技术特征：
1.一种基于v2g技术的电动汽车配电网调控方法，其特征在于，包括以下步骤：s1)、采集区域负荷数据和个体电动汽车充电数据；s2)、建立电动汽车充放电调控潜力评估模型，包括3个约束条件：电池安全约束、出行需求约束、充放电功率约束；通过综合考虑上述三个约束条件，电动汽车soc增量的上下限计算公式如下：计算公式如下：电动汽车t时刻对应的充放电可调潜力为：[
△
soc
min,t
c
b
,
△
soc
max,t
c
b
]；式中，表示在第一个约束条件下，t时段soc的最小增量；表示在第二个约束条件下，t时段soc的最小增量；表示在第三个约束条件下，t时段soc的最小增量；
△
soc
max,t
表示t时段最大soc增量；
△
soc
min,t
表示t时段最小soc增量；c
b
表示电动汽车电池容量；s3)、建立基于电动汽车参与的配电网调控模型，以平抑电网负荷波动为目标，以各电动汽车电池容量、充放电功率、充放电时间及电动汽车出站时电量、聚合商净利润、电动汽车用户净充电成本为约束，以
△
t为单位响应调度的时长，将各电动汽车在停驶状态下各时刻的充放电功率作为优化控制变量，建立电动汽车v2g模式下的充放电调度模型如下：s301)、目标函数为电网日负荷波动最小化：式中，f1为电网日负荷波动均方根，n为电动汽车的数量；t为充放电负荷测量的时刻数量；p(t)为系统在第t个时刻的常规负荷；p
ev,i
(t)为第i辆电动汽车第t个时刻的充放电功率：当p
ev,i
(t)>0时，表示电动汽车正在进行充电；当p
ev,i
(t)<0时，表示电动汽车正在放电；当p
ev,i
(t)＝0时，表示车网间无功率流动；p
ave
为计及充放电功率的电网日平均负荷，可由下式求得：s302)、多个约束条件的建立，所述的约束条件包括：
①
荷电状态约束；
②
充放电功率约束及调控潜力约束；
③
车主充电需求约束；
④
聚合商收益约束；s4)、根据实际数据获取调控方案，在满足约束条件前提下获取每一个时段的充电功率调控值，并按照该调控值实际调控充电桩的充放电状态和功率值，以此达到最优调控的目的。2.根据权利要求1所述的一种基于v2g技术的电动汽车配电网调控方法，其特征在于：步骤s1)中，所述的电动汽车充电数据包括soc状态、出行需求、充电功率。3.根据权利要求1所述的一种基于v2g技术的电动汽车配电网调控方法，其特征在于：所述的电池安全约束为：t时段新增的
△
soc
t
要确保充放电后的soc
t
始终在电池的安全约束范围内，即：其中，soc0表示电动汽车的初始soc值，soc
l
、soc
h
、
△
soc
i
分别表示电动汽车电池状态上限、下限和第i个时段的电量差；当电动汽车在t时刻之前的各时段一直以约束内的最大功率充电，且soc
t
＝soc
l
，此时电动汽车的
△
soc
t
最小，此时，电动汽车的放电容量最大：式中，表示在第一个约束条件下，t时段soc的最小增量；
△
soc
max,i
表示i时段最大soc增量；当电动汽车在t时刻之前的各时段一直以约束内的最大功率放电，且soc
t
＝soc
h
，此时电动汽车的
△
soc
t
最大，此时，电动汽车的充电容量最大：式中，表示在第一个约束条件下，t时段soc的最大增量；
△
soc
min,i
表示i时段最小soc增量。4.根据权利要求3所述的一种基于v2g技术的电动汽车配电网调控方法，其特征在于：所述的出行需求约束为：用户结束充电后，电动汽车电池电量至少应能支撑用户一天的行程，即：式中，t
l
为电动汽车结束调控的时段；则第二个约束条件下t时段最小soc增量可以用下式计算得到：
式中，l
d
、l
r
、分别表示用户的日行驶里程、电动汽车的续航里程、第二个约束条件下时段t最小soc增量；p
n
、c
b
、t
r
分别表示电动汽车充电桩的额定充电功率、表示充电桩在t时刻的充放电功率、电动汽车结束调控的时段；若t时段之后的时段持续充电能够满足用户的出行需求，则t时段用户电池电量可以放到最小值；若t时段之后的时段持续充电不能满足用户的出行需求，则t时段用户电池增量需要考虑出行需求的限制。5.根据权利要求4所述的一种基于v2g技术的电动汽车配电网调控方法，其特征在于：所述的充放电功率约束为：除了电池和需求约束，电动汽车的充放电过程还受充电桩的功率限制，即不能超过额定限值：定限值：其中，分别表示电动汽车在第三个约束条件下，t时段soc增量的最小、最大值。6.根据权利要求1所述的一种基于v2g技术的电动汽车配电网调控方法，其特征在于：所述的荷电状态约束为：当电池过度放电时，将对电池性能产生严重损害，故设定荷电状态的最低值为soc
min
