一种电动汽车集群功率及能量边界聚合及分配方法

本发明涉及电动汽车充放电管理，具体为一种电动汽车集群功率及能量边界聚合及分配方法。

背景技术：

1、随着全球气候变化问题的日益严重，减少温室气体排放成为全球关注的焦点。交通领域作为温室气体排放的主要来源之一，替代传统燃油车辆的电动汽车(electricvehicles，evs)逐渐成为一种有效的解决方案。电动汽车不仅可以减少对化石能源的依赖，还能显著降低温室气体排放。根据预测，到2030年，全球电动汽车的数量预计将达到2.45亿辆。

2、然而，尽管电动汽车在环境保护方面具有显著优势，其大规模充电行为对电力系统的可靠性和经济性带来了新的挑战。如果大规模电动汽车在未经协调的情况下同时充电，将导致电力系统的能量损耗增加、电压波动加剧、峰谷负荷差异扩大以及变压器过载等问题。研究表明，当电网中未经协调的电动汽车充电渗透率达到50％时，配电网络中的最大电压偏差可能增加30％以上，输电线路中的能量损耗增加25％。

3、为了确保电力系统的稳定运行，同时满足用户的充电需求，电动汽车充放电管理领域的研究变得尤为重要。然而，现有的研究大多基于集中控制方法，虽然适用于考虑配电网络中的潮流约束，但随着电动汽车数量的增加，优化模型将面临“维度灾难”，求解优化问题将非常耗时。同时，配电系统运营商直接控制每辆电动汽车的充放电策略，将对通信网络造成巨大负担。为了克服这些问题，分布式优化模型逐渐得到应用。尽管分布式优化模型能够处理大规模电动汽车的优化问题，但在主动管理电动汽车时通常忽略了负荷母线的功率平衡约束和配电网络线路的潮流约束，从而可能降低电网安全和经济运行的可能性。

4、为了解决大规模电动汽车问题带来的变量和约束大幅增加问题，可以采用分层优化和集群优化的思想。电动汽车集群调度模型通过将个体电动汽车聚合为等效集群进行建模，大大简化了计算难度。此外，通过对集群充电需求的规律性分析，可以减少个体电动汽车的时空不确定性。

5、基于以上分析，本发明提出了一种电动汽车集群功率及能量边界聚合及分配方法，以建立电动汽车集群运行模型，应用于计及大规模电动汽车参与的电网运行优化模型中，以减少优化模型计算时间和提升计算效率。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种电动汽车集群功率及能量边界聚合及分配方法，有效管理电动汽车的充放电行为，减少用户充电成本，最小化网络能量损耗，并减少峰谷差，提升电网的经济性和稳定性。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种电动汽车集群功率及能量边界聚合及分配方法，包括以下步骤：

3、将电动汽车根据其充电偏好和使用时间分为多个电动汽车集群；

4、计算每个电动汽车集群的能量和功率边界，包括最大充电功率、最大放电功率、最大能量和最小能量；

5、基于电动汽车集群能量和功率边界，建立电动汽车集群运行模型，包括其决策变量和约束条件，所述模型用于现有的各类型电动汽车优化调度问题；

6、基于优化调度问题得到的电动汽车集群在未来一个调度周期内的充放电功率计划，使用一致性算法在每个时间段内将电动汽车集群的充放电功率分配给每个电动汽车，以安排各电动汽车充放电计划。

7、优选的，所述计算每个电动汽车集群的能量和功率边界包括：

8、收集集群内每个电动汽车的最大充电和放电功率、容量以及行程信息；

9、使用以下公式计算电动汽车集群最大充电功率和最大放电功率：

10、

11、其中，为电动汽车集群c在时间t的最大充电功率，为电动汽车集群c在时间t的最大放电功率，xn,t为电动汽车集群c中的电动汽车n在时间t是接入充电站的状态变量，xn,t＝1表示接入充电站，可对其进行功率和能量聚合，xn,t＝1只表示电动汽车与充电站的连接状态，xn,t＝0表示未接入充电站，不可对其功率和能量进行聚合，xn,t的值由电动汽车的行程信息得到，为电动汽车n的最大充电功率，为电动汽车n的最大放电功率；

