一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法及系统，旨在提高电动汽车需求响应调度潜力。其中方法包括：分析多场景下充电站运行特性与用户充能特性，构建充电负荷特性模型；基于充电负荷特性模型，使用基于模糊评估的DEMATEL

【技术实现步骤摘要】
一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法及系统


[0001]本专利技术涉及电网需求侧研究领域，尤其是涉及一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法及系统。

技术介绍

[0002]随着可再生能源渗透率的不断升高，可再生能源机组出力不确定性导致电力系统稳定性降低。电网需求侧资源供给作为灵活性资源，其参与需求响应进行调控对于新能源为主的电力系统显得愈发重要。电动汽车作为重要的电网需求侧可调度资源，其参与需求响应能提高电力系统的稳定性和可靠性，但其充能行为受到个人偏好和社会因素的多重影响，因此其对电力系统乃至能源系统的运行、调度、规划产生的影响具有多元化和复杂化等特性，亟需深入挖掘影响用户充能特性的主导因素，构建多场景、多时空的用户行为偏好模型，充分利用用户响应调控机制提高电力系统稳定性。
[0003]电动汽车参与需求响应能更好的提高电网运行的稳定性，提高电网的运行效益。而由于复杂社会环境下影响电动汽车充能行为的多重因素具有复杂化，多元化特性，因此探讨各因素间的耦合关系，挖掘影响用户充能行为的主导因素，进而调控主导因素能更好的实现电动汽车可调资源参与电网调度。准确的评估影响电动汽车充能行为的多因素对研究需求响应策略具有重要意义，有助于从理论、控制等方面提高电网的稳定性，降低电网运行负荷的波动性，增加运行收益。
[0004]现有方法在考虑电动汽车用户参与需求响应时多为主观设置用户参与度，对多因素的耦合特性考虑较少；或定性考虑了用户的后悔心理及非理性选择，对于用户行为的影响因素研究仍显不足。
[0005]在研究用户充能行为的影响因素时，仅分析因素
‑
行为间的影响关系，未深入分析各因素间的耦合关系，无法确定多因素中的主导因素。
[0006]现有电动汽车优化调度方法对于用户自身意愿的研究仍尚显不足，未能充分利用多因素实现电动汽车参与电网调度的最大化。

