[发明专利]一种微网多楼宇中电动汽车充放电管理优化方法及装置

说明书

本发明涉及一种微网多楼宇中电动汽车充放电管理优化方法及装置，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、规划微网多楼宇系统的总体架构并建立各部分能量模型；步骤2、获取步骤1中所建立的微网多楼宇系统中各部分能量模型典型日内的技术参数或运营参数；步骤3、确定电动汽车接入楼宇后充放电优化管理的目标函数和优化管理的约束条件；步骤4、建立马尔科夫决策过程求解模型，确定模型对应的状态集、行为集及状态转换分布；步骤5、通过策略迭代的方法对马尔科夫决策过程模型进行求解，确定楼宇内电动汽车群各时段对应的充放电管理决策。本发明能够得到考虑经济性与削峰填谷效果的最优充放电策略。

技术领域

本发明属于电动汽车充放电技术领域，涉及电动汽车充放电管理优化方法及装置，尤其是一种微网多楼宇中电动汽车充放电管理优化方法及装置。

背景技术

目前，电动汽车使用电能作为能源，以电池作为能量载体，既可作为负荷充电又可作为电源发电，可以当做非固定储能系统分布在电网各电动汽车接入点与电网进行互动。而包括住宅、办公楼、商业区等在内的含DG发电的现代楼宇微网，通常都配有大型停车场，为电动汽车与楼宇进行能量互动提供了空间场所，同时电动汽车充裕的停留时间为能量互动提供了时间便利。可以实现对电动汽车充放电的精细化管理，提升楼宇内部可调度资源容量。

经检索，发现已公开的专利文献1：公开号CN 104269896A，名称为适用于大规模电动汽车有序充放电的控制方法，其通过依据最新的用户充电需求信息启动有序充放电控制策略计算，依次计算接入所述控制中心管辖范围内充放电机的所有电动汽车的集合充放电需求边界曲线、集合充电负荷指导曲线和每辆电动汽车各自的充电或放电功率，并按该最终确定的充放电功率控制充放电机对电动汽车进行充电或放电，实现有序充放电控制。

已公开的专利文献2：公开号CN 105068419B，名称为居民小区电动汽车充放电控制方法，它采用双层离散粒子群算法，通过底层粒子群算法求解各电动汽车满足所有约束条件的充放电计划，再利用顶层粒子群算法优化得出居民小区所有电动汽车充放电功率的控制方法。该方法能够有效改善居民小区的负荷特性指标，提高居民小区的电网设备利用率，同时，还能降低电动汽车的充电费用。

上述两个现有技术的专利虽然为电动汽车充放电管理提出了控制方法，但是在实际运用中仍存在一定的局限性。专利文献1主要考虑适合大规模电动汽车情景下的充放电管理，计算效率高且模型简单，但无法得到对应电动汽车群的具体充放电策略，未能充分考虑电动汽车的时空分散的特性；专利文献2针对居民小区的电动汽车进行充放电控制，采用粒子群算法求解，但该算法所得各时段优化结果是相互独立的，容易造成实际情况中电池频繁充放电损耗寿命的问题。

基于以上考虑，可以建立马尔科夫决策过程解决电动汽车的充放电问题。马尔可夫决策过程是指决策者周期地或连续地观察具有马尔可夫性的随机动态系统，序贯地作出决策。即根据每个时刻观察到的状态，从可用的行动集合中选用一个行动作出决策，系统下一步(未来)的状态是随机的，并且其状态转移概率具有马尔可夫性。决策者根据新观察到的状态，再作新的决策，依此反复地进行。适用于对电动汽车各时间段内充放电管理进行决策，以实现计及成本费用与削峰填谷效果的优化目标。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种微网多楼宇中电动汽车充放电管理优化方法及装置，能够得到考虑经济性与削峰填谷效果的最优充放电策略，为电动汽车接入楼宇后的充放电管理提供依据。

本发明解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：

一种微网多楼宇中电动汽车充放电管理优化方法，包括以下步骤：

步骤1、规划微网多楼宇系统的总体架构并建立各部分能量模型，包括DG出力模型，楼宇负荷模型和电动汽车模型；

步骤2、获取步骤1中所建立的微网多楼宇系统中各部分能量模型典型日内的技术参数或运营参数；