【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于能源管理和智能调度领域，涉及大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法。
技术介绍
1、随着“碳达峰，碳中和”目标的提出，我国电动汽车与风电得到了大规模发展。基于车网互动(vehicletogrid,v2g)技术，电动汽车(electricvehicle,ev)充放电功率可实现对调节信号的毫秒级响应，从而在经过集群优化管理后参与电网系统频率调节。同时，通过在风电机组的电气或机械元件中增添附加的控制环节调节俯仰角与转子速度，可使风机具备参与电力系统频率调节的能力。未来大规模电动汽车与风电可作为电力系统重要的调节资源参与电力市场服务。因此，对于电动汽车与风电在电力市场中的优化调度相关研究备受关注。
2、针对电动汽车参与电力市场的调度策略，有学者进行了深入研究。部分学者研究了电动汽车参与能量市场的优化策略。主要从考虑风电出力及车辆出行不确定性，电动汽车集群与分布式能源协同调度方法；实时市场不平衡电量惩罚，以电动汽车代理商(electricvehicle aggregator,eva)参与微网调度收益最高为目标，建立计及风险约束的eva两阶段随机优化模型；大规模电动汽车在微电网中的优化充电策略，基于模糊控制算法建立电动汽车充电优化模型进行研究。也有从考虑配电设备运行安全以及车辆充电负荷特性出发，基于分时电价，建立以电动汽车代理商收益最大、配网负荷波动最小多目标双层优化模型。
3、也有学者对电动汽车参与调频辅助服务市场的优化策略进行了研究。提出了基于云边融合的规模化ev聚合参与电网调频服务的技
4、针对风电参与电力市场中的能量市场，已有研究将风电与柔性负荷等多主体聚合为虚拟电厂，提出了一种对外参与能量市场，对内协调各主体相互配合的日前协调竞标策略。进一步提出市场第一阶段为日前能量市场出清，第二阶段考虑风电等新能源出力随机性后进行实时电能量市场交易的两阶段随机优化市场出清与定价模型。此外，随着面向风电机组的有功功率控制技术不断发展，使得风电可以参与系统频率调节，进而在能量-调频市场中获取收益。部分研究以电网日前调度计划以及调频极限为基础，提出利用风电储能服务跟踪日前调度计划并参与调频市场策略；为减小由于风电出力不确定性而导致投标失误导致的经济亏损，建立了风电与储能系统联合参与能量市场与调频辅助服务市场成本、收益模型；基于风电侧爬坡容量灵活性的辅助服务，并将其与能量-调频调峰辅助服务市场相结合，设计面向高渗透率风电的现货能量-调频服务运营机制。
5、由此可知，目前主要研究集中于电动汽车集群参与电力市场的运行优化或市场投标，较少研究电动汽车参与能量-调频市场下的功率-容量协同优化投标策略，另一方面风电可与电动汽车等合作参与市场投标，提高整体收益。风电同时参与能量市场与调频市场存在更大的获利空间，然而现有研究对于风电在能量-调频市场下的出力偏差惩罚考虑较少，部分相关研究中的惩罚成本模型计算较为复杂。故而亟需研究计及功率-容量偏差惩罚的eva与风电供应商(windpower supplier,wps)参与能量-调频市场投标方法，通过市场充分发挥电动汽车与风电在电力系统中的调节作用。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，以解决现有技术中存在的问题，并通过市场机制充分发挥电动汽车与风电在电力系统中的调节作用。
2、为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，该方法包括以下步骤：
4、s1：获取各充放电站实时运行数据，电动汽车代理商根据获取的实时运行数据对已经接入的电动汽车进行快速分类聚合，得到各类别电动汽车集群；
5、s2：建立动态可调度的边界模型，所述动态可调度边界模型，随着日内市场不断进行，电动汽车代理商实时收集站内电动汽车当前soc及离网时间信息，滚动计算所述各类型车群剩余时间段的可调度边界，同时风电供应商短时预测环境风速，计算风电实时出力边界；
6、s3：结合动态可调度边界模型，建立功率快速分配模型，所述功率快速分配模型将各类型车群的调度功率及调频备用容量计划快速分配至每辆电动汽车；
7、s4：建立电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标模型,所述实时投标模型基于市场主体博弈关系在能量-调频实时市场中引入电量及容量偏差考核惩罚，为s5中双层优化模型提供上层优化的主要目标，使得市场中的电动汽车和风电能够更好地满足系统的需求并减小实时市场中由于电动汽车及风电不确定性导致两者出力与日前计划出现的偏差量；
