一种基于MPC的电动汽车参与负荷平抑的实时功率控制方法技术

本发明专利技术属于电动汽车参与车网互动领域，尤其涉及基于MPC的电动汽车参与负荷平抑的实时功率控制方法，包括：采集电动汽车出行、负荷功率、火电机组运行及分时电价信息；根据采集的各类历史信息数据，采用神经网络算法对负荷进行预测，得到下一日的负荷预测值；建立考虑考虑负荷平抑、系统功率平衡约束、火电机组约束、EV充放电成本、电池损耗成本、火电机组运行成本的日内调控模型；采用权重多目标方法，在优化周期内对模型进行多目标求解；基于模型预测控制理论，对负荷信息进行滚动优化实时更新，得到一日的调度功率及负荷平抑结果。本发明专利技术的方法具有普适性，该实时功率控制方法能在有效地实现负荷平抑的同时，优化系统运行成本，提高机组和EV运行经济性，在电动汽车参与车网互动方面具有实际意义。动方面具有实际意义。动方面具有实际意义。

【技术实现步骤摘要】
一种基于MPC的电动汽车参与负荷平抑的实时功率控制方法


[0001]本专利技术属于电动汽车参与车网互动领域，尤其涉及基于MPC的电动汽车参与负荷平抑的实时功率控制方法。

技术介绍

[0002]电动汽车作为实现“双碳”目标的重要一环，近年来快速发展。随着电动汽车数量的不断增加，大量电动汽车接入电网处于无序充电状态，将带来电网损耗增大、电能质量下降，增加电网运行优化控制难度等问题，在当前新能源给定严重问题的情况下，是对电网安全稳定运行的巨大威胁。因此，有必要对电动汽车充电进行优化和引导，使电动汽车在满足用户出行需求的条件下进行有序的充放电，减小配电网负荷的峰谷差，抑制负荷波动，有效限制电动汽车无序充电对电网的影响，提高电动汽车用户的经济效益。现有电动汽车参与负荷平抑的功率控制方法较少考虑到对系统进行优化，而是较为单一地考虑负荷侧成本或发电成本，也多未涉及到电动汽车实时控制层面。因此，基于这一问题，需要一种有效、快速、准确的电动汽车参与负荷平抑的实时功率控制方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术公开了一种基于MPC的电动汽车参与负荷平抑的实时功率控制方法，包含：
[0004]步骤A.采集电动汽车出行、负荷功率、火电机组运行及分时电价信息；
[0005]步骤B.根据采集的各类历史信息数据，采用神经网络算法对负荷进行预测，得到下一日的负荷预测值；
[0006]步骤C.建立考虑负荷平抑、系统功率平衡约束、火电机组约束及各类成本的日内调控模型；
[0007]步骤D.基于步骤C中所建立的模型，采用权重多目标方法求解，并得到调度结果。
[0008]步骤E.对负荷信息进行滚动优化实时更新调度结果。
[0009]进一步，步骤A中的集群电动汽车基本信息包括EV到场时间、预计离场时间、电池容量、到场时的车载电池荷电状态和离场时所需要达到的预期SOC值，负荷功率信息为某地区历史若干日的负荷功率数据，火电机组运行信息包括火电机组最大、最小出力、爬坡率约束、运行成本系数等信息，分时电价信息包括某地区日不同时段的充电电价和放电电价。
[0010]进一步，步骤B中，根据采集的历史信息，考虑采用长短期记忆网络(LSTM)算法对负荷进行预测，以得到下一日的负荷功率：
[0011][0012]S(t),S(t
‑
1),...,S(t
‑
96+1),
[0013]C(t),C(t
‑
1),...,C(t
‑
96+1))
[0014]式中：R
p
(t)表示第t个调度时段的所有EV的充放电功率向量，其大小为N*1；S(t)表示第t个调度时段的所有EV的在场状态向量；C(t)表示第t个调度时段的充放电电价向量，大小为2*1。
[0015]进一步，步骤C中建立的日内模型目标函数如下，负荷平抑目标为：
[0016][0017]min f1＝K
var,day
[0018]t∈[t,t+3][0019]成本最优目标为：
[0020][0021][0022][0023]L
ET
＝L
c
E
s
DoD
[0024][0025]min f2＝C
ev
+C
B
+C
plant
+C
wind
[0026]其中，P
ev
(t)表示t时刻所有电动汽车的总净充放电功率；分别表示第n辆EV在t时间段下的充电电量、放电电量；K
var,day
分别表示日内优化与参考值的方差；为负荷预测功率；表示优化参考功率，由调度中心发送；λ
tou，t
、λ
feed，t
表示在t时间段下的充电电价和放电电价；B
Cost
表示EV单位放电电量产生的电池折旧费用；C
bat
表示电池的基础成本；L
ET
表示电池寿命，以kWh为单位；L
c
是以循环次数表示的电池寿命；E
s
表示电池的总存储能量；DoD表示EV放电深度；a、b、c均为火电机组运行成本的二次拟合系数；S
c
为单位煤炭价格。
[0027]更进一步，步骤C中，充分考虑系统各单位的各类物理约束与EV出行约束，约束条件包括：
[0028][0029]P
plant,min
<P
plant
(t)<P
plant,max
[0030]‑
ε1P
plant,max
