配电网安全约束下的充电站容量日前市场化分配方法和系统与流程

本发明属于电动汽车充电站管理与电力系统优化调度领域，特别涉及一种配电网安全约束下的充电站容量日前市场化分配方法和系统。

背景技术：

1、近年来，电动汽车产业迅速发展，充电站的建设和管理运营十分重要。传统场景的充电站容量是预定义的，忽略了由于配电网资源的有限性，充电站并不总能以额定容量运行这一实际情况，容量无法依据配电网运行状况进行动态优化。因此急需一种方案在市场化的容量分配时既保证配电网的安全运行，又引导充电站根据其真实的容量价值参与竞争，从而实现资源配置的效率最优。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的不足，本发明提供了一种配电网安全约束下的充电站容量日前市场化分配方法和系统，以解决现有evcs容量市场出清研究中存在的容量动态调节不足和不确定性表征方法过于保守的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案。

3、本发明首先公开了一种配电网安全约束下的充电站容量日前市场化分配方法，该方法包括以下步骤：

4、步骤1：获取交通网、配电网和充电站的各项参数，在日前阶段引入充电容量市场，基于配电网约束构建充电站容量出清模型，包括第一阶段的日前配电网成本最小化模型和第二阶段的日前再调度模型，对两阶段模型进行鲁棒优化；

5、步骤2：根据原始模拟充电负荷的数据集构建椭球不确定性集合，并基于顶点链接算法sgvl将椭球不确定性集合转化为多面体不确定性集合，实现用于描述电动汽车充电负荷的预测误差的不确定性环境下的数据驱动的负荷建模；

6、步骤3：基于负荷建模结果，从鲁棒优化后的充电站容量出清模型中提取主问题和子问题，构造可行性割平面约束，基于改进的benders对偶分解方法对所述主问题和子问题进行求解优化，得到容量分配、发电机出力、再调度出力的最优解。

7、本发明进一步包括以下优选方案：

8、所述日前配电网成本最小化模型的目标函数为：

9、（1）

10、式中：为发电成本系数；表示节点的发电机出力日前预测值，配电网发电成本仅考虑从上游电网的购电成本；为时间段；为evcs容量削减比例系数；为充电站的购电功率日前预测值；、分别为单位容量收益系数和evcs购电成本系数；表示节点上evcs的最大容量；g、m 分别为发电机与evcs集合。

11、所述日前配电网成本最小化模型满足容量削减系数与购电功率约束，以及配电网潮流约束：

12、容量削减系数与购电功率约束如下：

13、（2）

14、（3）

15、配电网潮流约束如下：

16、（4）

17、（5）

18、（6）

19、（7）

20、（8）

21、（9）

22、式中：为配电网中所有支路的集合；为配电网络中所有节点的集合；和分别为节点的发电机有功出力和无功出力；和分别为节点负荷的有功功率和无功功率；和分别为支路上的有功功率和无功功率；和分别为支路上的有功功率和无功功率；为节点的电压幅值平方；为节点的电压幅值平方；为支路的电阻；为支路的电抗；为支路上的有功功率；为支路上的无功功率；和分别为节点电压幅值平方的下限与上限；和分别为节点发电机有功出力的下限与上限；和分别为节点发电机无功出力的下限与上限。

