【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及虚拟电厂优化调控，具体为面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统及方法。
技术介绍
1、在全球数字化、智能化进程以及能源变革新时代发展背景下，能源企业从生产型向服务型转型发展已经成为全球性趋势。能源行业市场化体制机制改革同时也在不断深入推进，智能电网、新能源、终端用能电气化等能源新技术与电力物联网等新一代信息通信技术不断融合发展，综合能源服务产业将进入快速成长期。
2、随着大规模电动汽车的接入，需求侧负荷由传统的刚性、消费性向柔性、生产与消费兼具型转变，其灵活性大大提高。电动汽车作为一种绿色、清洁、零排放的新型交通工具，大规模的渗透入交通网络和电力网络，它有望完全代替传统燃油交通工具，成为世界范围内的关键研究领域之一。
3、随着大规模电动汽车普及后，其对电力系统的影响力也日益增大，若不对其行为加以控制，那么将会给电力系统安全性、经济性带来巨大的不利影响。特别是电动汽车充电负荷与电网负荷相叠加会进一步加重电网的峰谷差从而导致配电网线路潮流越限与变压器过载等严重问题。
4、虚拟电厂作为一种特殊的电厂，通过先进信息通信技术和软件系统，实现分布式发电、储能系统、可控负荷、电动汽车等的协调优化，以此参与电力市场和电网运行的电源协调管理。
5、含大规模充电桩的虚拟电厂通过先进的控制、计量、通信等技术聚合分布式电源、可控柔性负荷、储能系统、电动汽车等不同类型的分布式电源，并通过更高层面的软件构架实现多个分布式能源的协调优化运行，使其能够参与电力市场和辅助服务市场运营，充分挖掘分
6、目前已经有许多学者面向电动汽车参与有序调控做了很多研究。在电动汽车充放电调控建模方面，学者主要选择两阶段随机规划模型、鲁棒优化模型、选择确定性模型等合适的数学描述对电动汽车充电行为进行表征，然而规模化分布式电动汽车资源存在物理节点分散、信息获取困难、利益主体众多，其聚合互动辅助电力系统运行还需要破解低时延信息互动、协同控制、商业互动模式等诸多技术问题。
7、因此，亟需提供一种面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统及方法，上层从虚拟电厂整体出发对所有参与有序充放的电动汽车进行空间域度的优化调控，下层依次从局部各地出发对所有参与有序充放的电动汽车进行时间域度的优化调控。
技术实现思路
1、为避免现有技术存在的上述问题，本专利技术的目的在于提供面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统及方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，包括虚拟电厂、上层的空间域度优化和下层的时间域度优化；所述空间域度优化包括基于uc-opf的上层优化控制策略模型，所述时间域度优化包括基于rtd的下层优化控制策略模型；所述空间域度优化与虚拟电厂连接，虚拟电厂与时间域度优化连接。
3、在上层空间域度优化中，从虚拟电厂整体出发，协同热电联产机组、风电、光伏和大规模电动汽车，求解得到电动汽车参与有序充放电的最佳地理节点、在这些节点参与需求响应的快充电动汽车和慢充电动汽车数量上限、以及在这些节点峰、平、谷不同时段参与需求响应的快充和慢充电动汽车数量上限。上层空间域的优化目标是根据各机组参数、风电及光伏预测曲线、日负荷、电动汽车充放电价格、电动汽车数量等因素，提出一种基于uc-opf的优化模型，从空间域度对各类电动汽车充放电位置进行优化。通过虚拟电厂合理地将配电网中所有参与有序充放的电动汽车分配到每个节点，保证系统运行经济性。
4、本专利技术进一步设置为，所述基于uc-opf的上层优化控制策略模型考虑到虚拟电厂内热电联产机组、风机、光伏及大规模电动汽车；优化目标函数表示如下：
5、
6、式中，表示在场景s下的各目标函数，j取值1-6，其中f1表示内热电联产机组燃料成本，f2表示热电联产机组启停成本阶跃函数，f3表示一个燃料机组pm2.5排放，f4表示风电、光伏运行维护成本，f5表示弃风、弃光的惩罚成本，f6表示碳交易成本；
7、经归一化处理后优化函数表述如下：
8、
9、式中，t表示时刻，t表示一天中的时刻分段数。
10、本专利技术进一步设置为，为满足含大规模电动汽车的虚拟电厂供需平衡，即在任何场景任何时间所有热电联产机组、风电、光伏、大规模电动汽车放电必须和基本负荷、电动汽车充电功率平衡公式如下：
11、
12、式中：ui，t表示机组i在t时刻的运行状态，1表示在线，0表示离线；pd，t为电动汽车总放电功率；pc，t为电动汽车总充电功率；pb为在t时刻总基荷需求，ppv,t为光伏系统出力值，△ppv,t为光伏系统弃光量。pw,t为风机系统出力值，△pw,t为风机系统弃风量。nd,t为参与放电的电动汽车数量。nc,t为参与充电的电动汽车数量。
13、本专利技术进一步设置为，所述基于uc-opf的上层优化控制策略模型还包括每个单元机组输出功率约束、系统总体机组输出功率约束、机组最小启停时间约束、风力发电和光伏发电出力值约束以及各地可参与需求响应的快充电动汽车和慢充电动汽车上限约束。
14、本专利技术进一步设置为，所述每个单元机组输出功率约束如下：
15、
16、式中：为机组i最小出力；为机组i最大出力；
17、系统总体机组输出功率约束如下：
18、
19、式中：rt为系统在t时刻的旋转备用，机组i的最大出力，nd,t为参与放电的电动汽车数量，nc,t为参与充电的电动汽车数量。
20、一旦机组计划被提交，其必须保持离线或者在线至少一段时间才可以切换至下一个状态。因此所述机组最小启停时间约束为：
21、
22、
23、式中，t时段内第i辆电动汽车的充放电功率为xi,t，是最小停机时间，为最小启动时间。为机组i在时刻t内连续离线时间，为机组i在时刻t内连续在线时间；
24、所述风力发电和光伏发电出力值约束具体为：
25、
26、
27、式中，pw,t和ppv,t分别为风力系统发电出力值和光伏系统发电出力值，和分别为风力发电和光伏发电每时刻最大出力限制；
