CN107846043B - 一种考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法 - Google Patents

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Abstract

一种考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法，属电网管理领域。所述的微网为分布式可再生能源的风光储并网型微网架构；其将微网能量管理方法划分为削峰填谷与联络线功率波动抑制两个阶段；削峰填谷阶段考虑电动汽车慢充的负荷平移特性；在功率波动抑制阶段，采用模糊控制理论，将目标功率波动在蓄电池与超级电容间进行分配；通过平移电动汽车慢充时间配合蓄电池充放电，对含分布式可再生能源的微网联络线进行峰谷调节；考虑电动汽车快充引起的联络线短期功率波动，通过超级电容器与蓄电池分别平抑功率波动中的高频成分与低频成分。其能够实现含风‑光‑储‑电动汽车的并网型微网的能量优化与协调，保证线路电能质量，提高微网运行经济性。

Description

一种考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法
技术领域
本发明属于电网管理领域，尤其涉及一种用于电动汽车充电的微网的能量管理方法。
背景技术
随着风力发电机、光伏电池以及电动汽车快充桩的大规模分散接入，对可再生能源发电以及电动汽车快充引起的微网联络线功率峰谷特性进行调节，同时对联络线短期功率波动进行有效抑制，对保证可再生能源消纳能力、提高微网并网稳定、增强微网运行安全可靠性有重要意义。
然而，如何在减少微网联络线峰谷水平、平滑联络线短期功率的前提下减少微网投资成本，优化储能容量，需要对微网能量管理与控制进行深入研究。
针对基于储能技术的微网能量管理策略，《微电网研究综述》(鲁宗相，王彩霞，闵勇，等.电力系统自动化，2007，19：100-107.)一文建立了基于多种时间尺度的微网能量管理策略，分别从日前和日内两种时间段对能量进行协同管理，进而优化微网各出力微源和需求侧负荷的开关机状态与具体出力值；《考虑时间相关性的风储系统多模式协调优化策略》(陆秋瑜，胡伟，闵勇，等.电力系统自动化，2015，02：6-12.)为对含分布式可再生能源的微网瞬时功率波动进行抑制，通过模糊控制策略对目标外功率在超级电容与蓄电池间进行分配，进而提高蓄电池运行寿命。然而，上述研究虽通过蓄电池、超级电容等储能设备对目标功率进行能量管理，储能的高投资成本仍限制着其在微网的普及与应用。《含压缩空气储能的微网复合储能技术及其成本分析》(田崇翼，张承慧，李珂，等.电力系统自动化，2015，10：36-41.)对微网复合储能系统的运行成本进行了分析与计算；《Determination of theoptimal battery capacity based on a life time cost function in wind farm》(]Nguyen C L，Chun T W，Lee H H.//Energy Conversion Congress and Exposition.IEEE，2013：51-58.)建立了储能系统运行成本函数，并对储能容量进行了优化。
电动汽车作为新一代的交通工具，在节能减排、减少人类对传统化石能源的依赖方面具备传统汽车不可比拟的优势，随着电动汽车的普及，大规模电动汽车接入电网充电，将对电力系统的规划、运行与控制以及能量管理产生了不可忽视的影响。《考虑交互功率与可再生能源功率波动的微电网调度优化模型》(杨晓东，陈宇，张有兵，等.电力系统保护与控制，2016，23：30-38.)考虑含风、光、储以及电动汽车的并网型微电网，建立了基于微网联络线交互功率和功率波动抑制的多目标能量优化模型，并从微网运行经济性等方面验证了所提策略的正确性和有效性，然而尚未考虑不同能量管理任务下的时间尺度对所提策略的影响；《含新能源接入的电动汽车有序充电分层控制策略》(占恺峤，胡泽春，宋永华，等.