一种电动汽车换电站与电力公司协同调度方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电动汽车换电站与电力公司协同调度方法及系统。所述方法包括：构建电力公司和换电站互动模型；电力公司和换电站互动模型包括第一优化模型和第二优化模型；构建换电站和电动汽车调度模型；换电站和电动汽车调度模型包括第三优化模型和第四优化模型；采用博弈迭代算法对电力公司和换电站互动模型、换电站和电动汽车调度模型求解，得到最优调度结果；最优调度结果由最优电力公司售电价格、最优换电站购电量、最优电池交换价格和最优电池交换需求组成。本发明专利技术能实现在降低换电站的成本的同时，提高换电站、电力公司的收益，且提升电动汽车用户满意度。

A coordinated dispatching method and system of electric vehicle power station and electric power company

【技术实现步骤摘要】
一种电动汽车换电站与电力公司协同调度方法及系统
本专利技术涉及电动汽车优化调度
，特别是涉及一种电动汽车换电站与电力公司协同调度方法及系统。
技术介绍
目前，在无政府政策和价格引导的情况下，大规模电动汽车无序的充换电势必会对电力系统的运行、规划及安全等方面产生巨大的影响。因此，促进电动汽车与电网的双向互动，在保证满足电动汽车需求的基础上，制定有效的电能交易机制引导电动汽车有序充放电，可降低电网的峰谷差，增加换电站与电网公司收益，提高用户满意度，并且起到节能减排效果。而换电站作为电动汽车和电力系统的中介，其优化调度对于整个电网的经济运行尤为重要。电动汽车充换电站是电动汽车能源补给的最主要场所，对充换电负荷调控有直接作用。为了较好保证电动汽车充换电站运营的市场规律，需要对充换电站的运营策略进行系统的研究。制定合理的充换电站运营策略，协调充换电站与电动汽车用户追求的实用性之间的利弊关系。同时，保证电动汽车充换电站运营主体的经济收益，吸引更多投资，促进充换电站的建设，增加消费者购买电动汽车的信念，进而推动电动汽车技术的进步。<br>因此，如何在降本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电动汽车换电站与电力公司协同调度方法，其特征在于，包括：/n获取第一初始参数、第二初始参数、第三初始参数和第四初始参数；所述第一初始参数包括火力发电成本、光伏发电成本、风力发电成本、火力发电功率、光伏发电功率、风力发电功率、火力发电产生二氧化碳的环境折算成本、弃风弃光的单位惩罚成本和发电煤耗系数；所述第二初始参数包括换电站中电池的单位维修成本和换电站中电池的单位租赁成本；所述第三初始参数包括单个电池的购买费用、电池的容量和电池的循环使用次数；所述第四初始参数包括电池交换价格和电池交换需求；/n依据所述第一初始参数、电力公司售电价格和换电站购电量，以电力公司收益最大为目标，以所述电力公司...

【技术特征摘要】
1.一种电动汽车换电站与电力公司协同调度方法，其特征在于，包括：
获取第一初始参数、第二初始参数、第三初始参数和第四初始参数；所述第一初始参数包括火力发电成本、光伏发电成本、风力发电成本、火力发电功率、光伏发电功率、风力发电功率、火力发电产生二氧化碳的环境折算成本、弃风弃光的单位惩罚成本和发电煤耗系数；所述第二初始参数包括换电站中电池的单位维修成本和换电站中电池的单位租赁成本；所述第三初始参数包括单个电池的购买费用、电池的容量和电池的循环使用次数；所述第四初始参数包括电池交换价格和电池交换需求；
依据所述第一初始参数、电力公司售电价格和换电站购电量，以电力公司收益最大为目标，以所述电力公司售电价格为决策变量，以总功率平衡、所述火力发电功率、所述光伏发电功率、所述风力发电功率以及所述电力公司售电价格为约束条件，构建第一优化模型；
依据所述第二初始参数、所述电力公司售电价格和所述换电站购电量，以换电站成本最小为目标，以所述换电站购电量为决策变量，以所述换电站购电量为约束条件，构建第二优化模型；
依据所述第三初始参数、所述电池交换价格、所述电力公司售电价格和所述换电站购电量，以换电站收益最大为目标，以所述电池交换价格为决策变量，以所述电池交换价格、换电站总充电功率和换电站换电需求为约束条件，建立第三优化模型；
依据所述第四初始参数，以用户满意度最大为目标，以所述电池交换需求为决策变量，以所述用户满意度和用户用电成本为约束条件，建立第四优化模型；
采用博弈迭代算法对所述第一优化模型和所述第二优化模型求解，得到第一组最优解；所述第一组最优解包括最优电力公司售电价格和最优换电站购电量；
将所述最优换电站购电量输入至所述第三优化模型，并采用博弈迭代算法对所述第三优化模型和所述第四优化模型求解，得到第二组最优解；所述第二组最优解包括最优电池交换价格和最优电池交换需求；
确定最优调度结果；所述最优调度结果由所述第一组最优解和所述第二组最优解组成。