28、所述各地可参与需求响应的快充电动汽车和慢充电动汽车上限约束具体为：
29、
30、
31、式中：分别为峰、平、谷时段参与需求响应的ev数量，ev即纯电动汽车；分别为地的最大电动汽车数量上限；分别为一天当中快、慢充电动汽车数量上限；△tp、△tf、△tv分别为一天当中峰、平、谷时段。
32、本专利技术进一步设置为，所述基于rtd的下层优化控制策略模型，优化目标函数表示如下：
33、minf＝(f′7+f′8)
34、其中，f7为电动汽车充电成本，f8为最小系统剩余负荷均方差。
【技术保护点】
1.面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，包括虚拟电厂、上层的空间域度优化和下层的时间域度优化；所述空间域度优化包括基于UC-OPF的上层优化控制策略模型，所述时间域度优化包括基于RTD的下层优化控制策略模型；所述空间域度优化与虚拟电厂连接，虚拟电厂与时间域度优化连接。
2.根据权利要求1所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，所述基于UC-OPF的上层优化控制策略模型考虑到虚拟电厂内热电联产机组、风机、光伏及大规模电动汽车；优化目标函数表示如下：
3.根据权利要求2所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，所述上层优化控制策略模型还包括放电功率与充电功率平衡公式：
4.根据权利要求3所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，所述基于UC-OPF的上层优化控制策略模型还包括每个单元机组输出功率约束、系统总体机组输出功率约束、机组最小启停时间约束、风力发电和光伏发电出力值约束以及各地可参与需求响应的快充电动汽车和慢充电动汽车上限约束。
5.根据权利
6.根据权利要求1所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，所述基于RTD的下层优化控制策略模型，优化目标函数表示如下：
7.根据权利要求6所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，所述基于RTD的下层优化控制策略模型包括以下约束条件，电动汽车充放电功率约束、电动汽车离网电量约束和电动汽车可调度时间内电量约束。
8.根据权利要求7所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，所述电动汽车充放电功率约束具体为，将N辆电动汽车接入电网中，其中支持充电的记为Nc，支持V2G，即车辆到电网的记为NV2G；
9.面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控方法，采用权利要求1-8中任一项所述面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控方法，其特征在于，步骤S1所述基本参数包括热电联产机组参数、风光典型场景出力、电动汽车数量及居民负荷；
11.根据权利要求9所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控方法，其特征在于，步骤S2具体为，基于上层优化模型，从虚拟电厂整体出发，对规模化电动汽车进行空间域度的优化，确定参与需求响应的区域、各区域参与需求响应的快充电动汽车和慢充电动汽车数量上限以及电动汽车数量在峰、平、谷不同时段电动汽车数量。
12.根据权利要求9所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控方法，其特征在于，步骤S4具体为，将充电模式分为快充模式和慢充模式，在两种不同充放电价场景下分别进行车辆到电网实时调度优化；
...【技术特征摘要】
1.面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，包括虚拟电厂、上层的空间域度优化和下层的时间域度优化；所述空间域度优化包括基于uc-opf的上层优化控制策略模型，所述时间域度优化包括基于rtd的下层优化控制策略模型；所述空间域度优化与虚拟电厂连接，虚拟电厂与时间域度优化连接。
2.根据权利要求1所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，所述基于uc-opf的上层优化控制策略模型考虑到虚拟电厂内热电联产机组、风机、光伏及大规模电动汽车；优化目标函数表示如下：
3.根据权利要求2所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，所述上层优化控制策略模型还包括放电功率与充电功率平衡公式：
4.根据权利要求3所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，所述基于uc-opf的上层优化控制策略模型还包括每个单元机组输出功率约束、系统总体机组输出功率约束、机组最小启停时间约束、风力发电和光伏发电出力值约束以及各地可参与需求响应的快充电动汽车和慢充电动汽车上限约束。
5.根据权利要求4所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，所述每个单元机组输出功率约束如下：
6.根据权利要求1所述的面向虚拟电厂的大规模电动汽车双层聚合调控系统，其特征在于，所述基于rtd的下层优化控制策略模型，优化目标函数表示如下：
7.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：高敬更，康晓华，王琨，徐宏雷，李浒，梁琛，保承家，牛炜，安亮亮，袁晖，戴媛媛，肖如真，杨博然，陈仕彬，韩凯莉，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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