电动汽车与电网互动协调控制系统分级优化调度研究

The Vehicle-to-Grid(V2G) can not only effectively relieve load pressure of the continuous development of electric vehicles(EVs), but also provides an effective solution for uncertainty of renewable energy integration by considering EVs as distributed energy storages. Considering the price response of EVs’ users, the proposed hierarchical scheduling model of EVs and power grid is the core of the proposed control method. In order to set up group charging and discharing scheduling model based on priority, the proposed model break down the synergetic problem and put the result of the charging strategy of the regional power grid on every EV. In order to assess a big group of EVs’ charging demand and discharging capacity, proposed model builds up a charging and discharging spatial-temporal data model of EVs based on the statistical property of operation rules and the charging and discharging characters of EVs’. As for the randomness of EVs charging and discharging, the proposed model set up some response model of EVs’ users for different electricity price mechanism and acquires the behavior response data of EVs’ users. The proposed model which contains EVs charging and discharging scheduling model, Dynamic spatial-temporal data model of EVs and the price response model of EVs can complete the interactive technology between power grid and EVs and lay a theoretical foundation to achieve effective interaction between EVs and power grid.

电动汽车与电网互动不仅可减少电动汽车不断发展带来的用电压力，还可将电动汽车作为分布式储能装置，为新能源接入电网带来的不稳定问题提供一种有效的解决方法。本项目提出的计及电动汽车用户电价响应行为的电动汽车与电网互动分级优化调度模型是实现其控制系统的核心。针对电动汽车调度过程分解协调问题，建立基于优先权的电动汽车集群充放电调度模型，以将区域电网层面的充电策略结果分解至每辆电动汽车上；基于电动汽车的运行规律及充放电特性的统计分析，建立电动汽车充放电动态时空数据模型，以评估大规模电动汽车的整体充电需求和放电能力；针对电动汽车随机性问题，建立不同电价机制下电动汽车用户的响应模型，获取用户在不同电价信号下的响应行为，实现用户用车便利性。通过对电动汽车集群充放电最优调度模型、动态时空数据模型和电动汽车用户电价响应模型等研究，完善电动汽车与电网互动的理论和应用技术，为实现电动汽车与电网有效互动奠定理论基础。

电动汽车与电网互动不仅可减少电动汽车不断发展带来的用电压力，还可将电动汽车作为分布式储能装置，为新能源接入电网带来的不稳定问题提供一种有效解决方法。本项目提出的电动汽车与电网互动分级优化调度模型是其核心。本项目围绕电动汽车动态时空分布模型、电动汽车充放电电价谈判模型、电动汽车集群充放电优化调度模型等开展研究工作，主要研究内容和结果如下：.(1)建立了电动汽车与电网互动分级优化调度模型，实现了电动汽车集群的充放电最优容量分配和每个时段电动汽车的时空分布最优调度计划。并在此基础上，提出了计及大规模电动汽车与风电并网运行的策略，该策略通过优化调度集群内的可控车辆，平抑可再生能源的间歇性和波动性。.(2)提出了基于电动汽车集群容量实时预测的负荷频率控制策略。该策略能够实时调整电动汽车集群的功率分配，既满足了电动汽车用户的行驶需求，又通过源荷互动提高了电网的频率稳定性，避免了由于调频功率分配不合理导致的调频效果不佳或资源浪费问题。.(3)建立了电动汽车充电需求和放电能力的时空分布模型。提出了一种基于马尔可夫决策过程随机路径模拟的城市电动汽车充电负荷时空分布预测方法，计算出不同温度、不同交通状况下的电动汽车充电负荷；基于蒙特卡洛方法建立了各类电动汽车的时空转移模型，模拟出各类电动汽车可控数量，获取了电动汽车的初始储能和实时可控能量。.(4)提出了一套动态充放电电价制定策略。建立了基于电动汽车用户充电偏好的动态分时充电电价模型，实现了基于价格信号的电动汽车充电优化控制；研究了基于模糊贝叶斯学习的放电电价双边谈判模型，并在此基础上，提出了计及多代理的电力公司与电动汽车代理商段谈判模型，充分考虑了谈判过程中电力公司与代理商、各电动汽车代理商之间的学习与竞争，获取了均衡双方利益的电动汽车放电电价。.经过3年研究，实现了预设的研究目标，完善了电动汽车与电网互动的理论和应用技术，为实现电动汽车与电网有效互动奠定了理论基础。完成了预期的理论成果指标和人才培养指标。