【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力调节能力评估，尤其涉及一种含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法及系统。
技术介绍
1、电动汽车逐渐成为生活中不可分离的部分，充电站也迅速发展建设。大量的电动汽车充电以及新能源的并网会给电网带来冲击，光储充电站成为了一种促进新能源消纳和平稳冲击的有效解决方案，并逐渐成为发展主流形式。
2、由于光储充电站混合了光伏资源和充电桩负荷以及储能资源，在配电网中则是采用专用变压器接入的形式进行并网。目前光储充电站的研究主要集中在选址定容配置以及优化调度，已有研究基于分时电价对光储充电站进行了优化配置及调度。针对光伏出力场景，通常采用回归模型、核密度估计和copula函数以及机器学习等方式进行出力预测或者聚类；对于充电桩负荷，通常使用蒙特卡洛方法和排队论理论，模拟用户出行行为，然后计算出不同的充电负荷需求。在调节能力方面，针对用户侧资源通常计及用户舒适度，针对不用类型用户制定不同的调节方案，进行高中低响应度的潜力评估。
3、但目前研究集中在单一资源的潜力评估，并未考虑到电动汽车用户意愿，缺少对调节收益的评估，容易导致配变用户的柔性调节能力的计算灵活性和精度较差。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法及系统，解决了目前研究集中在单一资源的潜力评估，并未考虑到电动汽车用户意愿，缺少对调节收益的评估，容易导致配变用户的柔性调节能力的计算灵活性和精度较差的技术问题。
2、有鉴于此，本专利技术第一方面提供了一种
3、根据电动汽车充电用户的电价敏感程度和电量焦虑程度，确定参与电网调控和不参与电网调控分别对应的电动汽车充电用户；
4、将参与电网调控的电动汽车充电用户的充电量转移至日内当前计算时段的下一个时段，确定日内当前计算时段的下一个时段的电动汽车充电量；
5、以配变用户的调节收益最大化为目标条件，以充电响应时段的储能充放电量、调控电量和电网购电量为决策变量，并以日内当前计算时段的下一个时段的电动汽车充电量作为电动汽车的调节最大充电量裕度，构建充电调控的目标函数；
6、对所述充电调控的目标函数进行寻优求解，确定最优解对应的调控电量，所述最优解对应的调控电量用于表征配变用户的柔性调节能力。
7、优选地，所述根据电动汽车充电用户的电价敏感程度和电量焦虑程度，确定参与电网调控和不参与电网调控分别对应的电动汽车充电用户的步骤，具体包括：
8、构建电动汽车充电用户的电价敏感程度的隶属度；
9、构建电动汽车充电用户的电量焦虑程度的隶属度；
10、根据所述电价敏感程度的隶属度和所述电量焦虑程度的隶属度，确定电动汽车充电用户参与电网调控的意愿度；
11、比较所述电动汽车充电用户参与电网调控的意愿度与预设的意愿度阈值，并确定参与电网调控和不参与电网调控分别对应的电动汽车充电用户。
12、优选地，所述将参与电网调控的电动汽车充电用户的充电量转移至日内当前计算时段的下一个时段，确定日内当前计算时段的下一个时段的电动汽车充电量的步骤，具体包括：
13、将参与电网调控的电动汽车充电用户的充电量与其日内当前计算时段的下一个时段的不参与电网调控的电动汽车充电用户的充电量进行加和处理，确定日内当前计算时段的下一个时段的电动汽车充电量。
14、优选地，所述以配变用户的调节收益最大化为目标条件，以充电响应时段的储能充放电量、调控电量和电网购电量为决策变量，并以日内当前计算时段的下一个时段的电动汽车充电量作为电动汽车的调节最大充电量裕度，构建充电调控的目标函数的步骤之前，还包括：
15、对历史充电数据进行抽样，得到日内各时间段内的充电参数；
16、利用日内各时间段内的充电参数确定日内各时间段内的电动汽车充电量；
17、以配变用户日内收益最大化为目标条件，以日内各时段的储能充放电量和电网购电量为决策变量，以储能充放电量平衡为约束，并以日内各时间段内的电动汽车充电量作为电动汽车的调节最大充电量裕度，构建储能充放电的目标函数，所述储能充放电的目标函数和约束条件分别为：
18、
19、式中，f表示配变用户日内收益，t为时段，为充电电价，为电网购电价，为储能调节成本，为电动汽车充电量，为电网购电量，为储能充电量，为光伏出力预测值，为储能充放电量，为储能放电量，st为约束符号；
20、对所述储能充放电的目标函数进行寻优求解，确定配变用户日内收益最大值。
21、优选地，光伏出力预测值的预测过程具体包括：
22、利用小波分解对配变用户的历史光伏出力数据进行分解，得到平滑分量和细节分量；
23、根据历史光伏出力数据以及其对应的平滑分量和细节分量构建训练集；
24、基于集成神经网络对所述训练集进行训练，得到光伏出力预测模型；
25、利用所述光伏出力预测模型对未来预设时间段内的光伏出力进行预测，得到光伏出力预测值。
