一种基于负荷裕度域的充换电站优化调度方法技术

本发明专利技术提供一种基于负荷裕度域的充换电站优化调度方法。所述调度方法包括如下步骤：首先，建立充换电站的经济调度模型，并基于负荷裕度域确定经济调度模型的约束条件，根据约束条件，采用带有收缩因子的粒子群优化算法求解经济模型，获得最优的充换电调度策略，对充换电进行调度。本发明专利技术通过粒子群算法获取经济模型的最优解，以提高充换电站在运行过程中的经济效益，并基于负荷裕度域确定经济调度模型的约束条件，根据约束条件进行求解，保证了充换电站在运行过程中的稳定性。

An Optimal Dispatching Method for Charging and Exchange Power Stations Based on Load Margin Domain

【技术实现步骤摘要】
一种基于负荷裕度域的充换电站优化调度方法
本专利技术涉及充换电站调度管理领域，特别涉及一种基于负荷裕度域的充换电站优化调度方法。
技术介绍
在如今交通市场上电动汽车已经成为了一个不可忽视的角色，进而电动汽车的电能供应也随之快速发展，现在已有两种普遍的电能供应方式：并网运行的风电场发电和通过电网供电。然而由于人们的生活节奏加快，用户需求情况发生改变，近几年产生了“换电站”充电形式。新能源电动汽车(electricvehicle，EV)因为具有高节能、低排放、清洁环保的特性，成为减少温室气体和能源紧缺问题的有效解决途径之一。因此近年来在国内外受到了广泛的重视和大力的发展，许多国家更是将发展电动汽车提高到了国家发展的战略高度。电动汽车作为一种交通工具开始逐渐代替传统的燃油汽车，许多学者和机构将电动汽车视为汽车工业和未来城市交通发展的方向，但是如何对充换电的调度，以提高充换电站在运行过程中的经济效益和稳定性，成为一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于负荷裕度域的充换电站优化调度方法，以提高充换电站在运行过程中的经济效益和稳定性。为实现上述目的，本专利技术提供了如下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于负荷裕度域的充换电站优化调度方法，其特征在于，所述调度方法包括如下步骤：建立充换电站的经济调度模型；基于负荷裕度域，确定经济调度模型的约束条件；根据所述约束条件，采用带收缩因子的粒子群优化算法求解所述经济模型，获取最优的充换电站调度策略；基于所述最优的充换电站调度策略，进行充换电站的调度。