12、使用以下公式计算电动汽车集群最大能量和最小能量边界：

13、

14、其中，为电动汽车集群c的虚拟电池在时间t的最大能量边界，为电动汽车集群c的虚拟电池在时间t的最小能量边界，为电动汽车n的电池容量，为电动汽车n的允许最大荷电状态，为电动汽车n的允许最小荷电状态，为电动汽车集群kc的虚拟电池在时间t的充电最大能量边界，它表示假设集群里的电动汽车接入充电站后立即以额定功率充电，那么电动汽车集群虚拟电池在时间t可具有最大能量，为电动汽车集群c的虚拟电池在时间t的充电最小能量边界，它表示假设集群里的电动汽车接入充电站后没有立即充电，离网前某个时刻额定功率充电，那么电动汽车集群虚拟电池在时间t必须具有最小能量边界以满足电动汽车离开时具有所期待的电量，和分别为电动汽车n接入和离开充电站时间，表示电动汽车n接入充电站时所具有的初始电量，表示电动汽车n离开充电站时所期望具有的电量，为电动汽车集群c的虚拟电池在时间t的放电最小能量边界，它表示假设集群里的电动汽车接入充电站后立即以额定功率放电，那么电动汽车集群虚拟电池在时间t剩下的最小能量；

15、使用以下公式计算每个电动汽车集群由于群内每辆电动汽车接入或是离开电站时间不同造成集群每个时刻的能量变化：

16、

17、其中，为电动汽车集群c的虚拟电池在时间t由于电动汽车接入或是离开造成的能量变化。

18、优选的，基于所述电动汽车集群能量和功率边界，建立电动汽车集群运行模型，包括：

19、定义电动汽车集群充电功率变量电动汽车集群放电功率变量电动汽车集群充电状态变量电动汽车集群放电状态变量电动汽车集群虚拟电池能量变量

20、建立电动汽车集群运行约束条件，包括：

21、

22、其中，sc为电动汽车集群集合，st为调度时刻集合；

23、

24、基于以上变量和约束条件，建立电动汽车集群运行模型，所述模型可用于各种电动汽车集群充放电调度优化模型。

25、优选的，所述使用一致性算法在每个时间段内将电动汽车集群的充放电功率分配给每个电动汽车包括：

26、定义状态变量λn,t，其初始值由以下公式给出：

27、

28、其中，为状态变量的初始值，为电动汽车n在时间t的初始充电功率，为电动汽车n在时间t的初始放电功率，其计算公式如下：

29、

30、其中，nevc,t为电动汽车集群c在时间t的电动汽车数量；

31、迭代更新λn,t的值，直到满足总功率误差的要求：

32、

33、其中，为状态变量在第q次迭代时的值，dnm,t为电动汽车n和m之间的权重，ε为步长参数，为总功率误差，计算公式如下：

34、

35、其中，zn,t和zm,t表示时间t与电动汽车n或是m可产生通信联系的电动汽车的数量，等于

36、

37、求得更新后的重新分配电动汽车集群内各电动汽车的充电和放电功率，分配公式如下：

38、

39、其中，为电动汽车n在时间t的充电功率，为电动汽车n在时间t的放电功率；

40、调整超出限制的功率值：

41、

42、

43、其中，为电动汽车n的最大充电功率，为电动汽车n的最大放电功率；

44、基于以上方法，从调度周期的第一个时刻开始分配，当该时刻功率分配误差满足要求后，计算该时刻各电动汽车的荷电状态，并进行下一个时刻的功率分配，电动汽车各时刻荷电状态的计算公式如下：

45、

46、从调度周期第一个时刻开始分配，直到最后一个时刻分配完毕。

47、本发明还提供一种电动汽车集群功率及能量边界聚合及分配装置，包括：

48、数据收集模块，用于收集电动汽车数据，并将电动汽车分为多个电动汽车集群；

49、集群边界计算模块，用于计算每个电动汽车集群能量和功率边界，建立电动汽车集群运行模型；

50、功率分配计算模块，用于分配每个电动汽车集群的充放电功率。

51、本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的方法。

52、本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法。

53、本发明提供了一种电动汽车集群功率及能量边界聚合及分配方法。具备以下有益效果：

54、1、本发明通过将电动汽车划分为不同的集群，将大规模电动汽车聚合为等效集群，极大地减少了优化模型的变量和约束，显著降低了计算复杂度，提高了求解速度和效率。相比于直接对大量个体电动汽车进行调度，集群调度方式更高效，能够快速求解最优调度方案，适应大规模电动汽车接入电网的需求。

55、2、本发明所建立的电动汽车集群运行模型，可应用于各类电动汽车优化调度问题，无论是家用电动汽车充电管理，还是公共充电桩的调度优化，都能有效应用，具有广泛的适应性和应用前景。特别是计及电动汽车参与的配网网运行优化调度，通过优化调度电动汽车的充放电行为，避免了大规模电动汽车同时充电对电力系统带来的冲击，减少了能量损耗，提高了电力系统的经济性；

56、3、本发明在进行充放电功率分配时，充分考虑了每辆电动汽车的个体约束，包括电池的最大充放电功率和状态(soc)限制，避免了电池在极端状态下工作。合理的充放电策略不仅提升了电池的充放电效率，还减少了电池的损耗和老化速度，延长了电池的使用寿命，降低了用户的维护成本。