电网技术，2016，12：3689-3695.)提出一种含分布式电源接入的电动汽车分层接入充电策略，通过基于削峰填谷的阶段性优化控制，进而采取分布/集中式控制策略实现电动汽车的合理、有序充电。上述文献虽通过相关能量管理与优化策略对含电动汽车的微网功率进行峰谷调节与功率波动控制，但均未综合考虑电动汽车的不同充电模式对微网运行产生的影响，也未根据不同能量管理任务下的时间尺度对电动汽车群与微网储能系统进行协同管理。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法。其通过平移电动汽车慢充时间配合蓄电池充放电，对含分布式可再生能源的微网联络线进行峰谷调节；考虑电动汽车快充引起的联络线短期功率波动，通过超级电容器与蓄电池分别平抑功率波动中的高频成分与低频成分。该方法能够实现含风-光-储-电动汽车的并网型微网的能量优化与协调，保证线路电能质量，提高微网运行经济性。
本发明的技术方案是：提供一种考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法，其特征是：
所述的微网为分布式可再生能源的风光储并网型微网架构；
其发电系统由风力发电机和光伏电池组成，蓄电池与超级电容组成混合储能系统以对微网联络线进行削峰填谷与功率波动抑制，考虑电动汽车的充电特性，并通过交直流转换元件将电动汽车与微电网相连；
所述的微网能量管理方法，综合考虑电动汽车的慢充、快充两种充电模式，针对电动汽车慢充方式，将进行慢充的电动汽车视为可平移负荷，用以调节微网联络线的峰谷特性；针对电动汽车快充方式，将其视为一种微网短期功率波动，需通过蓄电池与超级电容器组成的混合储能系统对其进行平抑；
所述的微网能量管理方法，分为削峰填谷阶段与功率波动抑制阶段；在削峰填谷阶段，依据包括风力、光伏的分布式可再生能源的发电预测与负荷预测技术，通过价格补贴的方式平移电动汽车慢充电时段，配合储能蓄电池的充放电以及微网联络线与外部大电网的功率交互，以此实现微网联络线功率的削峰填谷；在功率波动抑制阶段，考虑风力发电、光伏发电的出力波动性，同时计及电动汽车快充的大功率、高随机特性，由超级电容器与储能蓄电池组成混合储能系统，共同对微网联络线功率波动进行抑制；
所述的微网能量管理方法，在削峰填谷阶段中，基于可再生能源出力预测以及负荷预测，以微网日运行最大收益为目标建立目标函数与约束条件，以此对电动汽车慢充平抑时间以及蓄电池、微网联络线各时段交互功率进行优化；在功率波动抑制阶段，基于功率波动目标平抑功率以及混合储能的实时荷电状态，通过模糊控制隶属函数与控制规则，得到修正系数以获取混合储能充放电参考值，同时保证混合储能荷电状态在合理范围内；
具体的，所述的微网能量管理方法，按照下列步骤进行：
1)进行风力发电预测、光伏发电预测和用户负荷预测；
2)削峰填谷阶段，建立目标函数与约束条件；
3)削峰填谷阶段，建立约束条件；
4)计算电动汽车慢充平移时间；
5)计算蓄电池各时段充放电功率；
6)计算各时段联络线与外部电网的交互功率；
7)读取微网联络线瞬时波动功率数值；
8)初始化0时刻的超级电容与蓄电池荷电状态和功率；
9)计算i时段的功率波动目标平抑功率；
10)计算i时段混合储能的荷电状态；
11)建立模糊控制隶属关系函数模型，求出修正系数；
12)通过计算i时段混合储能的充放电参考值；
13)判定混合储能荷电状态是否越限；
14)判断N个时刻是否计算完，如是，结束；如否，i＝i+1，返回第9)步；
所述的微网能量管理方法，通过平移电动汽车慢充时间配合蓄电池充放电，对含分布式可再生能源的微网联络线进行峰谷调节；考虑电动汽车快充引起的联络线短期功率波动，通过超级电容器与蓄电池分别平抑功率波动中的高频成分与低频成分，保证线路电能质量，提高微网运行经济性；