，低于此值时，电池停止放电，并设定荷电状态的最高值为soc
max
，高于此值时停止充电，即：soc
min
≤soc
i
(t)≤soc
max
；式中soc
i
(t)为第i辆电动汽车在第t个时刻的荷电量；soc
min
第i辆电动汽车的最低电量限值；soc
max
为第i辆电动汽车的最高电量限值；其中，第i辆电动汽车在第t+1个时刻的荷电量可由下式求出：式中，p
ev,i
(t)为第i辆电动汽车在第t个时刻的充放电功率；c
i
为第i辆电动汽车的电池容量，δt为单位响应调度的时长。7.根据权利要求6所述的一种基于v2g技术的电动汽车配电网调控方法，其特征在于：充放电功率约束及调控潜力约束为：v2g技术可以实现电动汽车与电网之间能量的双向流通，在负荷低谷期电网向电动汽车充电，而在负荷高峰期电动汽车向电网进行放电，因而电动汽车充放电率在最大放电功率(负值)与最大充电功率(正值)之间变化：p
dmin,i
(t)≤p
ev,i
(t)≤p
cmax,i
(t)；式中，p
dmin,i
(t)为第i辆电动汽车在第t个时刻的最大放电功率；p
ev,i
(t)为第i辆电动汽车第t个时刻的充放电功率；p
cmax,i
(t)为第i辆电动汽车第t个时刻的最大充电功率。8.根据权利要求7所述的一种基于v2g技术的电动汽车配电网调控方法，其特征在于：所述的车主充电需求约束为：为了保证电动汽车离开充电站后，车辆电池电量可以满足车主的出行需求，车主可自
定义车辆离开时的目标电池容量：式中，soc
i
(t
out,i
)为第i辆电动汽车出站时刻的荷电状态；soc
need,i
为满足第i辆电动汽车车主出行需求而设定的荷电状态，实际中可以根据车主的下一次出行需求来设置；p
ev,i
(t)为第i辆电动汽车第t个时刻的充放电功率；t
in,i
为第i辆电动汽车的进站时间；t
out,i
为第i辆电动汽车的出站时刻；δt为单位响应调度的时长。9.根据权利要求8所述的一种基于v2g技术的电动汽车配电网调控方法，其特征在于：聚合商收益约束，聚合商参与调度响应的成本包括对用户参与有序充放电调度响应的补贴(分成充电响应和放电响应两部分)，收益则是来自电网公司的补偿费和服务费的收入，聚合商的服务费收入计算公式为：合商的服务费收入计算公式为：式中，f0为车主参与有序充放电的需求响应时，聚合商的服务费收入；c
ser
(t)为第t个时刻的充电服务价格；p
′
ev,i
(t)为响应调度的第i辆电动汽车在第t个时刻的充电功率；δt为单位响应调度的时长；p
′
ev,i
(1)、p
′
ev,i
(t)分别表示调控第1个时段的充电功率、调控第t个时段的充电功率；聚合商对用户参与调度响应的补偿费用，包含用户参与有序充电响应和有序放电响应这两部分，充电响应补偿费用如下：式中，f
′3为用户参与有序充放电调度时充电响应部分的补贴收益；p
′
ev,i
(t)为第i辆电动汽车第t个时刻的充电功率；p
need
(t)为电网在t时刻下达的目标负荷值；p(t)为系统在第t个时刻的日常规负荷；p0(t)为无序充电下电动汽车在第t个时刻的总的充电负荷；δt为单位响应调度的时长；c
dr
为用户参与充电响应的补贴标准；放电响应补偿费用如下：
式中，f
″3为用户参与有序充放电调度时放电响应部分的补贴收益；c
sell
(t)为第t个时刻的放电激励电价；p
″
ev,i
(t)为响应调度的第i辆电动汽车在第t个时刻的放电功率；δt为单位响应调度时长；综上，聚合商对用户参与有序充放电调度响应的补偿费用为：f3＝f
′3+f
″3；为了保证参与有序充放电调度响应的聚合商其净收益大于无序充电时聚合商的服务费收入，故有以下约束：f＝f
0-f3≥0。
技术总结
本发明提供一种基于V2G技术的电动汽车配电网调控方法，包括S1)、采集区域负荷数据和个体电动汽车充电数据；S2)、建立电动汽车充放电调控潜力评估模型；S3)、建立基于电动汽车参与的配电网调控模型；S4)、根据实际数据获取调控方案。本发明提出了电动汽车充放电调控潜力评估模型，在此基础上以电网日负荷波动最小化为目标，考虑网-商-车多方主体效益量化计算分析，建立电动汽车参与的配电网调控模型，获取最佳调控方案；本发明在区域负荷高峰时段，电动汽车会减少充电或进行放电，相比有序充电仅调小充电功率，具有更好的削峰效果，同时负荷波动改善情况也比现有技术的有序充电具有更佳的调控效果。佳的调控效果。佳的调控效果。
技术研发人员：关健峰 郭国伟 陈健卯 雷子超 关勇波 陆志欣 卢志健 杨新森 谷文升 李杏绮 洪锐媛 周健龙 庞明龙 刘乃桓 谭俊智
受保护的技术使用者：广东威泰电力工程有限公司
技术研发日：2022.06.30
技术公布日：2022/12/5