基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报方法及系统

1.本发明涉及电力辅助服务市场技术领域，尤其涉及基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报方法及系统。


背景技术：

2.电动汽车具有作为用电负荷单元，以及可控的用户侧分布式储能的双重身份，能有效解决以新能源为主体新型电力系统中，存在的备用容量需求高的问题，因此备受关注。电动汽车的所有权是个体车主，因此为了保证车主的经济效益，调动车主参与电力市场的积极性，如何平衡好发电市场与备用市场的收益成为目前亟需解决的问题。在公开申请号为cn114037463a的专利就在考虑备用容量收益和备用电量收益的因素下解决了这个问题。
3.然而，目前公开的方法将现有的模型理想化的考虑为在一个调度周期(t)内，仅发生一件且持续时间为一个时间段(δt)的确定性缺额事件。模型本身的设计较为理想化，与实际相脱离。在电动汽车同时参与日前电能量市场与日前备用市场时，由于日内备用缺额事件是否会发生是不确定的，发生缺额事件的数量也同样无法确定，对应的，在同一调度周期内，备用容量存在多次被调用的可能性，备用容量发生调用后将造成后续时段备用容量与日前申报量不一致，这给如何在日前制定好电动汽车的充放电功率并确定备用容量的可申报量带来了困难。因此，为了计及日内不同不确定性备用缺额事件发生可能性的前提下，如何在日前预先配置电动汽车可在备用市场中申报的备用容量计划是急需解决的难题。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报方法及系统，用于解决电动汽车同时参与日前电能量市场与日前备用市场时，考虑日内多个不同备用缺额事件可能发生的前提下，预先配置电动汽车可在备用市场中申报的备用容量的难题。
5.本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：
6.本发明提供了基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报方法，包括：
7.构建多个备用缺额事件场景下电动汽车风险收益最大化的目标函数；
8.根据电动汽车的日前计划功率，利用所述目标函数，在日前进行电动汽车可申报备用容量的优化配置；
9.其中所述目标函数包括电动汽车同时参与日前电能量市场与日前备用市场，所述备用市场收益包括确定性的日前备用容量收益和不确定性的备用电量收益。
10.所述目标函数的表达式如下：
[0011][0012]
其中，g为电动汽车的总风险收益；ρs为备用缺额事件场景s发生的概率；π
reserve
为电动汽车参与备用市场的备用收益；b
grid
为电动汽车参与电能量市场的电量费支出；
[0013]
对时间轴离散化，将一个调度周期t分割为n个长度为δt的时段，冻结δt内电动
汽车功率的时变性，则式(1)可分解为如下的式(2)，其中决策变量为电动汽车的日前计划功率p
plan
：
[0014][0015]
其中，
[0016][0017]
式(2)与式(3)中，k为第k个时段；v(k)表示第k个时段电动汽车是否接入电网的(0，1)整数变量，v(k)＝1 表示在线，v(k)＝0表示离线；π
cu
、π
cd
、π
eu
、π
ed
分别为上备用容量收益、下备用容量收益、上备用电量收益以及下备用电量收益；分别表示上备用容量以及下备用容量是否发生调用的(0，1) 整数变量，1表示发生调用，0表示未发生调用；p
cu
、p
cd
分别为上备用容量以及下备用容量，p
eu
、 p
ed
分别为上备用电量以及下备用电量；λ
cu
、λ
cd
分别为上备用容量价格以及下备用容量价格；λ
eu
、λ
ed
分别为上备用电量价格以及下备用电量价格；λe为电量价格；p为电动汽车的充/放电功率；p
plan
为电动汽车的日前计划功率；式(3)表示p
plan
叠加日内被实际调度的备用容量构成电动汽车日内的实时充/放电功率。
[0018]
进一步地，同一个时段内无法同时调度上备用容量与下备用容量，其约束为：
[0019][0020]
进一步地，如果电动汽车在电能量市场与备用市场均支持放电，电动汽车的充/放电功率约束为：
[0021]-p
g.max
≤p(k)≤p
l.max
ꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0022]
如果电动汽车在电能量市场与备用市场均不支持放电，电动汽车的充/放电功率约束为：
[0023]
0≤p(k)≤p
l.max
ꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0024]
如果电动汽车在电能量市场时不支持放电，仅在备用市场中支持放电，电动汽车的充/放电功率约束为：
[0025][0026]
其中，p
l.max
、p
g.max
分别为电动汽车的最大充电功率和最大放电功率。
[0027]
进一步地，电动汽车的电池容量约束为：
[0028]
0≤e(k)≤e
max
ꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0029][0030]
其中，e(k)为第k个时段起始点电动汽车的实时电量，e(k)关于p(k)的时变函数如式(9)所示；e
max
为电动汽车的电池容量；e
start
为电动汽车的起始电量；k
start
为电动汽车入网的时刻。
[0031]
进一步地，电动汽车的充电需求约束为：
[0032]
e(k)≥e
min
(k),k
start
＜k≤k
end
ꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0033][0034]
其中，e
min
为电动汽车的最低电量约束；k
end
为离网时刻；e
exp
为电动汽车离网时的期望电量。
[0035]
进一步地，电动汽车的上、下备用容量约束为：
[0036]
0≤p
cu
(k)≤p
cu.max
(k)
ꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0037]
0≤p
cd
(k)≤p
cd.max
(k)
ꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0038]
其中，p
cu.max
(k)和p
cd.max
(k)分别为第k个时段电动汽车上备用容量和下备用容量的最大值，表达式如下：
[0039][0040][0041]
其中，p
g.max
p
plan
(k)与p
l.max-p
plan
(k)为功率边界的影响；e(k)
–emin
(k 1)为第k个时段内的最大可放电量，(e(k)
–emin
(k 1))/δt p
plan
(k)则为计划工况下电动汽车的可放电量潜力，反映出电量边界的影响；e
max
–
e(k)为第k个时段内的最大可充电量，(e
max
–
e(k))/δt-p
plan
(k)则为计划工况下ev的可充电量潜力；e
min
(k)为第k个时段起始点电池的最低电量约束。
[0042]
进一步地，电动汽车的上备用电量以及下备用电量约束为：
[0043]
0≤p
eu
(k)≤p
cu.max
(k)
ꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0044]
0≤p
ed
(k)≤p
cd.max
(k)
ꢀꢀꢀꢀ
(17)。
[0045]
进一步地，采用混合整数线性优化方法，优化求解各时段的日前计划功率p
plan
。
[0046]
本技术还提供基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报系统，所述系统用于实现基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报方法。
[0047]
进一步地，所述系统包括用于实现基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报方法的计算机程序。
[0048]
本技术的有益效果如下：
[0049]
本技术提出了并实现了电动汽车同时参与日前电能量市场与日前备用市场时日前备用容量申报量的优化配置；
[0050]
本技术考虑了实际的风险场景，具体包括考虑了电动汽车参与备用市场时备用容量收益和备用容量发生调用时的备用电量收益；考虑了一个调度周期内，备用缺额事件场景是不确定的，多个不同备用缺额事件都有发生的可能性，并且不同缺额事件发生的概率并不相同，在考虑以上各种实际运用场景的前提下，本技术提出的方法实现了电动汽车备用容量日前申报量的最优配置。克服了现有技术中将模型简单等同为一个调度周期内，只有一个确定性缺额事件发生的理想情况，考虑了多个不确定性缺额事件可能同时发生的实际场景。
附图说明
[0051]
图1为本技术实施例提供的一种基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报方法的流程示意图；
[0052]
图2为本技术实施例提供的一种目标函数的构建方法的流程图；
[0053]
图3为本技术实施例提供的电动汽车没有缺额事件时上备用容量与下备用容量示意图；
[0054]
图4为本技术实施例提供的电动汽车发生一个确定性备用缺额事件时上备用容量与下备用容量示意图；
[0055]
图5为本技术实施例提供的电动汽车发生两个不确定性备用缺额事件时上备用容量与下备用容量示意图。
具体实施方式
[0056]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0057]
如图1所示，本发明提供了一种基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报方法的流程示意图，包括以下步骤：
[0058]
构建多个备用缺额事件场景下电动汽车收益最大化的目标函数；
[0059]
根据电动汽车的日前计划功率，利用所述目标函数，进行电动汽车备用容量的配置；
[0060]
其中所述目标函数包括电动汽车同时参与日前电能量市场与日前备用市场，所述备用市场收益包括确定性的日前备用容量收益和不确定性的日内备用电量收益。