所述的微网能量管理方法，通过两个阶段前后配合，最终实现微网联络线的能量优化控制。
进一步的，所述的微网能量管理方法，针对微网中的储能系统，以蓄电池为代表的能量型储能元件参与微网的削峰填谷，蓄电池调峰填谷时，可综合风力、光伏发电预测、负荷预测以及包括蓄电池自身的荷电状态、联络线功率交换限制的要素，在保证设备运行安全和系统稳定的前提下制定能量存储和释放控制策略。
进一步的，所述的微网能量管理方法，不仅能利用蓄电池进行调峰填谷，也能够配合以超级电容器为代表的功率型储能设备共同对微网联络线功率波动进行抑制，以平滑输出功率，提高电能质量。
进一步的，所述的微网能量管理方法，对慢充转移时段采取补贴政策的激励措施；在慢充转移时段补贴政策的激励下，原处于微网峰时段进行充电的部分电动汽车群会将到充电时段平移到谷时段以获取补贴利润，减少了蓄电池参与削峰填谷的储能容量，缩减了含风-光-储-电动汽车的并网型微网的整体运行投资成本。
更进一步的，所述的微网能量管理方法，在削峰填谷阶段中，基于可再生能源出力预测以及负荷预测，以微网日运行最大收益为目标建立目标函数与约束条件，以此对电动汽车慢充平抑时间以及蓄电池、微网联络线各时段交互功率进行优化；在功率波动抑制阶段，基于功率波动目标平抑功率以及混合储能的实时荷电状态，通过模糊控制隶属函数与控制规则，得到修正系数以获取混合储能充放电参考值，同时保证混合储能荷电状态在合理范围内。
更进一步的，所述的微网能量管理方法，提出了一种基于考虑电动汽车充电影响的微网能量管理策略，将策略划分为削峰填谷与联络线功率波动抑制两个阶段；削峰填谷阶段考虑电动汽车慢充的负荷平移特性；在功率波动抑制阶段，采用模糊控制理论，将目标功率波动在蓄电池与超级电容间进行分配。
与现有技术比较，本发明的优点是：
1.本技术方案将微网能量管理方法划分为削峰填谷与联络线功率波动抑制两个阶段；削峰填谷阶段考虑电动汽车慢充的负荷平移特性；在功率波动抑制阶段，采用模糊控制理论，将目标功率波动在蓄电池与超级电容间进行分配；
2.本技术方案通过平移电动汽车慢充时间配合蓄电池充放电，对含分布式可再生能源的微网联络线进行峰谷调节；考虑电动汽车快充引起的联络线短期功率波动，通过超级电容器与蓄电池分别平抑功率波动中的高频成分与低频成分；
3.能够实现含风-光-储-电动汽车的并网型微网的能量优化与协调，保证线路电能质量，提高微网运行经济性。
附图说明
图1是本发明的微网拓扑结构示意图；
图2是本发明的微网能量管理系统结构示意图；
图3是本发明的微网能量管理策略流程示意图；
图4是本发明的算例微网拓扑图；
图5是本发明的并网微网中微源日出力曲线示意图；
图6是本发明的微源优化曲线示意图；
图7是本发明的超级电容器、储能电池实时功率曲线示意图；
图8是本发明的超级电容器、蓄电池荷电状态曲线示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。
1、微网结构与特点：
本技术方案中的分布式可再生能源的风光储并网型微网架构如图1所示。
其发电系统由风力发电机和光伏电池组成，蓄电池与超级电容组成混合储能系统以对微网联络线进行削峰填谷与功率波动抑制，该微网考虑电动汽车的充电特性，并通过交直流转换元件将电动汽车与微电网相连。
综合考虑电动汽车的慢充、快充两种充电模式，针对电动汽车慢充方式，由电动汽车慢充充电桩通过交直流变换为电动汽车提供电能，其充电功率通常不高于7千瓦。微网用户需要在一段时间区间内停驶电动汽车，以对其进行电能补充。本技术方案将进行慢充的电动汽车视为可平移负荷，用以调节微网联络线的峰谷特性，可平移负荷含有用户意愿启停区间，可根据微网峰谷状况改变电动汽车慢充时间区间，此时需进行对应成本补偿。针对电动汽车快充方式，快充充电桩会为电动汽车提供几十千瓦到上百千瓦的充电功率，由于快充模式下的用户充电行为具有极高的随机性，本技术方案将其视为一种微网短期功率波动，需通过蓄电池与超级电容器组成的混合储能系统对其进行平抑。
