[发明专利]储能式充电桩参与电网需求侧响应联合运行优化模型与求解算法

权利要求书

1.一种储能式充电桩参与电网需求侧响应联合运行优化方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤(1)：初始化

所述步骤(1)包括：

a)导入储能式充电桩参数，包括导入储能容量、最大充放电功率和初始荷电状态；

b)导入电网需求侧响应激励电价信息：导入电网进行需求侧响应激励的相关激励因子与电价信息；

步骤(2)：建立储能式充电桩参与电网需求侧响应联合运行优化模型

步骤(2-1)：按下式确定目标函数：

表示：储能式充电桩参与电网需求侧响应联合运行优化模型以最大化效益函数为目标；Q_i^t表示储能式充电桩i在t时隙内参与电网需求侧响应的电量，C_i^t表示任意储能式充电桩在任意时隙内的充/放电量；

步骤(2-2)：确定约束条件

步骤(3)：采用基于原始-对偶分解的分布式能量联合优化求解算法求解储能式充电桩参与电网需求侧响应联合运行优化模型。

2.根据权利要求1所述的一种储能式充电桩参与电网需求侧响应联合运行优化方法，其特征在于：所述算法通过求得每个充电桩能量管理的运营函数，然后应用KKT条件实现问题的分解，使得每个充电桩可以根据自己的运营状态进行迭代更新，并最终求得最优解，所述算法包括以下步骤：

a)构建拉格朗日函数

基于优化目标函数构建拉格朗日函数如下式所示：

式中，λ,v为大于0的拉格朗日乘子；

b)构建拉格朗日对偶函数：

在上一步构建的拉格朗日函数基础上，取其对偶形式，构建得到拉格朗日对偶函数，如下式所示：

根据对偶定理可得到，在λ和v的可行域上，g(λ,v)≤P^*，P*为原问题在约束限制条件内约束的最优解；

c)应用KKT条件

在满足求解原问题的可行域时，对偶问题的可行域为：

λ＞0，v＞0

互补松弛量为：

由于优化问题模型为凸函数，可行解为凸集，应用KKT条件所求得的解即为原问题的解，为充分必要条件，因此可以应用问题分解方法求得每个充电桩需求解更新的算子；

d)基于原始-对偶分解更新算子

根据原始-对偶分解原理，每一个储能充电桩根据收集到P_t、μ_t信号后，根据自身限制条件分布式更新储能式充电桩运营调度，更新算子如下：

式中，表示函数L的梯度；

求解过程中充电桩之间没有参数相耦合，因此可以进行拆分求解；算法的复杂度主要取决于适用场景的规模，与参与联合优化运行的充电桩总数N相关，同时还与每一次算法运算过程中迭代次数k相关，参考算法的复杂度为o(kN)；

Co_i^t(C_i^t)表示储能系统的经济性花销；Q_i^t表示储能式充电桩i在t时隙内参与电网需求侧响应的电量；C_i^t表示任意储能式充电桩在任意时隙内的充/放电量；Dr_t^t(Q_i^t)表示储能式充电桩i在t时隙内参与电网需求响应电量Q_i^t所获得的收益；C_i^t,max为充电桩的最大充/放电功率；Q_i^t,max表示储能式充电桩i在t单位时隙内参与需求响应的最大电量限制；T表示储能系统与充电桩联合运行的时间周期。