[0061]
需要说明的是，本技术实施例中目标函数的决策变量为电动汽车的日前计划功率，即为本技术方法实际执行之前预估的日内充/放电功率，而并非实际的日内充/放电功率，本技术提供的方法可解决备用缺额事件场景不确定，以及备用容量发生多次调用的日前备用容量申报量优化配置问题。
[0062]
如图2所示，为本技术实施例提供的一种目标函数的构建方法的流程图，具体包括以下步骤：
[0063]
步骤1，考虑电动汽车同时参与日前电能量市场与日前备用市场，备用市场收益包括确定性的日前备用容量收益和不确定性的备用电量收益，构建多个备用缺额事件场景(场景数量≥1)下电动汽车收益最大化的目标函数，如式(1)所示。
[0064][0065]
其中，g为电动汽车的总收益；ρs为备用缺额事件场景s发生的概率；π
reserve
为电动汽车参与备用市场的备用收益；b
grid
为电动汽车参与电能量市场的电量费支出。
[0066]
具体的，本技术实施例中，考虑了实际运用场景，目标函数中对应多个备用缺额事件场景及其发生的概率，而并非理想化认为一个调度周期内备用缺额事件是一个确
定性的事件。
[0067]
对时间轴离散化，将一个调度周期t分割为n个长度为δt的时段，冻结δt内电动汽车功率的时变性，则式(1)可分解为式(2)。
[0068][0069]
其中，
[0070][0071]
式(2)与式(3)中，k为第k个时段；v(k)表示第k个时段ev是否接入电网的(0，1)整数变量，v(k)＝1 表示在线，v(k)＝0表示离线；π
cu
、π
cd
、π
eu
、π
ed
分别为上备用容量收益、下备用容量收益、上备用电量收益、下备用电量收益；分别表示上、下备用容量是否发生调用的(0，1)整数变量，1 表示发生调用，0表示未发生调用；p
cu
、p
cd
分别为上、下备用容量，p
eu
、p
ed
分别为上、下备用电量；λ
cu
、λ
cd
分别为上、下备用容量价格；λ
eu
、λ
ed
分别为上、下备用电量价格；λe为电量价格；p为电动汽车的充/放电功率；p
plan
为电动汽车的日前计划功率；式(3)表示p
plan
叠加日内被实际调度的备用容量构成电动汽车日内的实际充/放电功率。
[0072]
步骤2，给出同一个时段内无法同时调度上备用容量与下备用容量的约束，如式(4)所示。
[0073][0074]
步骤3，如果电动汽车在电能量市场与备用市场均支持放电，电动汽车的充/放电功率约束为：
[0075]-p
g.max
≤p(k)≤p
l.max
ꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0076]
如果电动汽车在电能量市场与备用市场均不支持放电，电动汽车的充/放电功率约束为：
[0077]
0≤p(k)≤p
l.max
ꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0078]
如果电动汽车在电能量市场时不支持放电，仅在备用市场中支持放电，电动汽车的充/放电功率约束为：
[0079][0080]
其中，p
l.max
、p
g.max
分别为电动汽车的最大充电功率和最大放电功率。
[0081]
步骤4，给出电动汽车的电池容量约束。
[0082]
电动汽车在充/放电过程中，受到电池容量边界的约束，如式(8)所示。
[0083]
0≤e(k)≤e
max
ꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0084]
其中，e(k)为第k个时段起始点电动汽车的实时电量，e
start
为电动汽车的起始电量，k
start
为电动汽车入网的时刻；e
max
为电动汽车的电池容量。
[0085]
步骤5，给出电动汽车的充电需求约束。
[0086]
为了满足电动汽车在离网时至少充电至需求的电量，每个时段电动汽车都有一个最低电量要求，如式(9)所示，否则将无法满足在离网时达到期望电量。
[0087]
e(k)≥e
min
(k),k
start
＜k≤k
end
ꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0088]
其中，e
min
为电动汽车的最低电量约束，其表达式如式(10)所示；k
end
为离网时刻。
[0089][0090]
其中，e
exp
为电动汽车离网时的期望电量。
[0091]
步骤6，给出电动汽车的上、下备用容量约束。
[0092]
电动汽车可提供的上、下备用容量受最大上、下备用容量约束，如式(11)、式(12)所示。
[0093]
0≤p
cu
(k)≤p
cu.max
(k)
ꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0094]
0≤p
cd
(k)≤p
cd.max
(k)
ꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0095]
其中，p
cu.max
(k)和p
cd.max
(k)分别为第k个时段电动汽车上备用容量和下备用容量的最大值，电动汽车的最大上、下备用容量受其充/放电的功率边界和电量边界的影响，最大上备用容量如式(13)所示，最大下备用容量如式(14)所示。