<P
plant
(t)
‑
P
plant
(t
‑
1)<ε2P
plant,max
[0031][0032][0033]δ
dischg
·
δ
chg
＝0
[0034][0035][0036]其中，P
plant
(t)表示t时刻的火电机组的出力；P
plant,min
、P
plant,max
分别表示该火电机组的理论最小出力功率和最大出力功率；ε1、ε2分别表示机组的向下和向上的爬坡率，限制机组单位时间的功率调整量，分别表示第n辆EV在t时段的最大充电、放电电量；δ
chg
、δ
dischg
表示EV充放电状态0
‑
1变量，以保证充电与放电不同时进行，SOC
n,min
表示第n辆EV的SOC最小值；SOC
n,arr
、SOC
n,dep
分别表示第n辆EV的到场SOC值、离场SOC值；η
chg,n
、η
dischg,n
分别表示第n辆EV的充、放电效率。
[0037]优选地，步骤D中，针对上述两个目标函数，采用权重多目标方法对多目标问题进行求解。
[0038]优选的，步骤E中，基于模型预测控制理论(MPC)理论，对负荷信息进行实时预测更新，以实时更新调度结果。
附图说明
[0039]图1是本专利技术的控制框架图；
[0040]图2是本专利技术方法的流程图；
[0041]图3是基于MPC的负荷平抑实时控制原理图；
具体实施方式
[0042]下面结合附图，对本专利技术作详细说明。
[0043]图1所示为本专利技术的控制框架。电网与聚合商之间存在信息传递，聚合商采集其下属各电动汽车的出行信息数据并控制电动汽车的充放电功率，电网采集火电机组的运行信息并根据系统总体的优化结果对火电机组的运行功率进行调整。
[0044]图2所示为电动汽车参与负荷平抑的实时功率控制流程图。包含如下步骤：
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.本发明一种基于MPC的电动汽车参与负荷平抑的实时功率控制方法，包含：步骤A.采集电动汽车出行、负荷功率、火电机组运行及分时电价信息；步骤B.根据采集的各类历史信息数据，采用神经网络算法对负荷进行预测，得到下一日的负荷预测值；步骤C.建立考虑负荷平抑、系统功率平衡约束、火电机组约束及各类成本的日内调控模型；步骤D.基于步骤C中所建立的模型，采用权重多目标方法求解，并得到调度结果。步骤E.对负荷信息进行滚动优化实时更新调度结果。2.根据权利要求1所述的一种基于MPC的电动汽车参与负荷平抑的实时功率控制方法，其特征在于：步骤A中的集群电动汽车基本信息包括EV到场时间、预计离场时间、电池容量、到场时的车载电池荷电状态和离场时所需要达到的预期SOC值，负荷功率信息为某地区历史若干日的负荷功率数据，火电机组运行信息包括火电机组最大、最小出力、爬坡率约束、运行成本系数等信息，分时电价信息包括某地区日不同时段的充电电价和放电电价。3.根据权利要求2所述的一种基于MPC的电动汽车参与负荷平抑的实时功率控制方法，其特征在于：所述步骤B中，根据采集的各类历史信息数据，采用神经网络算法对负荷进行预测，得到下一日的负荷预测值，LSTM单元输入的输出关系为：S(t),S(t
‑
1),...,S(t
‑
96+1),C(t),C(t
‑
1),...,C(t
‑
96+1))式中：R
p
(t)表示第t个调度时段的所有EV的充放电功率向量，其大小为N*1；S(t)表示第t个调度时段的所有EV的在场状态向量；C(t)表示第t个调度时段的充放电电价向量，大小为2*1。LSTM单元通过门机制(遗忘门、输入门、输出门)来进行较为准确的预测，各个门的作用为：1)遗忘门：选择去除负荷功率、EV在场状态、EV的荷电状态、充放电电价等数据中的弱相关信息f
t
＝σ(W
f
·
[h
t
‑1,x
t
]+b
f
)式中：h
t
‑1表示t
‑
1时刻隐藏层的输出(存储负荷功率、EV在场状态、EV的荷电状态、电价等信息)；x
t
表示t时刻的输入负荷功值；σ表示sigmoid激活函数；f
t
表示遗忘门输出；W
f
表示遗忘门权重矩阵；b
f
表示遗忘门偏移值矩阵；2)输入门：与sigmoid层、隐藏层一同更新记忆单元的状态i
t
＝σ(W
i
·
[h
t
‑1,x
t
]+b
i
))式中：i
t
表示输入门输出；W
i
表示输入门权重矩阵；b
i
表示输入门偏移值矩阵；表示t时刻单元状态关于负荷功率、EV在场状态、EV的荷电状态、电价等信息的更新值；W
C
、b
C
分别表示神经元权重矩阵和偏移值矩阵；C
t
表示t时刻单元状态中保留的负荷功率、EV在场状态、EV的荷电状态、电价等数据的重要信息。
3)输出门：输出负荷信息预测结果。4.根据权利要求3所述的一种基于MPC的电动汽车参与负荷平抑的实时功率控制方法，其特征在于：所述步骤B中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖信辉，胡俊杰，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：