙的序号，j＝1，2,……,96；duii,j为第i辆ev在第j个时隙的紧迫性指标，该指标的值只在ev在接入微网时隙内有意义；△t表示时隙的长度；为ev的慢速充电功率；ηev为ev的充电效率；为第i辆电动汽车车主的最小soc需求；为第i辆ev接入微网时的soc；soci,j为第i辆ev在第j个时隙开始时的soc，该指标的值只在ev在接入微网时隙内有意义；表示第i辆ev可以继续接入微电网的剩余时隙数；表示ev的电池容量；和分别表示第i辆ev接入和离开微网时的时隙序号；pi,n-1为第i辆ev在第n-1个时隙内的充电功率；n为求和符号中的求和变量，
30、当duii,j＜0时，表示第i辆ev在该时隙内的充电需求紧急；当duii,j≥0时，则表示第i辆ev在该时隙内的充电需求不紧急；
31、步骤2中，以负荷峰谷差最小为目标的电动汽车协调充电本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.考虑EV协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述考虑EV协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：所述步骤1中，电动汽车负荷接入和离开微网时间模型中，EV接入和离开微网的时间服从正态分布，具体如下：
3.根据权利要求2所述考虑EV协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：步骤1中，时隙划分模型中，在EV调度过程中，将一天24小时分为96个时隙，每个时隙的长度为15分钟；当EV在某时隙中间时间点接入微网时，充电行为可安排在下一个整数时隙之后，并且当EV在某个时隙的中间时间点与微网断开时，EV只能在上一个整数时隙结束前被调度；则每辆电动汽车接入微网时隙如式(3)所示：
4.根据权利要求3所述考虑EV协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：定义EV接入微网时的剩余时隙数，如式(5)所示
5.根据权利要求1所述考虑EV协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：所述步骤2中，引入动态紧迫性指标，定义如下式(6)所示:
7.根据权利要求6所述考虑EV协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：步骤2的电动汽车协调充电模型，如下：
8.根据权利要求1所述考虑EV协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：所述步骤3中，冷负、热负荷模型如下：
9.根据权利要求1所述考虑EV协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：所述步骤4中，考虑冷热负荷需求响应和电动汽车负荷协调充电的主从博弈模型如下：
10.根据权利要求1所述考虑EV协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：还包括步骤6:对于电动汽车协调充电方式，设置两种非协调充电方式与之进行对比，对比三种充电方式的电负荷的峰值、谷值、峰谷差和方差，来分析电动汽车协调充电方式对电负荷的影响。
...【技术特征摘要】
1.考虑ev协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述考虑ev协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：所述步骤1中，电动汽车负荷接入和离开微网时间模型中，ev接入和离开微网的时间服从正态分布，具体如下：
3.根据权利要求2所述考虑ev协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：步骤1中，时隙划分模型中，在ev调度过程中，将一天24小时分为96个时隙，每个时隙的长度为15分钟；当ev在某时隙中间时间点接入微网时，充电行为可安排在下一个整数时隙之后，并且当ev在某个时隙的中间时间点与微网断开时，ev只能在上一个整数时隙结束前被调度；则每辆电动汽车接入微网时隙如式(3)所示：
4.根据权利要求3所述考虑ev协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：定义ev接入微网时的剩余时隙数，如式(5)所示
5.根据权利要求1所述考虑ev协调充电及需求响应的多微网系统优化调度方法，其特征在于：所述步骤2中，引入动态紧迫性指...
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