2、能量管理策略分析：
本技术方案所述的微网能量管理系统结构如图2所示，该能量管理策略划分为削峰填谷阶段与功率波动抑制阶段。
在削峰填谷阶段，依据风力、光伏等分布式可再生能源的发电预测与负荷预测技术，通过价格补贴的方式平移电动汽车慢充电时段，配合储能蓄电池的充放电以及微网联络线与外部大电网的功率交互，以此实现微网联络线功率的削峰填谷。在功率波动抑制阶段，考虑风力发电、光伏发电的出力波动性，同时计及电动汽车快充的大功率、高随机特性，由超级电容器与储能蓄电池组成混合储能系统，共同对微网联络线功率波动进行抑制。两个阶段前后配合，最终实现微网联络线的能量优化控制。
对于含风-光-储以及电动汽车的综合并网型微网，为提升微网运行经济性，风力发电、光伏发电均以最大功率点跟踪模式运行。鉴于分布式可再生能源的随机性、间歇性与波动性，微网联络线功率存在明显的峰谷特性与短期功率波动性。
因此。针对微网中的储能系统，以蓄电池为代表的能量型储能元件参与微网的削峰填谷，蓄电池调峰填谷时，可综合风力、光伏发电预测、负荷预测以及蓄电池自身的荷电状态、联络线功率交换限制等要素，在保证设备运行安全和系统稳定的前提下制定能量存储和释放控制策略。
此外，上述并网型微网不仅能利用蓄电池进行调峰填谷，也可配合以超级电容器为代表的功率型储能设备共同对微网联络线功率波动进行抑制，以平滑输出功率，提高电能质量。
针对处于慢充模式下的电动汽车，须考虑电动汽车数量、充电转移时间段等因素，在慢充转移时段补贴政策的激励下，原处于微网峰时段进行充电的部分电动汽车群会将到充电时段平移到谷时段以获取补贴利润，减少了蓄电池参与削峰填谷的储能容量，缩减了含风-光-储-电动汽车的并网型微网的整体运行投资成本。
3、微网能量管理建模：
3.1削峰填谷阶段
3.1.1目标函数
整体考虑含风-光-储-电动汽车的并网型微网的各种设备的运行特性，以微网运行的日最大收益为目标建立相应目标函数，具体表达式如式(1)所示。
Figure GDA0003011586220000061
式(1)中，F表示微网运行日收益函数，k为当前时间周期，将单位时间周期长度设定为15min，对于一天中的24h，k＝l，2，…，96；
Figure GDA0003011586220000071
与
Figure GDA0003011586220000072
分别表示k时段的联络线购电售电价格，单位为元/kWh；
Figure GDA0003011586220000073
分别表示k时段微网联络线的流出与流入功率；
Figure GDA0003011586220000074
和
Figure GDA0003011586220000075
表示k时段的联络线功率的流入、流出状态；将处于慢充模式下的电动汽车视为可平移负荷，
Figure GDA0003011586220000076
表示k时段第i辆电动汽车用户的意愿启停条件(0表示处在停运条件，1表示处在开启条件)，
Figure GDA0003011586220000077
则表示优化后的k时段第i辆电动汽车的实际启停结果，
Figure GDA0003011586220000078
表示k时段第i辆电动汽车的充电功率，
Figure GDA0003011586220000079
表示k时段第i辆电动汽车的充电时段平移补贴价格；COM为储能系统的运行维护成本，Pbess,k表示k时段的蓄电池充放电功率；γbess(k)表示为k时段蓄电池的充放电罚函数，它会根据蓄电池的荷电状态对罚值进行调节
γbess在不同时段的具体表达式如式(2)所示。
Figure GDA00030115862200000710
dSOC(k)＝SOC(k)-SOCmin (3)
