一种基于点对点能量交互的V2G集群调控优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及V2G(车辆到电网)集群调控技术领域，具体提供了一种基于点对点能量交互的V2G集群调控优化方法及装置，包括：求解预先构建的日前充放负荷调控优化模型，得到第一优化结果；基于第一优化结果，得到微型电网中产消者的功率调控计划利用微型电网中产消者的功率调控计划对微型电网中产消者进行功率调控；其中，进行功率调控期间，基于预先构建的实时充放负荷调控优化模型生成微型电网中电动汽车储能集群的充放电计划，并利用电动汽车储能集群的充放电计划对微型电网中电动汽车储能集群进行功率调控。本发明专利技术提供的技术方案不仅可以实现电力系统短期的能量平衡，维护电力系统的稳定性，还可以有效缓解电动汽车储能集群的上级代理商的运算压力。的上级代理商的运算压力。的上级代理商的运算压力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于点对点能量交互的V2G集群调控优化方法及装置


[0001]本专利技术涉及V2G集群调控
，具体涉及一种基于点对点能量交互的V2G集群调控优化方法及装置。

技术介绍

[0002]随着分布式能源和电动汽车的快速发展，以及电力市场逐步面向第三方市场主体开放，电动汽车集群以移动储能的形式作为需求侧的分布式负荷资源，提供双向充放电服务，成为电能量的产消者，在配网中的重要性日益上升。
[0003]但当前大部分电动汽车储能集群的规模有限，达不到参与电力市场的门槛；参与交易的少部分电动汽车储能集群对于需求响应市场的电价信息响应积极性不高，从而电动汽车储能集群无法发挥其灵活储能资源的价值。此外，繁复的小规模交易也会带来电力市场计算冗余、信息安全风险大等问题。现有电动汽车接入电网的调控方法，只能参与消纳光伏等清洁能源的多发电能量，无法有效消除实时市场的电能偏差。

