[发明专利]电动汽车多时间尺度优化调度方法

权利要求书

1.一种电动汽车多时间尺度优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：通过蒙特卡洛随机抽样获取每辆电动汽车的历史记录，包括：最后一次返程时刻、首次出行时刻和日行驶里程，并计算得到每辆电动汽车消耗的电量；

S2：根据当日预设时刻前的一个周期内的所述历史记录，预测所述电动汽车在下一个周期的风电功率、光伏功率及基本负荷，并采集所述电动汽车相关的出行信息，制定日前调度计划，建立日前调度优化模型；

S3：结合所述日前调度计划中的可控发电单元的预计功率曲线、所述风电功率、光伏功率、基本负荷及所述电动汽车相关的出行信息，以预设间隔时间进行短期滚动调度优化，制定短期调度计划，建立日内调度优化模型；

S4：将所述日前调度优化模型及日内调度优化模型作为多时间尺度优化调度模型，使用灰狼优化算法求解考虑日前预测误差的电动汽车的多时间尺度优化调度模型，获得微电网最优运行方案和电动汽车最优充电方案；

所述步骤S2中，建立微电网日前调度模型，其目标为：满足微电网运行成本最低及所有电动汽车车主的充电总成本最低，所述微电网日前调度模型的目标函数为：

其中，F_1min、F_2min分别为目标函数1、目标函数2的全局最小值，F₁、F₂分别为目标函数1、目标函数2当前找到的值；ω₁、ω₂分别为目标函数1、目标函数2的加权系数，满足ω₁+ω₂＝1；这里目标函数1为表示微电网运行成本最小的函数；目标函数2为表示车主充电总成本最小的函数；

目标函数1表示为：其中：

这里f_g为大电网交换功率成本，其中，c_g.t为t时刻大电网发布的电价，P_g.t为微电网与大电网的交换功率，购电为正，售电为负，T为调度的周期；f_ESS为储能系统维护成本，其中，c_ESS为单位功率的储能维护费用，P_ESS.t为储能电站t时刻发出或吸收电能的功率，发出为正，吸收为负，c_ESS.ot为储能电站的循环折旧费用；

f_μG为微电源发电成本，其中，N为微电源的集合，包括柴油发电机、燃料电池和微型燃气轮机，c_μGn为第n个微电源单位功率成本，P_μG.nt为第n个微电源t时刻的功率，c_ont.n为第n个微电源t时刻的启动成本；

f_E为环境成本，其中，C_k为第k种污染物的单位处理费用，δ_n.k为第n个微电源单位功率时第k种污染物的排放量，δ_g.k为大电网提供单位电能时第k种污染物的排放量；

f_ev，m为可调度电动汽车的电池损耗补贴成本，其中，M为电网可调度电动汽车的集合，为t时刻第m车辆的充放电功率，充电为正，放电为负；c_b为t时刻该车辆在单位功率下的电池损耗费用，c_s为电动汽车车主服从调度与微电网交换的单位电量所获得的额外补贴，c_o2为t时刻车辆电池充放电循环折旧费用系数，E_rm为车主满足出行需要的电量；

车主充电总成本包括充放电过程所产生的费用和服从微电网调度所获得的收益，则目标函数2表示为：

所述步骤S3中，所述日内调度优化模型的目标为实际等效负荷与所述日前调度计划中等效负荷匹配程度最大，表示为：

其中，P_eq1为所述日前调度计划中t时刻的等效负荷，P_eq1为t时刻实际等效负荷，t₁、t₂为滚动调度的起止时刻，这里等效负荷P_eq表示为：

其中，P_L为微电网内本地负荷功率，M为电网可调度电动汽车的集合，为第m个车辆的充放电功率，P_W为风电机组发电功率，P_PV为光伏阵列发电功率。