式(2-3)中，Pbess,k表示k时段的蓄电池充放电功率，充电时Pbess,k>0，放电时Pbess,k<0；a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8＞0；γbess(k)恒为正；对于峰时段蓄电池应放电，随着放电量的增加，dSOC减少，此时γbess(k)绝对值变大，从而促使在剩余储能量较少时减少放电功率；对于谷时段蓄电池应充电，随着充电量的增加，dSOC增加，此时γbess(k)绝对值变大，从而促使在储能量过高时减少充电功率；SOCmin表示蓄电池储能下限，当k处于峰时段且储能荷电状态SOC低于低电量指标SOCref_low时，通过恒定功率Pbess,ref对储能装置充电。
3.1.2约束条件
(1)电动汽车电池荷电状态约束
过度的充放电会导致电动汽车锂电池的寿命缩短，须控制第i辆电动汽车第k时段的荷电状态Si(k)限定在一定范围内。
Smin≤Si(k)≤Smax (4)
式(4)中，Smin和Smax分别表示电动汽车电池荷电状态上、下限。
(2)电动汽车用户期望约束
电动汽车慢充结束时锂电池的荷电状态须达到用户要求值。
Figure GDA0003011586220000081
式(5)中，Si,0表示第i辆电动汽车的初始荷电状态；Ei表示第i辆电动汽车的电池容量，Si,E表示第i辆电动汽车的用户期望充电容量。
(3)联络线功率平衡
Figure GDA0003011586220000082
式(6)中，Pwind(k)、Ppv(k)、PL(k)分别表示k时段风力、光伏的发电量以及普通负荷的用电量。
此外，还需考虑蓄电池的充放电极限约束、荷电状态约束以及微网联络线功率约束。
3.2功率波动抑制阶段
考虑电动汽车快充带来的微网联络线功率瞬时波动，由于使用电动汽车快充模式的用户，由于快充充电桩的分散分布、充电时长短等特性，电动汽车可在行驶途中进行充电，因此电动汽车群的整体充电曲线具有较强的随机性。由于泊松分布可用来描述一段时间内到达的电动汽车数量，能够用来描述了“完全随机”的电动汽车快充行为。由于电动汽车到达充电桩进行快充的时间间隔与前一辆电动汽车的到达时刻无关，这里假设电动汽车快充行为服从泊松分布。因此，在任意的时段区间t内，到达快速充电桩的电动汽车数量s满足：
Figure GDA0003011586220000083
从现有技术中可知，对于单个电动汽车的快速充电，其充电功率从最低电量时刻起快速增加，当充电功率到达最大功率后平缓降低，可以看出电动汽车充电量的主要集中于功率平缓降低的时段。
假设电动汽车快充功率增加到额定功率PN，然后以指数函数的趋势不断下降，该指数函数的表达式如式(8)所示。
P＝PNe-αt (8)
其中
Figure GDA0003011586220000084
C为电池容量，单位为kWh。
针对微网联络线的瞬时功率波动，通过混合储能，将功率波动成分在蓄电池以及超级电容间进行分配。超级电容为功率型储能元件，响应速度快，用于平抑功率波动的高频成分；蓄电池为能量型储能元件，响应速度相对较低，用于平抑功率波动的中低频成分。
定义PFlu为微网联络线波动功率，由风力、光伏发电与电动汽车快充引起的功率波动共同构成，定义Pb为蓄电池平抑波动的目标功率；定义Psc为超级电容平抑波动的目标功率，充电为正，放电为负；则在t时刻
PFlu(t)＝Pb(t)+Psc(t) (9)
使用模糊控制将功率波动成分在蓄电池、超级电容间分配，考虑超级电容以及蓄电池的实时荷电状态。模糊控制的输入量如式(10-11)所示：
I1(t)＝SOCSC(t) (10)
I2(t)＝SOCB(t) (11)
其中，SOCSC(t)与SOCB(t)分别表示超级电容与蓄电池t时刻的荷电状态；模糊控制规则如表1与表2所示，其中I1的状态集合为{NB，NS，ZO，PS}，I2的状态集合为{NB，NS，ZO，PS，PB}，输出隶属函数的状态集合为{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}。
表1模糊控制规则(PFlu(t)≥0)
