[发明专利]一种电动汽车参与风电消纳的调度方法

权利要求书

1.一种电动汽车参与风电消纳的调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：确定电动汽车储能和超级电容储能的数学模型；

步骤2：利用小波包分解法对风电输出功率进行分解；当小波包分解层数为n时，得到2ⁿ个风电输出功率分支(P_wind(n,0)～P_wind(n,2ⁿ-1))，在正常运行情况下，第一个分支P_wind(n,0)若完全满足风电输出有功功率变化在1分钟和10分钟的限值约束，则停止分解，并将P_wind(n,0)作为目标并网功率，其中P_wind为风电场原始输出功率；

步骤3：对步骤2中小波包分解的2ⁿ个风电输出功率分支的其他分支(P_wind(n,1)～P_wind(n,2ⁿ-1))进行频谱分析，结合帕塞瓦尔定律计算P_wind(n,1)～P_wind(n,2ⁿ-1)中每一个分支的功率能量，从而初步确定储能配置；

步骤4：设计具体优化调度模型；在电动汽车集群能完全消纳风电时刻，将对储能设备的调度问题转化为背包问题，利用背包问题的动态规划获取电动汽车最佳调度集群；采用超级电容作为备用储能设备，在电动汽车无法满足调度需求时及时补给，从而最大化消纳风电功率；

步骤5：验证经过储能调度的并网功率是否满足并网波动要求。

2.根据权利要求1所述的电动汽车参与风电消纳的调度方法，其特征在于，所述步骤1中的电动汽车储能的数学模型为：

电动汽车SOC计算如下：

式中S_i为第i辆电动汽车的SOC，t为采样点，h为采样周期，P_EV,i为第i辆电动汽车的出力功率，η_EV,i为第i辆电动汽车的运行效率，E_rated,i为第i辆电动汽车的额定储能容量；

电动汽车参与平抑新能源发电波动的储能优化调度约束如下：

S_min,i≤S_i(t)≤S_max,i

t_arr,i≤t≤t_dep,i

S_i(t)+P_cη_c(t_dep,i-t)/E_rated,i-S_dep,i≥0

式中S_min,i和S_max,i分别为第i辆可参与调度电动汽车的SOC约束的最小值和最大值，t_arr,i和t_dep,i分别为第i辆电动汽车的入网和离网时间，P_c为电动汽车的充电功率，η_c为电动汽车的充电效率，S_dep,i为第i辆电动汽车满足用户出行需求所设定的目标离网SOC，T_c2d为充电动作转为放电动作的时间间隔，T_d2c为放电动作转为充电动作的时间间隔，cou_c2d,i和cou_d2c,i分别为第i辆电动汽车的T_c2d和T_d2c相应动作转变的累计值；

根据储能优化调度约束条件，得到单体电动汽车t时刻的最大可调度潜力如下：

E_c,i(t)＝E_rated,i(Se_max,i(t)-S_i(t))

E_d,i(t)＝E_rated,i(S_i(t)-Se_min,i(t))

式中对于电动汽车i，E_c,i和E_d,i分别为最大充电潜力估计和最大放电潜力估计；Se_max,i为电动汽车为充电动作直至离网时SOC的最大估计值，Se_min,i为放电动作直至需强制充电时SOC的最小估计值，Ses_max,i为不考虑S_max,i的充电动作直至离网时SOC最大估计值，t_dis,max为电动汽车需进行强制充电时刻；P_d为电动汽车的放电功率，η_d为电动汽车的放电效率；

超级电容储能的数学模型为：

超级电容SOC计算如下：

式中S_sc为超级电容的SOC；P_SC,c和P_SC,d分别为超级电容的充电和放电功率；η_SC,c和η_SC,d分别为充电和放电效率；E_SC,rated为额定储能容量；N_SC,c和N_SC,d分别为充电状态和放电状态标记，其值为0或者1；

超级电容的运行约束：

S_SC,min≤S_SC(t)≤S_SC,max

0≤P_SC,c(t)≤P_SC,c,rated

P_SC,d,rated≤-P_SC,d(t)≤0

0≤N_SC,c(t)+N_SC,d(t)≤1

式中S_SC,min和S_SC,max分别为超级电容约定的最小和最大SOC允许值；P_SC,c,rated和P_SC,d,rated分别为额定充放电功率。