26、优选地，所述对历史充电数据进行抽样，得到日内各时间段内的充电参数的步骤，包括：
27、对历史充电数据按时间尺度进行划分，其中，所述历史充电数据包括站内车辆数、soc状态和停靠时间；
28、利用吉布斯抽样方法对所述历史充电数据进行抽样，得到日内各时间段内的充电参数。
29、优选地，所述充电调控的目标函数为：
30、
31、式中，为配变用户调节收益，a、b分别为调控开始时段和调控结束时段，为电动汽车的调节最大充电量裕度，为调节后的电网购电量，为储能调节电量，为调控电量，为调控电量折算电价，为时段t内电动汽车充放电量，为调节后的光伏出力。
32、第二方面，本专利技术还提供了一种含光储充的配变用户柔性调节能力评估系统，包括：
33、用户意愿确定模块，用于根据电动汽车充电用户的电价敏感程度和电量焦虑程度，确定参与电网调控和不参与电网调控分别对应的电动汽车充电用户；
34、充电量转移模块，用于将参与电网调控的电动汽车充电用户的充电量转移至日内当前计算时段的下一个时段，确定日内当前计算时段的下一个时段的电动汽车充电量；
35、充电调控模块，用于以配变用户的调节收益最大化为目标条件，以充电响应时段的储能充放电量、调控电量和电网购电量为决策变量，并以日内当前计算时段的下一个时段的电动汽车充电量作为电动汽车的调节最大充电量裕度，构建充电调控的目标函数；
36、调节能力确定模块，用于对所述充电调控的目标函数进行寻优求解，确定最优解对应的调控电量，所述最优解对应的调控电量用于表征配变用户的柔性调节能力。
37、第三方面，本专利技术还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器；
38、所述存储器用于存储程序；
39、所述处理器执行所述程序本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法，其特征在于，所述根据电动汽车充电用户的电价敏感程度和电量焦虑程度，确定参与电网调控和不参与电网调控分别对应的电动汽车充电用户的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法，其特征在于，所述将参与电网调控的电动汽车充电用户的充电量转移至日内当前计算时段的下一个时段，确定日内当前计算时段的下一个时段的电动汽车充电量的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法，其特征在于，所述以配变用户的调节收益最大化为目标条件，以充电响应时段的储能充放电量、调控电量和电网购电量为决策变量，并以日内当前计算时段的下一个时段的电动汽车充电量作为电动汽车的调节最大充电量裕度，构建充电调控的目标函数的步骤之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法，其特征在于，光伏出力预测值的预测过程具体包括：
6.根据权利要求
7.根据权利要求4所述的含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法，其特征在于，所述充电调控的目标函数为：
8.一种含光储充的配变用户柔性调节能力评估系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器；
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法，其特征在于，所述根据电动汽车充电用户的电价敏感程度和电量焦虑程度，确定参与电网调控和不参与电网调控分别对应的电动汽车充电用户的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法，其特征在于，所述将参与电网调控的电动汽车充电用户的充电量转移至日内当前计算时段的下一个时段，确定日内当前计算时段的下一个时段的电动汽车充电量的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的含光储充的配变用户柔性调节能力评估方法，其特征在于，所述以配变用户的调节收益最大化为目标条件，以充电响应时段的储能充放电量、调控电量和电网购电量为决策变量，并以日内当前计算时段的下一个时段的电动汽车充电量作为电动汽车的调节最大充电量...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙健，史训涛，肖小兵，柯清派，邱杨鑫，李楷然，林致远，刘通，徐敏，雷一勇，阳浩，吴亚雄，胡列豪，林楷东，张勇军，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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