技术实现思路

[0007]本专利技术提出了一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法及系统，旨在提高电动汽车需求响应调度潜力。
[0008]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0009]一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法，包括以下步骤：
[0010]S1、分析多场景下充电站运行特性与用户充能特性，构建充电负荷特性模型；
[0011]S2、基于所述充电负荷特性模型，使用基于模糊评估的DEMATEL
‑
AISM法，分析社会环境下人为因素与社会因素对用户充能行为的影响程度，确定各个人为因素及社会因素间的耦合关系，并确定各场景下的主导因素；
[0012]S3、基于所述主导因素，制定多因素影响下的用户调控策略。
[0013]进一步地，步骤S1中，所述分析多场景下充电站运行特性与用户充能特性，构建充电负荷特性模型包括以下步骤：
[0014]分析多场景下电动汽车充电站及单体电动汽车的充能特性；
[0015]梳理充电站内用电负荷与外界环境、用户充能行为及充电站运行特性间存在的耦合关系，计算日负荷数据的标准差及峰谷差，构建充电负荷特性模型；
[0016]其中，采用样本标准差衡量日负荷的波动性：
[0017][0018]式中，σ为负荷样本标准差；y
t
为t时刻的负荷值；为一日内负荷平均值；
[0019]采用最大峰谷差百分比，衡量负荷曲线的峰谷差水平：
[0020][0021]式中，D
pv
为最大峰谷差百分比；y
tmax
为负荷曲线峰值；y
tmin
为负荷曲线谷值。
[0022]进一步地，步骤S2具体为通过矩阵及图论的方法确定各场景下的主导因素，获得用户充能行为层级系统最简的层次化拓扑图，包括以下步骤：
[0023]根据影响用户充能行为的多个因素构建直接影响矩阵M；
[0024]对所述直接影响矩阵M通过归范化得到综合影响矩阵T；
[0025]基于所述综合影响矩阵T，得到多个评价指标，并引入AISM模型，得到包含影响度的用户充能行为层级系统；
[0026]基于所述用户充能行为层级系统，确定各场景下的主导因素。
[0027]进一步地，所述直接影响矩阵M的表达式为：
[0028]M＝(m
ij
)
m
×
m
[0029]式中，M为m
×
m的直接影响矩阵；元素m
ij
为因素g
i
对因素g
j
的直接影响程度；m
ii
＝0，i＝1，2，
…
，m。
[0030]进一步地，通过规范化影响矩阵N对所述直接影响矩阵M进行规范化，其表达式为：
[0031][0032][0033]式中，Maxvar为规范化基准值；
[0034]得到为综合影响矩阵T；其表达式为：
[0035][0036]式中，t
ij
表示因素g
i
对因素g
j
产生的直接影响加上间接影响的程度，即综合影响
程度；I为单位矩阵。
[0037]进一步地，基于所述综合影响矩阵T，以均值与系统总体标准差σ2之和为基准求取截距λ，计算公式如下：
[0038][0039][0040][0041]根据截距λ，由综合影响矩阵T计算得到关系矩阵A，规则如下：
[0042][0043]由关系矩阵A计算得到自乘矩阵B，并通过连乘法获得可达矩阵R，计算公式如下：
[0044]B＝A+I
[0045]B
s
＝B
s+1
＝R,s＝1,2,...
[0046]根据可达矩阵R，构建UP型与DOWN型层级系统；由可达矩阵R进行缩点及缩边，获得缩点可达矩阵R
’
与骨架矩阵S
’
：
[0047]S'＝R'
‑
(R'
‑
I)2‑
I
[0048]将所述骨架矩阵S
’
进行增点，获得一般性骨架矩阵S；
[0049]将所述综合影响矩阵T中对应的影响度数值代入一般性骨架矩阵S中，获得矩阵TS，从而获得用户充能行为层级系统。
[0050]进一步地，所述评价指标包括功能区、电站规模、节假工作日、时间节点、电价、初始电量、电量焦虑度、电价敏感度、充电功率及充电意愿度。
[0051]进一步地，步骤S3中，所述用户调控策略为利用影响用户充能行为因素间的耦合关系，在分时电价的基础上制定的综合利用多因素、重点调控主导因素的调控策略，以最大化提高电动汽车参与需求响应的参与度。
[0052]进一步地，分时电价激励方法的表达式为：
[0053][0054]T
est
为第e辆电动汽车充电开始时刻；T
eet
为电动汽车入网时刻；R1为[0,1]之间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、分析多场景下充电站运行特性与用户充能特性，构建充电负荷特性模型；S2、基于所述充电负荷特性模型，使用基于模糊评估的DEMATEL
‑
AISM法，分析社会环境下人为因素与社会因素对用户充能行为的影响程度，确定各个人为因素及社会因素间的耦合关系，并确定各场景下的主导因素；S3、基于所述主导因素，制定多因素影响下的用户调控策略。2.根据权利要求1所述的一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法，其特征在于，步骤S1中，所述分析多场景下充电站运行特性与用户充能特性，构建充电负荷特性模型包括以下步骤：分析多场景下电动汽车充电站及单体电动汽车的充能特性；梳理充电站内用电负荷与外界环境、用户充能行为及充电站运行特性间存在的耦合关系，计算日负荷数据的标准差及峰谷差，构建充电负荷特性模型；其中，采用样本标准差衡量日负荷的波动性：式中，σ为负荷样本标准差；y
t
为t时刻的负荷值；为一日内负荷平均值；采用最大峰谷差百分比，衡量负荷曲线的峰谷差水平：式中，D
pv
为最大峰谷差百分比；为负荷曲线峰值；为负荷曲线谷值。3.根据权利要求1所述的一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法，其特征在于，步骤S2具体为通过矩阵及图论的方法确定各场景下的主导因素，获得用户充能行为层级系统最简的层次化拓扑图，包括以下步骤：根据影响用户充能行为的多个因素构建直接影响矩阵M；对所述直接影响矩阵M通过归范化得到综合影响矩阵T；基于所述综合影响矩阵T，得到多个评价指标，并引入AISM模型，得到包含影响度的用户充能行为层级系统；基于所述用户充能行为层级系统，确定各场景下的主导因素。4.根据权利要求3所述的一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法，其特征在于，所述直接影响矩阵M的表达式为：M＝(m
ij
)
m
×
m
式中，M为m
×
m的直接影响矩阵；元素m
ij
为因素g
i
对因素g
j
的直接影响程度；m
ii
＝0，i＝1，2，
…
，m。5.根据权利要求4所述的一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法，其特征在于，通过规范化影响矩阵N对所述直接影响矩阵M进行规范化，其表达式为：
式中，Maxvar为规范化基准值；得到为综合影响矩阵T；其表达式为：式中，t
ij
表示因素g
i
对因素g
j
产生的直接影响加上间接影响的程度，即综合影响程度；I为单位矩阵。6.根据权利要求5所述的一种考虑多因素影响的电动汽车充能调度方法，其特征在于，基于所述综合影响矩阵T，以均值与系统总体标准差σ2之和为基准求取截距λ，计算公式如下：下：下：根据截距λ，由综合影响矩阵T计算得到关系矩阵A，规则如下：由关系矩阵A计算得到自乘矩阵B，并通过连乘法获得可达矩阵R，...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚寅，朱烨冬，李东东，周波，林顺富，
申请(专利权)人：上海电力大学，
类型：发明
国别省市：