【技术特征摘要】
1.一种基于负荷裕度域的充换电站优化调度方法，其特征在于，所述调度方法包括如下步骤：建立充换电站的经济调度模型；基于负荷裕度域，确定经济调度模型的约束条件；根据所述约束条件，采用带收缩因子的粒子群优化算法求解所述经济模型，获取最优的充换电站调度策略；基于所述最优的充换电站调度策略，进行充换电站的调度。2.根据权利要求1所述的基于负荷裕度域的充换电站优化调度方法，其特征在于，所述建立充电站的经济调度模型，具体包括：建立充电站经济收益模型：其中，F11为充电站经济收益，T为调度总时段，Csg(t)为t时段充电站向电网的售电电价；Psg(t)表示t时段充电站向电网售电的功率；σt1为售电时段；Ccha(i,t)为第i台EVt时段的充电电价；Pcha(i,t)为第i台EVt时段的充电功率；σt2为充电时段；Cbg(t)表示t时段充电站从电网的购电电价；Pbg(t)为t时段充电站从电网购电的功率，kW；σt3为购电时段；Cdischa(i,t)为第i台EVt时段的放电电价；Pdischa(i,t)为第i台EVt时段的放电功率；σt4为放电时段；建立换电站经济收益模型：F12＝f1+f2；其中，F12为换电站经济收益，f1为换电站每次提供换电服务时向EV用户收取的服务费用，N2为用户待使用的换电站电池组数；Crent(j,t)为第j组EV车载电池在时间段t的租赁费用；Cservice(j,t)为第j组EV租赁电池在时间段t的附加服务费用；σt5为一天之内租赁服务的总次数；f2为换电站按用户车辆当前电量进行计费的收益，Csale表示EV换电零售价；SOC(j,t)为第j台EV电池组t时段需要换电需求时电池的电荷量百分比；Sj为第j台EV电池组的额定容量,kW；建立风电场经济收益模型：其中，F13为风电场经济收益；N3为风电场的个数；P(k,t)表示第k个风电场在t时段的发电功率；Cwind为风电上网电价；Pact(k,t)为第k个风电场t时段的实际出力；σt6表示的是风电上网时段；Ppre(k,t)为第i个风电场t时段的预测出力；Cbc为风电场减少出力的惩罚费用系数；根据所述充电站经济收益模型、所述换电站经济收益模型和风电场经济收益模型，建立充电站的经济调度模型maxF1＝F11+F12+F13。3.根据权利要求2所述的基于负荷裕度域的充换电站优化调度方法，其特征在于，所述基于负荷裕度域，确定经济调度模型的约束条件，具体包括：确定EV充电功率的约束条件：0≤Pcha(i,t)≤Pchamax(i,t)，其中，Pchamax(i,t)为第i台EV在t时段的最大充电功率；确定EV放电功率的约束条件：0≤Pdischa(i,t)≤Pdischamax(i,t)，其中，Pdischamax(i,t)为第i台EV在t时段的最大放电功率确定充电站购电功率的约束条件：0≤Pbg(t)≤Pbgmax(t)，其中，Pbgmax(t)为t时段充换电站最大购电量确定充电站售电功率的约束条件：0≤Psg(t)≤Psgmax(t)，其中，Psgmax(t)为t时段充换电站最大售电量；确定换电电池电荷量的约束条件：SOCmin≤SOC(j,t)≤SOCmax，其中，SOCmin和SOCmax分别表示换电池电荷量的最大值和最小值；基于负荷裕度域，确定充换电站总功率的约束条件：其中，Pmin(d)和Pmax(d)分别表示第d天充换电站总功率的最大值和最小值；确定风电场输出功率约束条件：0≤Pact(k,t)≤Ppre(k,t)≤PN(k)，其中，PN(k)为风电场k的装机容量。4.根据权利要求3所述的基于负荷裕度域的充换电站优化调度方法，其特征在于，所述基于负荷裕度域，确定换电电池电荷量的约束条件，具体包括：根据第M-1天的历史数据计算第M-1天的负荷下限Pmin(M-1)、负荷上限Pmax(M-1)和充换电负荷裕度域Pλ(M-1)；根据第M天的历史数据计算第M天的负荷下限Pmin(M)、负荷上限Pmax(M)和充换电负荷裕度域Pλ(M)；根据第M-1天的负荷下限和充换电负荷裕度域，利用公式P(M-1)＝Pmin(M-1)+Pλ(M-1)，计算第M-1天的负荷裕度值P(M-1)，根据第M天的负荷下限Pmin(M)和充换电负荷裕度域Pλ(M)，利用公式P(M)＝Pmin(M)+Pλ(M)，计算第M天的负荷裕度值P(M)；判断第M天的负荷裕度值是否大于第M-1天的负荷裕度值，得到第一判断结果；若所述第一判断结果为第M天的负荷裕度值不大于第M-1天的负荷裕度值，则利用公式Pmax(M+1)＝Pmin(M)+2K1*Pλ(M)对第M天的负荷裕度值进行填谷计算，得到第M+1天的负荷上限Pmax(M+1)，并令Pmin(M+1)＝Pmin(M)得到第M+1天的负荷下限Pmin(M+1)；其中，K1为填谷系数；若所述第一判断结果为第M天的负荷裕度值大于第M-1天的负荷裕度值，则利用公式Pmin(M+1)＝Pmax(M)-2K2*Pλ(M)对第M-1天的负荷裕度值进行削峰计算，得到第M+1天的负荷下限Pmin(M+1)，并令Pmax(M+1)＝Pmax(M)，得到第M+1天的负荷上限Pmax(M+1)；其中，K2为削峰系数；判断M+1是否小于d，得到第二判断结果；若所述第二判断结果为M+1小于d，则根据第M+1天的负荷上限和负荷下限，利用公式计算第M+1天的负荷裕度值P(M+1)，并将M的数值增加1，返回步骤“判断第M天的负荷裕度值...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟嘉庆，王一鸣，陈博，张晓辉，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北,13