【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电动汽车调度，具体涉及考虑分群优化模式下负荷聚合商参与的电动汽车调度方法。
技术介绍
1、电动汽车是指使用电能作为驱动能源的车辆，具有环保、经济等优势。随着电动汽车数量的快速增长，电动汽车的管理规模和管理难度也逐渐增加。与此同时，电网侧电动汽车渗透率不断上升，电动汽车给电网带来的不确定性冲击也在逐渐增强。如何管理规模庞大的电动汽车、有效利用电动汽车灵活性优势，成为电动汽车优化调度方面亟需解决的问题。
2、目前国内外已有很多电动汽车分群优化调度的方法和成果。在电动汽车分群聚类方面，文献[朱心月,岳云涛,李炳华等.电动汽车有序充放电分群调度策略[j].科学技术与工程,2021,21(19):8023-8030.]根据车主响应意愿及响应能力对电动汽车集群进行划分；文献[侯慧,唐俊一,王逸凡等.价格与激励联合需求响应下电动汽车长时间尺度充放电调度[j].电力系统自动化,2022,46(15):46-55.]将电动汽车按照价格型需求响应和激励型需求响应进行分群调度；文献[王毅,陈进,麻秀等.采用分群优化的电动汽车与电网互动调度策略[j].电力自动化设备,2020,40(05):77-85.doi:10.16081/j.epae.202004010.]根据电动汽车的电池约束、时间约束及充放电转换次数约束，将各时段的电动汽车动态划分为常规车群和调控车群进行管理调度；文献[孙毅,葛明洋,王献春等.考虑补偿激励的电动汽车多区域优化调度策略[j/ol].上海交通大学学报:1-21[2023-04-24]]基于剩余电量可达原
3、针对电动汽车调度问题，文献[章攀钊,谢丽蓉,马瑞真等.考虑电动汽车集群可调度能力的多主体两阶段低碳优化运行策略[j].电网技术,2022,46(12):4809-4825.doi:10.13335/]和文献[李东东,张凯,姚寅等.基于信息间隙决策理论的电动汽车聚合商日前需求响应调度策略[j].电力系统保护与控制,2022,50(24):101-111.doi:10.19783/]分别用蒙特卡洛法和信息间隙决策理论将电动汽车可调度能力量化，利用量化的电动汽车集群可调度能力来提高调度效率；文献[邓慧琼,张晓飞,曾凡淦等.动态分时电价机制下的电动汽车充放电调度策略研究[j].智慧电力,2023,51(03):59-66+78.]利用动态分时电价建立了以电动汽车充放电费用最小，电动汽车接入所引起的电网损失最小以及对电压稳定性的影响最小的多目标优化调度模型；文献[朱磊,黄河,高松,贺瑜环,卞玉.计及风电消纳的电动汽车负荷优化配置研究[j].中国电机工程学报,2021,41(s1):194-203.doi:10.13334/]在动态分时电价中考虑了风电出力的变化，所建调度模型考虑了用户用电成本和风电消纳量；文献[朱兰,王坤,唐陇军等.考虑道路交通模型的电动汽车聚合商短时调度策略和响应激励设计[j].电网技术,2022,46(07):2699-2712.doi:10.13335/]计及用户行驶过程、充放电过程成本，综合考虑电动汽车评分、用户参与率以及距离引起的响应不确定性，设计了两步式定价的响应激励方法，建立了短时间尺度(15min)下电动汽车聚合商调度策略。上述文献虽然在调度策略中考虑到了动态分时电价，针对不同调度目标进行优化调度，但是调度流程较为繁琐，执行困难，且缺乏对分群调度情况下各聚合商调度计划分配问题的研究。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种考虑分群优化模式下负荷聚合商参与的电动汽车调度方法。
2、本专利技术的目的是这样实现的：考虑分群优化模式下负荷聚合商参与的电动汽车调度方法，它包括以下步骤：
3、s1、根据当地人口分布情况模拟电动汽车充电站的位置，并绘制充电站分布散点图；
4、s2、在步骤s1的基础上，利用一定区域内电动汽车充放电行为较为稳定的特性将电动汽车与电动汽车充电站绑定，将分散的电动汽车的分群管理转化为对位置固定的电动汽车充电站的分群管理，采用k-means方法将电动汽车进行分群聚类后分配给各聚合商进行管理，并由各聚合商提供所辖范围电动汽车充放电预测功率；
5、s3、以用户用电成本最低、负荷波动最小为优化调度目标，考虑用户需求约束、设备运行约束和分时电价的影响，构建电动汽车优化调度模型，得到总的电动汽车调度计划；在对电动汽车分群的基础上，按照各聚合商预测功率在总预测功率中的比重分配优化后的调度计划。
6、进一步的，所述步骤s2包括采用k-means方法对电动汽车分群聚类，具体实现步骤如下：
7、1)确定样本集充电桩xi(1≤i≤n)以及聚类中心的个数n；从可用的样本集中随机选择n个初始值作为聚类中心cr(r)，其中k＝1,2,...,n，并确定迭代次数r；
8、2)计算样本集中每个充电桩与每个簇中心的距离，并将数据对象分配给距离最近的簇uk；
9、3)对于每个簇，重新计算簇中心，计算公式如下，
10、
11、计算聚类评判标准函数为
12、
13、4)判断d是否收敛，若收敛，则终止迭代；否则返回步骤2)。
14、进一步的，所述步骤s3的具体实现模型包括：
15、s31、建立电动汽车充放电模型
16、电动汽车充放电约束：
17、
18、
19、式中，pi,t为第i辆电动汽车t时刻充放电功率，pchar和pdis分别为电动汽车充电功率和放电功率最大值，n为电动汽车总量，nv2g为接受调度的电动汽车总量，和分别表示第i辆电动汽车充放电起始时间和结束时间；
20、用户满意度和电动汽车soc约束：
21、
22、
23、
24、
25、式中，为第i辆电动汽车起始电量，δt为充放电时长，η为充放电效率，为第i量电动汽车期望电量，soci,t和soci,t-1分别为第i辆电动汽车t时刻和t-1时刻荷电状态，为第i辆电动汽车的最大容量；
26、s32、建立基于负荷实时变化的分时电价模型
27、
28、
29、c(pt)＝a+bpt
30、式中，pt为t时刻总负荷，为t时刻基础负荷，为所有电动汽车t时刻总调度功率，c(pt)为实时电价，a和b分别为利用泰勒展开本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.考虑分群优化模式下负荷聚合商参与的电动汽车调度方法，其特征在于，它包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的考虑分群优化模式下负荷聚合商参与的电动汽车调度方法，其特征在于，所述步骤S2包括采用k-means方法对电动汽车分群聚类，具体实现步骤如下：
3.如权利要求1所述的考虑分群优化模式下负荷聚合商参与的电动汽车调度方法，其特征在于，所述步骤S3的具体实现模型包括：
【技术特征摘要】
1.考虑分群优化模式下负荷聚合商参与的电动汽车调度方法，其特征在于，它包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的考虑分群优化模式下负荷聚合商参与的电动汽车调度方法，其特征在于，所述步骤s2...
【专利技术属性】
技术研发人员：祖文静，李鹏，田春筝，张泓楷，杨钦臣，张艺涵，鞠立伟，马星，伊特格乐，李慧璇，杨萌，郑永乐，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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