[发明专利]一种考虑分类特性的电动汽车并网调度方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电动汽车并网调度方法，尤其是涉及一种考虑分类特性的电动汽车并网调度方法。

背景技术

大规模电动汽车接入电网后，若不加以引导与控制，将会使得电网原有负荷“峰上加峰”，造成峰谷差加大，对机组组合问题产生影响。为减少电动汽车接入对电网的不利影响，充分利用电动汽车的储能特性，含电动汽车的机组组合问题得到了广泛关注。

含电动汽车的随机机组组合模型因其变量及约束的复杂性较难求解，目前普遍使用混合整数规划法作为求解算法。此外，在研究电动汽车参与调度时，一些文献仅对电动汽车进行简单地直接调度，即电网在任意时刻都能对电动汽车进行充放电控制，事实上电动汽车作为一种交通工具，其出行具有一定的随机性，因此充放电时段会受到限制。再者，不少文献在研究电动汽车随机特性时普遍以单一类型车辆的出行特征为蓝本，通过对该类型电动汽车的出行特性分析，通过蒙特卡洛模拟大量场景以获得全面的概率统计信息。而事实上电动汽车的类型不一样，其出行的特征也不一样。因此，不能简单地考虑单一类型电动汽车参与调度，应设法考虑不同种类电动汽车同时参与调度时的情况。

因此，急需一种考虑分类特性的电动汽车并网调度方法，既能充分体现各类型电动汽车出现的随机特性，又能优化机组启停，使系统成本最优。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种快速可靠、可行性高、适用范围广的考虑分类特性的电动汽车并网调度方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种考虑分类特性的电动汽车并网调度方法，包括以下步骤：

1)获取各个类型电动汽车出行特性的车辆接入时刻t_in(c,v)、离开时刻t_out(c,v)以及日行驶里程d(c,v)的概率密度函数，并采用拉丁超立方抽样生成电动汽车的抽样场景集R(v)＝[R_out(v) R_in(v) R_d(v)]，其中，R_out(v)、R_in(v)和R_d(v)分别为第v类电动汽车生成的离开时刻、接入时刻以及日行驶里程场景矩阵；

2)采用同步回代对采样场景R(v)进行场景缩减并得到缩减后场景以及对应场景概率；

3)以火电机组总成本F^cost最小为调度目标函数建立含电动汽车的随机机组组合模型，并将模型中的非线性条件线性化；

4)采用混合整数规划法进行求解，获取调度统计信息，包括各类型电动汽车的充放电时间、充放电功率以及对机组启停的优化信息。

所述的步骤1)中，各个类型电动汽车包括私家车、公交车、公务车和出租车，

所述的私家车的行驶特性为：

对于私家车用户，可由2009年美国交通部对全美家用车辆的调查结果(national household travel survey，NHTS)的统计数据进行仿真模拟，分析处理得出车辆初始离开时间、车辆初始接入时间以及车辆的日行驶里程的概率密度函数。

私家车的接入时间与离开时间均满足正态分布，私家车的日行驶里程满足对数正态分布；

公交车的行驶特性为：

对于公交车，由于公交车的出行时间比较规律，一般在早晨6点开始出发工作，到晚上23点才开回来。

公交车只在23：00-6:00之间进行充放电，公交车的日行驶里程满足对数正态分布；

公务车的行驶特性为：

公务车由于白天上班处于公务任务需要，因此在上班期间都处于行驶阶段，不参与充放电。

公务车在18:00-8:00参与充放电，公务车的日行驶里程满足对数正态分布；

出租车的行驶特性为：

出租车作为一种营业型车辆，应保证其运营的效率最大化，充完电马上进行载客。为保证其运营的效率，出租车只参与充电而不参与放电。而且，当出租车接入充电时马上使用快速充电，充电时间一般为0.5～1h，之后马上投入运营。

出租车的开始充电时间满足均匀分布，日行驶里程满足对数正态分布。

所述的步骤1)中，

1、对于私家车：

私家车的离开时刻t_out(c,v)为一天内私家车第一次出行时刻，根据其均值μ₁和标准差σ₁，其概率密度函数f₁(x)为：