[发明专利]基于电动公交车行为特性概率的储能潜力分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于电动公交车行为特性概率的储能潜力分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

获取交通侧、电源侧和设备侧三方的实际数据，通过事先建立的基于电动公交车行为特性概率的储能潜力评估体系进行储能潜力分析；

其中，所述基于电动公交车行为特性概率的储能潜力评估体系的建立步骤如下：

首先通过选取交通侧、电源侧和设备侧三方的实际数据，提取用户行为的相关特征量；

再利用半参数的密度估计方法即建立二维高斯混合模型，从交通需求侧以及电能供给侧出发构建混合模型，并利用EM算法进行迭代求解，根据参数初始值或上次迭代值计算似然函数的期望，然后通过最大化似然函数获取新的参数值直至收敛拟合其概率分布；

接着从调峰潜力及调频潜力两方面构建规模化电动公交车储能潜力的评估模型，同时构建在无序充电、有序充电以及双向互动三种场景下的面向用户行为特性的约束条件；综合构成基于电动公交车行为特性概率的储能潜力评估体系；

建立二维高斯混合模型步骤如下：

记二维随机变量X＝(x₁,x₂)，X在交通侧可分别代表出行开始时刻与结束时刻，时长与里程两对随机变量；X在电能供给侧可分别代表充电开始时刻与结束时刻，时长与电量两对随机变量；如式(1)所示：

式中，M为高斯混合模型的部件数，α_m为第m个高斯部件的权重，μ_m和Σ_m分别为第m个高斯部件的均值和协方差矩阵；

规模化电动公交车储能潜力的评估模型构建步骤如下：

在交通需求侧、电能供给侧和设备供应侧多源数据驱动下，对用户行为特性、电动公交车和充电设施硬件条件进行初始化，再输入电动公交车总量N_EV、充电设施总量N_Ch及快充与慢充设施比例km、评估周期T和最小时间间隔，采用拉丁超立方抽样方法对各辆电动公交车生成行程以及充电行为的开始和结束关键特征量，构造各电动公交车在评估周期内的时序行为特征；

从供需两侧同时进行模拟与分析，交叉验证结果准确性；

再根据储能潜力评价指标进行分析，最后输出不同电动公交车规模在不同场景和充电设施配置下的储能潜力评价结果；

所述模化电动公交车储能潜力的评估模型的储能评价指标包括：

(1)储能调峰潜力

式(4)和(5)分别建立了规模化电动公交车的向上调峰能力E_cu和向下调峰能力E_cd的模型，单位均为GW·h。ΔT为评估时间间隔，而N_e则为评估周期内的时间段数量，规模化电动公交车在时段n期间的最大，最小平均充电功率定为P_maxn和P_minn，P_n为无序状态下时段n的平均充电功率；E_cu、E_cd表征了规模化电动公交车的能量调节能力；

(2)储能调频潜力

同样式中P_cd和P_cu分别为规模化电动公交车的向下和向上调频能力，单位为GW，N_p为评估时段数；

所述面向用户行为特性的约束条件包括：

面向用户出行及充电行为特性，电动公交车储能潜力的评估应满足一定的约束，分别从无序充电、有序充电以及双向互动三种场景下进行约束建模如下：

(1)无序充电

电动公交车充电功率受充电设施与车载电池的共同约束；

式中，P_vi和P_ci为电动公交车i车载电池的最大充电功率和额定充电功率，η_i为电动公交车i的充电效率，T_ai为在当前充电功率的限制下，电动公交车i获得期望电量的最短时长；T_c0i为电动公交车i的最短充电时长；

记为时刻t电动公交车i的充电功率，为该次充电行为在时刻t前通过充电设施吸收的电量；选择无序充电方式时，不对电动公交车充电的时间或功率进行调整；到达充电地点后即开始充电，获得所需电量后结束充电过程；时刻t电动公交车i单台单次无序充电能量与功率约束如式(9)、(10)所示：

式中，T_si为电动公交车i的充电开始时刻；

(2)有序充电

在有序充电的情况下，用户充电的时间和功率是优化的结果，需满足式(10)及以下约束条件：

式中，T_ei为i车辆充电结束的时刻；

(3)双向互动

在双向互动场景下，电动公交车不仅从电网获取电量，在必要时还可以向电网放电；

将式(11)修改为：

式中，为电动公交车i的最大放电功率。