本发明专利技术公开了一种能提升电力系统爬坡灵活性的车联网(V2G)双向充放电管理方法及系统、电力系统及存储介质，该发明专利技术通过博弈方法对电动汽车集群的充电行为进行管理，从而利用优化后的车联网双向充电向电力系统贡献灵活性。相较已有技术，本发明专利技术实现了车联网充电贡献电力系统灵活性的功能，可应对高比例可再生能源发电接入引起的电力系统灵活性缺乏的问题，并且解决了电动汽车车主和电网运行商的利益平衡问题以及电网潮流阻塞问题。此外，本发明专利技术还通过单层混合整数二阶锥优化模型的重建，使得所提出的模型能快速求解，能同时保证求解的高效率、高精度和最优性。
【技术实现步骤摘要】
车联网充放电管理方法及系统、电力系统及存储介质
本专利技术涉及一种电力系统
，提出了一种能提升电力系统爬坡灵活性的车联网双向充放电管理方法，其通过博弈方法对电动汽车集群的充电行为进行管理，从而利用优化后的车联网双向充电向电力系统贡献灵活性。
技术介绍
高比例可再生能源发电接入下的电力系统呈现出灵活性爬坡能力不足的问题。其具体表现为，由于可再生能源间歇性发电的特点，其突然的出力增加或下降将导致系统净负荷曲线在短时间段内快速发生变化。此时，系统中的传统发电机组虽然有充足的发电容量，但是却没有足够的爬坡能力来应对净负荷的快速变化，从而引发系统切负荷(向上爬坡能力缺乏)或系统电压过高(向下爬坡能力缺乏)的现象。提升系统灵活性的传统方案主要针对于发电侧，包括削减新能源出力、新建或升级灵活性更强的发电机组，但是会带来弃风弃光问题，并且机组投资很大。因此，从系统需求侧出发，利用需求侧管理向系统贡献灵活性，对于高比例新能源电力系统至关重要。现有技术已对电动汽车通过车联网充放电的形式参与电网调度或需求侧响应进行了研究，例如电动汽车参与电网的调频、电动汽车换电站与风电商的协调优化研究、电动汽车充放电价制定方法研究等。图1给出了现有技术下常见的电动汽车并网系统结构图。图1中市场主体包括电网运营商和若干电动汽车集群，其中各电动汽车集群由一个代理负责参与电力市场交易。图1中各单元均已安装高级量测设备且车联网技术已得到应用，电网运营商和电动汽车集群可以进行能量和信息的双向交互。然而，现有技术存在以下三点不足：1、未从提升系统灵活性爬坡能力方面考虑制定优化调度方案。电力系统的灵活性爬坡能力关系到电网的安全与经济运行，目前在国外，美国部分电网已实施了相关灵活性爬坡产品来解决系统灵活性爬坡能力缺乏的问题，系统的灵活性爬坡能力不容忽视。2、未考虑电网的网络潮流约束。在车联网技术下，电动汽车与电网之间可进行双向的能量交互，而大规模电动汽车并网会对系统潮流带来影响，电网需要在利用电动汽车提升系统灵活性爬坡能力的同时兼顾系统的安全运行。3、模型求解的最优性得不到保证。搜索算法虽然可以用来求解一类较为复杂的优化模型，但其特点决定了其求解结果易陷入局部最优且优化效率低下。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种基于主从博弈理论的用于提升电力系统爬坡灵活性的车联网充放电管理方法及系统、电力系统及存储介质，从而在利用电动汽车为电网提供灵活性爬坡资源的同时将电动汽车车主的自利性以及大规模电动汽车并网对线路潮流阻塞产生的影响考虑进来。此外，本专利技术中还将基于主从博弈理论建立的双层优化模型重写为单层的混合整数二阶锥优化(MISOCP)问题，以实现模型的高效求解。为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于主从博弈理论的用于提升电力系统爬坡灵活性的车联网充放电管理方法，其特征在于，基于车联网双向充电，将电动汽车集群作为灵活性爬坡资源，通过博弈激励其充电行为，从而利用该资源向电力系统贡献灵活性，并解决电动汽车车主与电网运行商利益平衡问题以及电网潮流阻塞问题，这通过优化以下单层MISOCP模型而实现，该模型以减小电网最大爬坡需求即增强整个系统灵活性为目标函数，输出电网t时段灵活性爬坡需求值rt、各电动汽车集群激励电价电动汽车的充电量大小和放电量大小并根据电网t时段灵活性爬坡需求值rt计算出电力系统在总优化时间段内的最大灵活性爬坡需求量||R||∞：约束条件：R＝{r1,r2,…rT}||R||∞＝max{|r|1,|r2|,…|r|T}其中，N表示电动汽车集群数量，n表示第n个集群；M表示电动汽车集群下电动汽车数量，m表示第m辆汽车；S为电力系统节点集合，i、j表示节点编号；T为总优化时段；a和b为惩罚成本系数，为正数；R为优化周期内系统在各时段对应爬坡需求的集合；||R||∞表示总优化时间段内电力系统的最大爬坡需求量，||·||∞为无穷范数；为电网引导电动汽车充放电的价格，即电动汽车集群激励电价；和分别为电动汽车的充电量大小和放电量大小；和分别表示电价的上边界和下边界；δt为电力负荷与新能源发电的差值；和分别表示总电力负荷和新能源总发电量；rt表示t时段的净负荷爬坡大小，即电网t时段灵活性爬坡需求值；和分别为支路ij首端流动的有功功率和无功功率；Rij和Xij分别为支路ij的阻抗；和分别为流出节点j的有功功率和无功功率；和分别为节点i的电压、电压平方下界和电压平方上界；和分别为支路ij电流平方和电流平方上界；均为拉格朗日乘子；||·||2为2-范数；为二进制变量。