【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电动汽车优化调度，尤其涉及一种电动汽车虚拟储能集群调度目标协同优化方法及系统。
技术介绍
1、电动汽车保有量持续增加，电动汽车储能电池的合理利用是世界各国的研究热点。电动汽车参与电网协同调度将涉及多方面协同目标，多目标遗传算法（multi-objective genetic algorithm; moga）是专门设计用于处理同时考虑多个目标函数的优化问题，可按照电动汽车参与电网协同调度的发展进程及时改进调整。现有电动汽车集群调度的模式单一以及其参与电网调度的不稳定性，需要电动汽车虚拟储能集群调度的目标协同优化策略，保障电网调度响应、经济性和考虑用户意愿等目标。
2、现有集群电动汽车虚拟储能参与区域电网协同调度中，存在电网调度响应不充分、运营经济性不高且未充分考虑用户意愿的缺陷，并且电网调度中心承受较大的数据采集、存储和计算压力，调度效率较低。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种电动汽车虚拟储能集群调度目标协同优化方法及系统...
【技术保护点】
1.一种电动汽车虚拟储能集群调度目标协同优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A中建立用于分层能量管理的分层架构包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤A中将电动汽车划分为集群包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤B中构建多目标量子遗传算法包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤B中对预设模型进行求解，得到多目标量子遗传能量管理策略包括：
6.一种电动汽车虚拟储能集群调度目标协同优化系统，其特征在于，所述
<...【技术特征摘要】
1.一种电动汽车虚拟储能集群调度目标协同优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤a中建立用于分层能量管理的分层架构包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤a中将电动汽车划分为集群包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤b中构建多目标量子遗传算法包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤b中对预设模型进行求解，得到多目标量子遗传能量管理策略包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：卢钺，王琼，刘顺，何绍文，刘洋，杨洋，张诗慧，冯丽利，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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