8、s5：建立实时能量-调频市场双层优化模型，所述实时能量-调频市场双层优化模型以电动汽车代理商或风电供应商作为上层，并以电动汽车或风电个体偏差考核成本最小为上层目标进行优化后，向能量市场下发偏差能量投标信息；下层电力交易中心根据收到的市场价格投标信息后进行市场优化出清，以系统运行成本最低为下层优化目标，并将市场实时节点边际价格返回电动汽车代理商与风电供应商；
9、s6：电动汽车代理商通过所述s3中功率快速分配模型将功率及容量计划下发至每辆电动汽车；并通过实时能量-调频市场双层优化模型，电动汽车代理商和风电供应商分别根据自身市场调度计划与系统实时调频指令快速调整功率，快速响应系统能量平衡需求及频率稳定需求。
10、进一步的，所述s1中，电动汽车代理商根据获取的实时运行数据对已经接入的电动汽车进行快速分类聚合，具体包括：
11、在实时阶段，每当电动汽车接入充电桩并上传充电相关信息时，代理商立即根据上传信息，以及制定的集群分类聚合标准对该汽车进行类别辨识；
12、分类指标为车辆初始荷电状态soc、期望soc以及离网时间，未上报信息的电动汽车划分为不可控类别，不参与优化调度；接入充电桩时，电动汽车i快速分类具体如下：
13、电动汽车初始soc类别辨识，表示为：
14、
15、式中，上标*代表日前投标模型的优化结果，为电动汽车i在初始soc参数指标下的所属类别；为日前分类聚合模型socini参数指标最优分段数；m1为分段区间编号；及为初始soc参数划分区间m1的上下边界；公式(1)判断电动汽车i的初始soc所在的socini划分区间编号，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：所述S1中，电动汽车代理商根据获取的实时运行数据对已经接入的电动汽车进行快速分类聚合，具体包括：
3.根据权利要求2所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：所述S2中，建立的动态可调度的边界模型，具体为：
4.根据权利要求3所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：所述S3中，建立的功率快速分配模型，具体为：
5.根据权利要求4所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：所述S4中，建立电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标模型，具体包括：
6.根据权利要求5所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：所述S5中，建立的实时能量-调频市场双层优化模型，具体为：
7.根据权利要求6所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实
8.根据权利要求1所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：采用驻点法将所述S5中建立的实时能量-调频市场双层优化模型，换为单层进行求解，即，建立实时能量市场出清问题的KKT系统，并将所述建立实时能量市场出清问题的KKT系统作为电动汽车代理商或风电供应商投标问题的约束条件，将电动汽车代理商与风电供应商参与能量-调频市场的实时投标问题转化为混合整数线性优化问题，对偏差考核成本中的变量乘积项及绝对值项进行线性化处理。
...【技术特征摘要】
1.大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：所述s1中，电动汽车代理商根据获取的实时运行数据对已经接入的电动汽车进行快速分类聚合，具体包括：
3.根据权利要求2所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：所述s2中，建立的动态可调度的边界模型，具体为：
4.根据权利要求3所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：所述s3中，建立的功率快速分配模型，具体为：
5.根据权利要求4所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：所述s4中，建立电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标模型，具体包括：
6.根据权利要求5所述的大规模电动汽车与风电参与能量-调频市场实时投标方法，其特征在于：所述s5中，建立的实时能量-调频市场双层优化模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：张谦，郝睿忆，邓小松，吴小汉，吴佳琦，秦天喜，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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