公式中，表示对于任意一个集群n，都满足同理，表示对于任意一个集群和任意时刻t，都满足同理，表示对于任意一个集群和电动汽车集群下任意一辆汽车，都满足以上公式中后的符号解释类同。本专利技术考虑到车联网双向充电管理下电动汽车的灵活性贡献潜力、电动汽车车主的自利性以及大规模电动汽车并网对线路潮流带来的影响，基于主从博弈理论对电网运营商与电动汽车车主间的博弈关系进行数学建模，同时保证电网的安全性与经济性。所述单层MISOCP优化模型可通过对电网运营商和电动汽车集群的主从博弈双层优化模型进行数学恒等变换获得，具体过程包括：1)以减小电网净负荷最大爬坡需求为目标，基于distflow潮流方程，建立主从博弈上层电网优化模型：约束条件：R＝{r1,r2,…rT}||R||∞＝max{|r|1,|r2|,…|r|T}2)接收电动汽车集群激励电价建立主从博弈下层电动汽车集群成本最小化模型：约束条件：3)通过卡罗需-库恩-塔克条件、强对偶理论和二阶锥优化，将上述主从博弈的上层电网优化模型和下层电动汽车集群优化模型转换为单层MISOCP优化问题。本专利技术建立的主从博弈模型可在向电网贡献灵活性的同时减小电动汽车的充放电成本。而该主从博弈下的双层模型重写为单层的MISOCP问题后，则使模型具有求解速度快、精度高以及最优性能得到保证的特点。首先，本专利技术以减小系统最大灵活性爬坡需求为目标建立了电网运营商的优化调度模型，模型中电网运营商通过主从博弈理论制定电动汽车的充放电价以激励具有自利性的电动汽车车主提供灵活性爬坡能力。其次，建立了主从博弈理论下电动汽车集群的最小化充放电成本优化模型，模型中电动汽车代理商根据车主的出行行为和汽车电池约束对电网运营商下发的电价进行响应，调整电动汽车的充放电策略。最后，考虑到基于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车联网充放电管理方法，其特征在于，对下述优化模型进行优化，输出包括电网t时段灵活性爬坡需求值r
【技术特征摘要】
1.一种车联网充放电管理方法，其特征在于，对下述优化模型进行优化，输出包括电网t时段灵活性爬坡需求值rt、各电动汽车集群激励电价电动汽车的充电量大小和放电量大小并根据电网t时段灵活性爬坡需求值rt计算出电力系统在总优化时间段内的最大灵活性爬坡需求量||R||∞：
约束条件：
R＝{r1,r2,…rT}
||R||∞＝max{|r|1,|r2|,…|r|T}
其中，N表示电动汽车集群数量，n表示第n个集群；M表示电动汽车集群下电动汽车数量，m表示第m辆汽车；S为电力系统节点集合，i、j表示节点编号；T为总优化时段；a和b为惩罚成本系数，为正数；R为优化周期内系统在各时段对应爬坡需求的集合；||R||∞表示总优化时间段内电力系统的最大爬坡需求量，||·||∞为无穷范数；为电网引导电动汽车充放电的价格，即电动汽车集群激励电价；Etm,n和分别为电动汽车的充电量大小和放电量大小；和分别表示电价的上边界和下边界；δt为电力负荷与新能源发电的差值；Ptload和Ptre分别表示总电力负荷和新能源总发电量；rt表示t时段的净负荷爬坡大小，即电网t时段灵活性爬坡需求值；Ptij和分别为支路ij首端流动的有功功率和无功功率；Rij和Xij分别为支路ij的阻抗；Ptj和分别为流出节点j的有功功率和无功功率；Vti，和分别为节点i的电压、电压平方下界和电压平方上界；和分别为支路ij电流平方和电流平方上界；ξn,m均为拉格朗日乘子；||·||2为2-范数；为二进制变量。
2.根据权利要求1所述的车联网充放电管理方法，其特征在于，所述优化模型的获取过程包括：
1)以减小电网净负荷最大爬坡需求即增强电力系统灵活性为目标函数，基于distflow潮流方程，建立主从博弈上层电网优化模型：
约束条件：
R＝{r1,r2,…rT}
||R||∞＝max{|r|1,|r2|,…|r|T}
2)接收电动汽车集群激励电价建立主从博弈下层电动汽车集群成本最小化模型：
约束条件：
3)通过卡罗需-库恩-塔克条件、强对偶理论和二阶锥优化，将上述主从博弈的上层电网优化模型和下层电动汽车集群优化模型转换为单层混合整数二阶锥优化问题，即得到优化模型。
3.一种电力系统，其特征在于，该电力系统通过对下述优化模型进行优化，输出电网t时段灵活性爬坡需求值rt、各电动汽车...
【专利技术属性】
技术研发人员：车亮，张进，刘绚，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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