[发明专利]基于光伏微网电压跌落不确定性的电动汽车充放电方法

说明书

技术领域

本发明属于电力技术领域，涉及基于光伏微网电压跌落不确定性的电动汽车充放电方法。

背景技术

光伏发电作为一种清洁的可再生能源发电技术，在微网中所占容量比重不断增大，得到了快速发展。光伏发电微网系统是由光伏发电装置、储能装置以及微网运行管理装置共同组成的一个分布式发电和供电系统，能在外部配电网异常的情况下离网运行，利用光伏发电装置和储能装置维持对本地负荷的正常电力供应。在智能微电网和新能源汽车的发展下，电动汽车可作为移动的分布式储能，既能从电网接受电能，也能将自身电池的储能反馈给电网，这种实现电动汽车与电网之间能量双向互动的技术被称为V2G(VehicletoGrid)。通过V2G技术，数量庞大的电动汽车能与微电网之间能量良性互动，可以有效地调节微电网负荷峰谷差、辅助电网有效消纳风能、太阳能等间歇性可再生能源的发电容量，从而提高微电网运行的安全性与经济性。

天空中的云量状态变化具有很强的随机性，有云时，光伏发电出力小会导致电网电压跌落，无云时光伏发电出力大，电网电压正常，故其对微网电能质量状态会产生较大的影响。马尔科夫决策过程在处理多状态随机变化的情况中有较广泛的应用。本发明中马尔科夫决策过程以光伏微网电压跌落的不确定性为决定因素构建状态转移概率矩阵和收益矩阵，使光伏微网电动汽车实现充放电最佳决策。

基于电价的充放电策略不适应于光伏微网，本发明为不需要考虑电力成本因素的光伏微网用户提供了一种基于光伏微网电压跌落不确定性的电动汽车充放电方法，具体为将马尔科夫决策过程应用于含电动汽车的光伏发电微电网，以实现电动汽车充放电最优决策，提高光伏微网系统运行的稳定性和新能源利用效率。

发明内容

发明目的：为了消除受云影响导致的光伏微网电压跌落，平衡微电网电压，提高光伏微网运行的稳定性，本发明提出一种基于光伏微网电压跌落不确定性的电动汽车充放电方法，使得光伏微网电动汽车依据微网电能质量状态的情况来选择电动汽车的充放电最优行为。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

基于光伏微网电压跌落不确定性的电动汽车充放电方法具体分为以下四个步骤：

步骤一：微网能量管理终端收集光伏发电出力数据和气象数据，计算得出日照强且光伏发电出力较大时段的云遮概率ρ，将云遮概率和微网电能质量状态发送给电动汽车测控终端；

步骤二：电动汽车测控终端根据马尔科夫决策过程，确定状态空间以及行为奖惩，构建状态转移概率矩阵和收益矩阵；

步骤三：以消除电压跌落为目标，对已构建好的模型求解，得出电动汽车在光伏微网不同状态下的最优策略；

步骤四：电动汽车测控终端根据当前微网电能质量状态以及马尔科夫决策过程得出的最优策略，控制电动汽车执行相应的最优行为。

进一步地，于步骤一中，本发明中电动汽车充放电策略是服务于光伏发电出力受云影响导致的电网电压跌落，所以只统计日照强且光伏发电出力较大时段的云遮概率，气象数据包括历史数据和天气预报的云量数据，微网能量管理终端通过IEC61850通信标准与电动汽车测控终端进行信息交互。