[0096][0097][0098]
其中，p
g.max
p
plan
(k)与p
l.max-p
plan
(k)为功率边界的影响；e(k)
–emin
(k 1)为第k个时段内的最大可放电量，(e(k)
–emin
(k 1))/δt p
plan
(k)则为计划工况下电动汽车的可放电量潜力，反映出电量边界的影响；e
max
–
e(k)为第k个时段内的最大可充电量，(e
max
–
e(k))/δt-p
plan
(k)则为计划工况下ev的可充电量潜力。
[0099]
步骤7，给出电动汽车的上、下备用电量约束。
[0100]
电动汽车可提供的上、下备用电量受最大上、下备用容量影响，电动汽车的上、下备用电量约束如式(15)、式(16)所示。
[0101]
0≤p
eu
(k)≤p
cu.max
(k)
ꢀꢀꢀꢀ
(15)
[0102]
0≤p
ed
(k)≤p
cd.max
(k)
ꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0103]
步骤8，采用混合整数线性优化方法，优化求解各时段的日前计划功率p
plan
，利用式(13)以及式(14)计算电动汽车日前申报的最大上备用容量与最大下备用容量。
[0104]
为了进一步说明上述方法，将其应用于某辆电动汽车参与日前电能量市场与日前备用市场，仿真算例设置如下：充/放电时段为19:00～次日07:00，t
start
＝19:00，t
end
＝07:00，电池容量e
max
＝50kw
·
h，起始电池电量e
start
＝20％e
max
，期望电量e
exp
＝95％e
max
，最大充电功率p
l.max
＝6kw，最大放电功率 p
g.max
＝6kw，时间尺度δt＝1小时，市场的电量价格λe如表1所示(以2021年7月22日12:00-7月 23日12:00pjm现货市场的实时电价为例，货币单位已折算为人民币)，上、下备用容量价格λ
cu
＝λ
cd
＝10％λe，上、下备用电量价格λ
eu
＝λ
ed
＝λe。
[0105]
表1各时段的电量价格
[0106][0107]
以下根据备用缺额事件的发生场景(如表2所示)，结合算例具体分析不同算例下电动汽车在日前备用市场的最大申报量，算例编号与事件场景的关系如表3所示。
[0108]
表2备用缺额事件场景
[0109]
场景编号备用缺额事件a21:00-22:00发生上备用缺额b次日4:00-5:00发生上备用缺额
[0110]
表3算例编号与备用缺额事件场景的对应关系
[0111]
算例编号对应场景1场景a发生概率为12场景a发生概率为0.5，场景b发生概率为0.5
[0112]
以电动汽车在电能量市场时不支持放电，仅在备用市场中支持放电为例，目标函数式(2)，约束条件(3)～约束条件(4)与约束条件(7)～约束条件(16)，求解并比较了多场景下电动汽车在日前备用市场可申报的最大上备用容量和下备用容量：
[0113]
图3为没有备用缺额事件时，电动汽车在日前申报的上备用容量与下备用容量，按此申报电动汽车的风险收益最大。
[0114]
算例1即21:00-22:00时段发生一个确定性的备用缺额事件，此时段电动汽车的上备用容量全部发生调用，此算例中电动汽车日前申报的上备用容量与下备用容量如图4所示，按此申报电动汽车的风险收益最大。
[0115]
算例2即21:00-22:00时段与次日4:00-5:00时段可能发生两个不确定性的备用缺额事件，两个缺额事件发生的概率均为0.5，也即这两个时段电动汽车的上备用容量发生调用概率均为0.5，此算例中电动汽车日前申报的上备用容量与下备用容量如图5所示，按此申报电动汽车的风险收益最大。
[0116]
本技术还提供基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报系统，系统用于实现基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报方法。
[0117]
进一步地，系统包括用于实现基于多场景风险预防控制的电动汽车备用申报方法的计算机程序。
[0118]
本技术考虑了实际的运用场景，具体包括考虑了电动汽车参与备用市场时备用容量收益和备用容量发生调用时的备用电量收益；考虑了电动汽车在一个调度周期内多次发生备用容量的调用；考虑了一个调度周期内，发生多次备用缺额事件的可能性。在考虑以上各种实际运用场景的前提下，本技术提出的方法不仅实现了电动汽车同时参与日前电能量市场与日前备用市场时，日前备用容量申报量的最优配置，而且结合实际运用场景，具有良好的运用价值与意义，克服了现有技术中将模型简单等同为一个调度周期内，只有一个确定性的缺额事件发生的理想情况，考虑了多个不确定性的缺额事件可能同时发生的实际场景。
[0119]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人
员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。