技术实现思路

[0004]为了克服上述缺陷，本专利技术提出了一种基于点对点能量交互的V2G集群调控优化方法及装置。
[0005]第一方面，提供一种基于点对点能量交互的V2G集群调控优化方法，所述基于点对点能量交互的V2G集群调控优化方法包括：
[0006]求解预先构建的日前充放负荷调控优化模型，得到第一优化结果；
[0007]基于所述第一优化结果，得到微型电网中产消者的功率调控计划；
[0008]利用所述微型电网中产消者的功率调控计划对所述微型电网中产消者进行功率调控；
[0009]其中，进行功率调控期间，基于预先构建的实时充放负荷调控优化模型生成微型电网中电动汽车储能集群的充放电计划，并利用所述电动汽车储能集群的充放电计划对微型电网中电动汽车储能集群进行功率调控。
[0010]优选的，所述第一优化结果包括下述中的至少一种：产消者中的光伏出力、微型燃气轮机出力、电动汽车储能集群功率、产消者之间进行功率交互需求的功率、产消者之间进行功率交互供给的功率。
[0011]进一步的，所述预先构建的日前充放负荷调控优化模型包括：
[0012]以微型电网所管理产消者群的社会效益最大为目标的目标函数，以及为日前充放负荷调控优化配置的约束条件。
[0013]进一步的，所述以微型电网所管理产消者群的社会效益最大为目标的目标函数的计算式如下：
[0014][0015]上式中，F
i
为第i个微型电网所管理产消者群的社会效益，N
i,pro
为第i个微型电网内产消者数量，T为调控时段总数，a、b、d分别为燃气轮机的第一固定参数、第二固定参数、第三固定参数，为产消者h在时间段t的微型燃气轮机出力，g
i,hp
为产消者h和产消者p之间的网损参数，为产消者h在时间段t与产消者p进行功率交互需求的功率。
[0016]进一步的，所述为日前充放负荷调控优化配置的约束条件包括下述中的至少一种：光伏出力上下限约束、微型燃气轮机出力上下限约束、储能装置的储能上下限约束、电动汽车储能集群功率上下限约束、产消者之间进行功率交互需求的功率上下限约束、产消者之间进行功率交互供给的功率上下限约束、功率平衡约束。
[0017]进一步的，所述功率平衡约束的计算式如下：
[0018][0019]上式中，为产消者h在时间段t进行功率交互供给的功率，为产消者h在时间段t的日用负荷，为产消者h在时间段t的储能功率，为产消者h在时间段t的光伏出力；
[0020]其中，所述产消者h在时间段t进行功率交互供给的功率的计算式如下：
[0021][0022]优选的，所述基于预先构建的实时充放负荷调控优化模型生成微型电网中电动汽车储能集群的充放电计划，包括：
[0023]求解预先构建的实时充放负荷调控优化模型，得到第二优化结果；
[0024]基于所述第二优化结果，得到微型电网中电动汽车储能集群的充放电计划。
[0025]进一步的，所述第二优化结果包括下述中的至少一种：产消者中的电动汽车储能集群之间进行功率交互需求的功率、产消者中的电动汽车储能集群之间进行功率交互供给的功率。
[0026]进一步的，所述预先构建的实时充放负荷调控优化模型包括：
[0027]以电能偏差最小为目标的目标函数，以及为实时充放负荷调控优化配置的约束条件。
[0028]进一步的，所述以电能偏差最小为目标的目标函数的计算式如下：
[0029][0030]上式中，M
o,ev
为具有供电能力的电动汽车储能集群产消者集合，e
m
为第m个电动汽车储能集群的成本系数，为第m个电动汽车储能集群进行功率交互供给的实际功率。
[0031]进一步的，所述为实时充放负荷调控优化配置的约束条件包括下述中的至少一种：电动汽车储能集群进行功率交互的功率平衡约束、电动汽车储能集群进行功率交互供给的功率约束。
[0032]进一步的，所述电动汽车储能集群进行功率交互的功率平衡约束的计算式如下：
[0033][0034]所述电动汽车储能集群进行功率交互供给的功率约束的计算式如下：
[0035][0036]上式中，M
α,ev
为需要功率需求的电动汽车储能集群产消者集合，为第j个电动汽车储能集群进行功率交互需求的实际功率，为第m个电动汽车储能集群进行功率交互供给的功率下限值，为第m个电动汽车储能集群进行功率交互供给的功率上限值。
[0037]第二方面，提供一种基于点对点能量交互的V2G集群调控优化装置，所述基于点对点能量交互的V2G集群调控优化装置包括：
[0038]求解模块，用于求解预先构建的日前充放负荷调控优化模型，得到第一优化结果；
[0039]分析模块，用于基于所述第一优化结果，得到微型电网中产消者的功率调控计划；
[0040]第一调控模块，用于利用所述微型电网中产消者的功率调控计划对所述微型电网中产消者进行功率调控；
[0041]第二调控模块，用于进行功率调控期间，基于预先构建的实时充放负荷调控优化模型生成微型电网中电动汽车储能集群的充放电计划，并利用所述电动汽车储能集群的充放电计划对微型电网中电动汽车储能集群进行功率调控。
[0042]优选的，所述第一优化结果包括下述中的至少一种：产消者中的光伏出力、微型燃气轮机出力、电动汽车储能集群功率、产消者之间进行功率交互需求的功率、产消者之间进行功率交互供给的功率。
[0043]进一步的，所述预先构建的日前充放负荷调控优化模型包括：
[0044]以微型电网所管理产消者群的社会效益最大为目标的目标函数，以及为日前充放负荷调控优化配置的约束条件。
[0045]进一步的，所述以微型电网所管理产消者群的社会效益最大为目标的目标函数的计算式如下：
[0046][0047]上式中，F
i
为第i个微型电网所管理产消者群的社会效益，N
i,pro
