集群电动汽车参与电网削峰的调控指令分解方法和系统与流程

技术特征：
1.一种集群电动汽车参与电网削峰的调控指令群内分解方法，该方法应用于各电动汽车子群的能源控制器，所述能源控制器与电动汽车子群一一对应，其特征在于，该方法包括：接收负荷聚合商云平台分发的滚动优化时域内负荷调控指令；依据下属电动汽车充电桩实际充电功率，按可调减深度分档评估电动汽车参与电网削峰的可调控容量；依据各电动汽车各档位调控容量和所需充电时间，每分钟对各电动汽车参与充电功率削减的优先度进行排序，使电动汽车依据功率分配策略按优先度排序依次参与负荷削减，将优化分配后的负荷调控指令分发至电动汽车充电桩个体，直至满足能源控制器接收到的负荷调度指令；并汇总得到下属电动汽车子群的各档位可调控容量，实时发送给负荷聚合商云平台。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，电动汽车参与充电功率削减的排序策略为：1)优先调用电动汽车群整体中各电动汽车的低档位调控容量，低档位调控容量全部用尽后再调用高一档的调控容量；2)多台电动汽车拥有相同档位的调控容量时，依据电动汽车充电至期望电量所需要的充电时间，从小到大进行排序，优先调用已经接近充电目标的电动汽车。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，单台电动汽车参与削峰服务的各档位调控容量评估方式如下：其中，为子群i中电动汽车j的第h档可调控容量，为电动汽车的基值充电功率，为电动汽车各档位调节深度门槛与基值充电功率的比值；h为总档位数；当电动汽车不参与负荷调控时，取电动汽车的当前实际用电功率；当电动汽车参与负荷调控时，取电动汽车参与负荷调控前一时刻的实际用电功率；当电动汽车离开充电桩时，取零值。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，电动汽车所需充电时间按下式计算：其中，e
i,j
为电动汽车电池容量，为电动汽车期望电量，soc
i,j
(t)为电动汽车当前电量，为电动汽车最大充电功率。5.一种集群电动汽车参与电网削峰的电动汽车调控指令群间分解方法，该方法应用于负荷聚合商云平台，所述负荷聚合商云平台与负荷聚合商一一对应，所述负荷聚合商管理多个电动汽车子群，其特征在于，该方法包括：接收电网调控中心下发的用电负荷削减调控指令；
每个预测时步对下属各电动汽车子群可调控容量进行预测，得到未来单个优化时域内的可调控容量及基值充电功率，作为分群调控指令滚动优化模型的输入参数及边界条件；调用分群调控指令滚动优化模型，对当前优化时域内各电动汽车子群分配的负荷调控指令进行滚动优化分解，得到当前优化时域内各电动汽车子群调度指令，分发至各电动汽车子群的能源控制器，其中，所述分群调控指令滚动优化模型的目标为负荷聚合商盈利最大化或者可调控能力范围内最大化削减用电功率。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，若调控中心下发的用电功率削减指令在预测的用电功率可下调容量范围以内，则电动汽车整体运行于“调度指令追踪模式”，分群调控指令滚动优化模型以负荷聚合商盈利最大化为目标，其目标函数取为：其中，为电动汽车子群i的第h档优化调减功率，同时为该优化模型的控制变量，为电动汽车子群i总的优化调减功率，η
pso
→
la
为电力公司支付给负荷聚合商的辅助服务费价格，η
ev
→
la
为电动汽车支付给负荷聚合商的电费价格，η
la
→
pso
为负荷聚合商从电力公司购电的电费价格，为负荷聚合商支付给电动汽车的补偿费价格，t2为优化时域时长，为优化时域内电动汽车整体基值用电功率的远期预测结果，t0′
为本优化时域开始时刻，δt2为调控指令间隔，(t0′
kδt2)为单个优化节点对应的时刻，m为电动汽车子群数，为优化时域内电动汽车子群基值用电功率的滚动预测结果，h为总档位数；分群调控指令滚动优化模型的约束条件包括：1)调度指令追踪约束2)各档位调控容量约束其中，为电动汽车整体基值充电功率，δp
order
(t)为调控中心下发的功率削减指令，为电动汽车子群i的第h档优化调减功率，为优化时域内电动汽车子群i各档位可调控容量。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，负荷聚合商支付给电动汽车的总补偿费通过以下方式确定：将电动汽车可调减的充电功率分为h挡，设置各档位调减深度门槛和支付给该电动汽车的补偿费价格为该补偿费价格随着充电功率调减深度的加深而逐档位升高，h＝1,2,
…
,h；获取各愿意参与削峰辅助服务的电动汽车参与削峰服务后的充电功率实际总削减量δp，进而依据档位设置得到各档位的实际削减量δp
h
；对各愿意参与削峰辅助服务的电动汽车充电功率调减分档补偿：负荷聚合商支付给该电动汽车的总补偿费为8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，若调控中心下发的用电功率削减指令超出预测的用电功率可下调容量范围，则电动汽车整体运行于“最大削减用电功率模式”，分群调控指令滚动优化模型以可调控能力范围内最大化削减用电功率为目标，其目标函数取为：分群调控指令滚动优化模型的约束条件为：电动汽车子群的调控容量约束其中，为滚动预测得到的电动汽车子群i的可调控容量。9.如权利要求5至8任一项所述的方法，其特征在于，所述对下属各电动汽车子群可调控容量进行预测，具体如下：接收各电动汽车子群的能源控制器实时发送的下属电动汽车子群的各档位可调控容量；汇总得到负荷聚合商下属电动汽车整体的各档位可调控容量将作为训练样本，对用于可调控容量预测的神经网络模型进行训练，为电动汽车整体第h档可调控容量，为电动汽车子群i第h档可调控容量，为电动汽车整体基值充电功率；采用基于神经网络模型的时序预测算法，对电动汽车整体在响应时段内不同档位的可调控容量分别进行预测。10.一种集群电动汽车参与电网削峰的电动汽车调控指令分解系统，其特征在于，包括：计算机可读存储介质和处理器；所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令；所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令，执行权利要求1至9任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开集群电动汽车参与电网削峰的调控指令分解方法和系统，属于电气工程技术领域。包括：负荷聚合商对电动汽车参与削峰服务的分档补偿方案、电动汽车实时可调控容量分档评估方法、基于长短期记忆神经网络的电动汽车整体可调控容量预测方法、基于模型预测控制的电动汽车调控指令群间优化分解方法、基于状态队列排序的调控指令群内优化分配方法。该方法考虑了电动汽车用户、负荷聚合商、电网调度机构的利益诉求，分档评估电动汽车群调控能力，对负荷调控指令进行分层优化分解，使电动汽车群能够准确响应电网削峰服务需求，为大规模电动汽车参与电网优化调节控制提供了一种较为可行的技术方案。可行的技术方案。可行的技术方案。


技术研发人员：陈文哲 马俊义 徐苏越 郭剑虹 曹志刚 祝进 孙海顺
受保护的技术使用者：江苏源网和智能科技有限公司
技术研发日：2022.03.31
技术公布日：2022/6/10