2.根据权利要求1所述的一种电动汽车换电站与电力公司协同调度方法，其特征在于，所述第一优化模型为：



其中，
CGen,t＝CCoal,unit(a·Pcoal,t2+b·Pcoal,t+c)，
CPV,t＝CPV,unitPPV,t，
CWT,t＝CWT,unitPWT,t，
CCO2,t＝FCO2(a·Pcoal,t2+b·Pcoal,t+c)，
其中，IE为电力公司收益，t为时刻，T为时刻总数，priSell,t为电力公司售电价格，QBSS,t为换电站购电量，CGen,t为火力发电成本，CPV,t为光伏发电成本，CWT,t为风力发电成本，CCO2,t为火力发电产生二氧化碳的环境折算成本，CPun,PV,WT,t为对电力公司弃风弃光的惩罚成本，CCoal,unit为火力单位发电成本，CPV,unit为光伏单位发电成本，CWT,unit为风力单位发电成本，Pcoal,t为火力发电功率，PPV,t为光伏发电功率，PWT,t为风力发电功率，a、b、c均为发电煤耗系数，FCO2为单位煤耗产生二氧化碳的折算成本；
所述第一优化模型的优化条件为：
Pcoal,t+PPV,t+PWT,t＝PBSS,t+Pbase,t，
Pi,min≤Pi,t≤Pi,maxi∈coal,pv,wt，
priSell,min≤priSell,t≤priSell,max，
PBSS,t为换电站总充电功率，Pbase,t为电力公司不考虑电动汽车时的居民负荷，Pi,min为火力发电的最小输出功率、光伏发电的最小输出功率或风力发电的最小输出功率，Pi,max为火力发电的最大输出功率、光伏发电的最大输出功率或风力发电的最大输出功率；priSell,min为电力公司最小售电价格，priSell,max为电力公司最大售电价格。


3.根据权利要求2所述的一种电动汽车换电站与电力公司协同调度方法，其特征在于，所述第二优化模型为：



其中，CBSS为换电站成本，Cm为换电站中电池的单位维修成本，Cb为是换电站中电池的单位租赁成本；
所述第二优化模型的约束条件为：
QBSS,t≥PBSS,t·Δt，
Δt为换电站单位充电时长。


4.根据权利要求3所述的一种电动汽车换电站与电力公司协同调度方法，其特征在于，所述第三优化模型为：



其中，






其中，priswap,t为电池交换价格，Ctotal为单个电池的购买费用，B为电池的容量，N为电池的循环使用次数，Pav为优化前换电站的平均充电功率，PDA,t为优化前换电站总的充电功率，stepp为功率步长，steppri为价格步长，PB'SS,t为换电站总充电功率的斜率，Pt为优化时单个电池的充电功率，Dt为用户换电需求；
所述第三优化模型的约束条件为：
priswap,min≤priswap,t≤priswap,max，
PBSS,min≤PBSS,t≤PBSS,max，
Emin≤Dt≤Emax，
其中，priswap,min为换电站最小交换价格，priswap,max为换电站最大交换价格，PBSS,min为换电站最小输出功率，PBSS,max为换电站最大输出功率，Emin为换电站能够提供换电服务设备数量的最小值，Emax为换电站能够提供换电服务设备数量的最大值。


5.根据权利要求4所述的一种电动汽车换电站与电力公司协同调度方法，其特征在于，所述第四优化模型为：



其中，
CEV,t＝Pt·Dt·priDA,Sell,t·Δt，
CEV,0＝Pt·DDA,t·priswap,t·Δt，
其中，MEV,t为电动汽车用户满意度，CEV,0为优化前的电动汽车换电成本，CEV,t为优化后的电池换电成本，DDA,t为优化前的电池交换需求，priDA,Sell,t为优化前的电池交换价格；
所述第四优化模型的约束条件为：
0≤MEV,t≤1，
CEV,0≥CEV,t。


6.一种电动汽车换电站与电力公司协同调度系统，其特征在于，包括：
参数获取模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨婕，住安湖，王伟强，马铁钉，马锴，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北;13