[发明专利]一种充放电策略辅助用户出行的动态电力调度方法

说明书

本发明提出了一种充放电策略辅助用户出行的动态电力调度方法，其步骤为：构建半马尔科夫概率出行模型；对数据进行预处理，得出特征量的概率分布；利用蒙特卡洛抽取相关数据，初步模拟了基于时空耦合特性的用户随机出行行为；利用半马尔科夫对停车时长的宽容性，在此期间加入充放电策略，并考虑了与地点相关的电价引导、充放电方式以及充放电门槛因子等因素；将电动汽车并网，进行多目标电力调度处理；采用区域电网进行仿真计算，对所提模型的合理性和有效性进行说明。本发明针对大规模电动汽车接入电网的不确定行为，考虑其对用户经济性和电网安全性的影响，制定了动态电力调度方法，为研究电动汽车随机行为对电网调度的影响提供实用价值。

技术领域

本发明属于新能源系统优化与调度领域，尤其涉及单个电动汽车不确定行为，并将其作为储能和负荷参与电网充放电决策，同时提供了一种充放电策略辅助用户出行的动态电力调度方法。

背景技术

电动汽车(electrical vehicle，EV)具有能源利用率高、无移动废弃排放等特点，已成为我国重点支持的战略性新兴产业之一，日益提升的电池设备及相关充电技术水平，也促进电动汽车不断普及。近3年来，中国市场电动汽车保有量增速分别为282％、210％、190％，均超过美国、欧洲等地区。而规模化的电动汽车在城市内网的出行必然存在与所行驶区域电网发生能量交互的行为，导致电动汽车负荷的分布在时间与空间上均存在较大不确定性。因此，建立基于用户随机出行的电动汽车充放电策略，是分析区域电网动态电力调度问题的前提和基础。

目前针对电动汽车出行行为的分析方法可分为：直接限定行使时间、利用蒙特卡洛进行出行模拟以及基于统计数据的出行链分析与控制等类型。这些方法中，弱化了用户出行行为的时空耦合随机性；在增加数据处理复杂度的同时，忽略了用户利益最大化的充放电选择与出行辅助。并且极少涉及随机行为背景下电动汽车向电网放电，EV均作为负荷平抑电网的峰谷差。在优化用户和电网两侧调度方面，通常只考虑单侧目标，导致用户与电网利益失衡。

发明内容

针对上述背景技术中存在的不足，本发明提出了一种充放电策略辅助用户出行的动态电力调度方法，解决了现有技术弱化了用户出行行为的时空耦合随机性，导致用户与电网利益失衡的问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种充放电策略辅助用户出行的动态电力调度方法，其步骤如下：

步骤一：统计A小区的基础负荷、风电出力和汽车保有量；

步骤二：从NHTS数据库中获取数据集，对数据集中的汽车状态量进行拟合得到概率分布函数，其中，汽车状态量包括开始时间、结束时刻和停驻时长；

步骤三：利用半马尔科夫概率对数据集中的停驻目的地进行状态转移概率计算，得到停驻目的地概率矩阵，根据数据集中的停驻目的地构建里程矩阵；

步骤四：利用蒙特卡洛对步骤二的概率分布函数进行随机抽样，得到汽车B的开始时间，并规定出发地点为家，初始电量为满电；

步骤五：根据停驻目的地概率矩阵获得下一状态j的停驻地点，由当前状态i的停驻地点和下一状态j的停驻地点从里程矩阵中获取对应的行驶里程，在给定的速度和每小时的耗电量的基础上，得到当前时刻和当前电量负荷SOC_i，并判断当前电量负荷SOC_i是否小于安全电量最小值0.2，若是，则对汽车B进行充电，否则，在充放电范围内随机取一个数作为充放电量，其中，充电时间小于停驻时长，且汽车B属于A小区；

步骤六：将汽车B的充放电决策加入模型中，根据汽车B的充放电决策、A小区的基础负荷和风电出力构建多目标函数；

步骤七：利用多目标智能优化算法对多目标函数进行优化，并调节充放电电量的大小；

步骤八：当充放电时长等于停驻时长时，利用停驻时长更新当前时刻，并判断当前时刻是否等于结束时刻，若是，判定结束地点为家，返回步骤六，否则，执行步骤五。