为第i个微型电网内产本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于点对点能量交互的V2G集群调控优化方法，其特征在于，所述方法包括：求解预先构建的日前充放负荷调控优化模型，得到第一优化结果；基于所述第一优化结果，得到微型电网中产消者的功率调控计划；利用所述微型电网中产消者的功率调控计划对所述微型电网中产消者进行功率调控；其中，进行功率调控期间，基于预先构建的实时充放负荷调控优化模型生成微型电网中电动汽车储能集群的充放电计划，并利用所述电动汽车储能集群的充放电计划对微型电网中电动汽车储能集群进行功率调控。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一优化结果包括下述中的至少一种：产消者中的光伏出力、微型燃气轮机出力、电动汽车储能集群功率、产消者之间进行功率交互需求的功率、产消者之间进行功率交互供给的功率。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先构建的日前充放负荷调控优化模型包括：以微型电网所管理产消者群的社会效益最大为目标的目标函数，以及为日前充放负荷调控优化配置的约束条件。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述以微型电网所管理产消者群的社会效益最大为目标的目标函数的计算式如下：上式中，F
i
为第i个微型电网所管理产消者群的社会效益，N
i,pro
为第i个微型电网内产消者数量，T为调控时段总数，a、b、d分别为燃气轮机的第一固定参数、第二固定参数、第三固定参数，为产消者h在时间段t的微型燃气轮机出力，g
i,hp
为产消者h和产消者p之间的网损参数，为产消者h在时间段t与产消者p进行功率交互需求的功率。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述为日前充放负荷调控优化配置的约束条件包括下述中的至少一种：光伏出力上下限约束、微型燃气轮机出力上下限约束、储能装置的储能上下限约束、电动汽车储能集群功率上下限约束、产消者之间进行功率交互需求的功率上下限约束、产消者之间进行功率交互供给的功率上下限约束、功率平衡约束。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述功率平衡约束的计算式如下：上式中，为产消者h在时间段t进行功率交互供给的功率，为产消者h在时间段t的日用负荷，为产消者h在时间段t的储能功率，为产消者h在时间段t的光伏出力；其中，所述产消者h在时间段t进行功率交互供给的功率的计算式如下：7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先构建的实时充放负荷调控优化模型生成微型电网中电动汽车储能集群的充放电计划，包括：
求解预先构建的实时充放负荷调控优化模型，得到第二优化结果；基于所述第二优化结果，得到微型电网中电动汽车储能集群的充放电计划。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第二优化结果包括下述中的至少一种：产消者中的电动汽车储能集群之间进行功率交互需求的功率、产消者中的电动汽车储能集群之间进行功率交互供给的功率。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预先构建的实时充放负荷调控优化模型包括：以电能偏差最小为目标的目标函数，以及为实时充放负荷调控优化配置的约束条件。10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述以电能偏差最小为目标的目标函数的计算式如下：上式中，M
o,ev
为具有供电能力的电动汽车储能集群产消者集合，e
m
为第m个电动汽车储能集群的成本系数，为第m个电动汽车储能集群进行功率交互供给的实际功率。11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述为实时充放负荷调控优化配置的约束条件包括下述中的至少一种：电动汽车储能集群进行功率交互的功率平衡约束、电动汽车储能集群进行功率交互供给的功率约束。12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述电动汽车储能集群进行功率交互的功率平衡约束的计算式如下：所述电动汽车储能集群进行功率交互供给的功率约束的计算式如下：上式中，M
α,ev
为需要功率需求的电动汽车储能集群产消者集合，为第j个电动汽车储能集群进行功率交互需求的实际功率，为第m个电动汽车储能集群进行功率交互供给的功率下限值，为第m个电动汽车储能集群进行功率交互供给的功率上限值。13.一种基于点对点能量交互的V2G集群调控优化装置，其特征在于，所述装置包括：求解模块，用于求解预先构建的日前充放负荷调控优化模型，得到第一优化结果；分析模块，用于基于所述第一优化结果，得到微型电网中产消者的功率调控计划；...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文，杨烨，王若晗，李静，刘明光，李茜，陈云龙，刘昳娟，彭晓峰，王明才，石天琛，刘敦楠，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司营销服务中心计量中心国网山东省电力公司北京华电能源互联网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：