23、所述日前再调度模型的目标函数为：

24、（13）

25、（14）

26、（15）

27、式中：、、、、、为系数矩阵；为evcs最大容量向量。

28、所述对两阶段模型进行鲁棒优化，进一步包括：

29、计算

30、（23）

31、（14）

32、（15）

33、（20）-（21）

34、式中：为再调度可行的区域式中：为再调度可行的区域。

35、所述步骤2进一步包括：

36、步骤2.1、将原始模拟充电负荷的数据集随机划分为形状学习数据集与尺寸校准数据集，各部分样本容量满足如下关系：

37、（24）

38、式中：为数据集的样本总数，与分别为数据集与的样本容量，为正整数，为允许的违反概率，为统计置信补参数，为向上取整算子；

39、步骤2.2、利用构建初始的椭球不确定性集合；数据集的均值向量记为，协方差矩阵记为，椭球集合可以表示为：

40、（25）

41、式中：为实际充电负荷向量；为模拟负荷数据的均值向量；为模拟负荷的协方差矩阵；

42、得到模拟负荷向量经旋转变换后的形式：

43、（27）

44、式中：为协方差矩阵的特征向量组成的旋转矩阵，为特征值构成的对角矩阵，为变换后的负荷模拟向量；

45、步骤2.3、采用顶点链接方法将上述椭球集合转换为多面体集合；椭球有个顶点，构造椭球集合的所有正、负半轴顶点矩阵，：

46、（28）

47、通过组合上述两个矩阵中各列的正负形式，生成个顶点各自的组合矩阵

w。进一步构建多面体集合的超平面参数向量：

48、（29）

49、式中：为第个顶点的组合矩阵，为对应的超平面法向量；

50、步骤2.4、利用验证数据集校准多面体集合的半径参数，对每一个，定义其在多面体集合上的投影值：

51、（30）

52、式中：为数据点的映射值；

53、将所有投影值升序排列，得到：

54、（31）

55、计算用于确定多面体集合半径的临界参数，满足：

56、（32）

57、式中：为负荷升序排列编号；为满足置信水平与违反概率的临界参数；表示组合数，从个数据中选取个数据点的组合数；

58、定义多面体集合的半径参数为：

59、（33）

60、由上述各参数最终构建具备统计置信保证的多面体不确定性集合：

61、（34）

62、式中：表示排序后的第个数据点；为多面体集合的半径参数。

63、所述基于改进的benders对偶分解方法对所述主问题和子问题进行求解优化，进一步包括：

64、步骤3.3.1、输入参数数据，收敛容差，初始化迭代次数、割平面约束数量，割平面约束集初始为空集；

65、步骤3.3.2、更新迭代次数为；求解当前主问题：

66、（49）

67、获得当前步骤下的决策变量解；

68、步骤3.3.3、将主问题得到的解输入求解子问题，以验证当前解的鲁棒可行性：

69、（58）

70、若子问题的最大值满足条件，则表示当前解不满足鲁棒可行性约束，生成新的割平面约束反馈至主问题：

71、

72、更新割平面约束为，返回步骤3.3.2继续迭代；否则，进入步骤3.3.4；

73、步骤3.3.4、若满足收敛条件，则子问题可行性验证通过，此时当前主问题解即为鲁棒可行的最优解，迭代终止，输出当前最优解。

74、本发明同时公开了一种利用前述配电网安全约束下的充电站容量日前市场化分配方法的配电网安全约束下的充电站容量日前市场化分配系统，包括：

75、充电站容量出清模型构建模块，用于获取交通网、配电网和充电站的各项参数，在日前阶段引入充电容量市场，基于配电网约束构建充电站容量出清模型，包括第一阶段的日前配电网成本最小化模型和第二阶段的日前再调度模型，对两阶段模型进行鲁棒优化；

76、负荷建模模块，用于根据原始模拟充电负荷的数据集构建椭球不确定性集合，并基于顶点链接算法sgvl将椭球不确定性集合转化为多面体不确定性集合，实现用于描述电动汽车充电负荷的预测误差的不确定性环境下的数据驱动的负荷建模；

77、benders对偶分解求解模块，用于基于负荷建模结果，从鲁棒优化后的充电站容量出清模型中提取主问题和子问题，构造可行性割平面约束，基于改进的benders对偶分解方法对所述主问题和子问题进行求解优化，得到容量分配、发电机出力、再调度出力的最优解。

78、相应地，本技术还公开了一种终端，包括处理器及存储介质；

79、所述存储介质用于存储指令；

80、所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据前述配电网安全约束下的充电站容量日前市场化分配方法的步骤。

81、相应地，本技术还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述配电网安全约束下的充电站容量日前市场化分配方法的步骤。

82、本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明提供了一种配电网安全约束下的充电站容量日前市场化分配方法和系统，引入基于投标价的市场化容量分配机制，在保证电网运行安全的同时，引导充电站根据其真实的容量价值参与竞争，从而实现资源配置的效率最优。为应对evcs负荷的不确定性，构建计及配电网容量约束的两阶段鲁棒优化容量出清模型，并构建基于顶点链接算法（statistical-guarantee-based vertex link,sgvl）的多面体不确定性集合用于描述电动汽车充电负荷的预测误差，能够最大程度上避免负荷不确定性的影响。使用改进的 benders 对偶分解算法，通过改进的可行性割约束以适应不确定变量与决策变量之间的耦合关系，避免了传统方法中因ddu形状变化而导致的割失效与全局不收敛问题，在降低系统运营成本与再调度需求的同时，有效降低了模型的保守性，提高了系统的整体稳健性与经济性。