Figure GDA0003011586220000091
表2模糊控制规则(PFlu(t)<0)
Figure GDA0003011586220000092
Figure GDA0003011586220000101
定义μ(t)为模糊控制修正系数，则蓄电池、超级电容的功率分配如式(12-13)所示：
Psc(t)＝PFlu(t)+μ(t)|PFlu(t)| (12)
Pb(t)＝PFlu(t)-Psc(t) (13)
当超级电容器剩余荷电容量充足时，则由其单独承担波动功率平抑，以减轻蓄电池的压力；此外，使超级电容器的容量状态尽可能回到初始条件，进而改善下一时间点的功率波动平抑能力。当超级电容荷电状态不足时，则需通过混合储能系统协调抑制目标功率波动，以避免因超级电容的荷电状态越限进而削弱下一时间段混合储能的功率波动抑制能力，此时蓄电池需提升自身平抑波动功率的比例。
3.3微网能量管理流程图
微网的能量管理流程如图3所示，该流程先后经过削峰填谷阶段与功率波动抑制阶段。在削峰填谷阶段中，基于可再生能源出力预测以及负荷预测，以微网日运行最大收益为目标建立目标函数与约束条件，以此对电动汽车慢充平抑时间以及蓄电池、微网联络线各时段交互功率进行优化。在功率波动抑制阶段，基于功率波动目标平抑功率以及混合储能的实时荷电状态，通过模糊控制隶属函数与控制规则，得到修正系数以获取混合储能充放电参考值，同时保证混合储能荷电状态在合理范围内。
4算例分析
本发明的算例微网拓扑图如图4所示，对某并网型微网进行算例分析，该微网包含装机容量为15kW的风机与容量为10kW的光伏电池，对于混合储能系统包括容量为1800Wh的蓄电池以及容量为900Wh的超级电容，其充放电极限为1.5kW，蓄电池、超级电容初始荷电状态均为50％。
4.1削峰填谷阶段效果分析
对目标微网进行削峰填谷，并网微网中微源日出力曲线参见图5，可以看出目标功率有明显的峰谷特性与瞬时波动特性。相应的微源优化曲线如图6所示。
由图5和图6可见：在微网谷时段，微网从电网购电同时蓄电池充电，而在微网荷峰时段向电网售电同时蓄电池放电，从而实现了蓄电池对微网目标功率的削峰填谷；经过优化，电动汽车的慢充时段被平移至微网谷时段，此时微网净功率较高，需通过电动汽车充电以将此部分剩余功率进行消纳。
4.2功率波动抑制阶段效果分析
针对微网联络线功率波动，将目标波动功率在蓄电池与超级电容间进行分配。超级电容和蓄电池部分时段的实时充放电功率如图7所示。
超级电容器与蓄电池的实时荷电状态如图8所示。
微网联络线功率波动平抑前后，其抑制效果的比较结果如表3和表4所示。
表3平抑前后微网联络线功率输出
Figure GDA0003011586220000111
表4混合储能实时充放电状态
Figure GDA0003011586220000112
由图7和表3可以看出，采用混合储能进行波动平抑以后，微网联络线功率波动特性显著改善。表4给出了混合储能系统在工作过程中的具体充放电状态，其中每种储能装置的总体充放电转换次数都为263次，而蓄电池充放电变换次数仅为22次。充放电次数减少较多的原因，是因为根据模糊控制策略，超级电容器能够较长时间单独完成目标波动平抑，在此期间蓄电池能够不处于运行状态。上述分析表明该混合储能充放电控制策略能够有效降低蓄电池吸收电能与释放电能的变换次数，提高其生命周期。
从图8和表4可以看出，运行过程中混合储能荷电容量状态一直处于合理范围之内，说明本技术方案可以很好地协调并平抑波动功率，防止荷电容量越限的产生，进而体现混合储能具备优异的功率波动平抑能力。
本发明的技术方案公开了一种基于考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法，将管理方法划分为削峰填谷与联络线功率波动抑制两个阶段。削峰填谷阶段考虑电动汽车慢充的负荷平移特性；在功率波动抑制阶段，采用模糊控制理论，将目标功率波动在蓄电池与超级电容间进行分配。
本发明的技术方案针对联络线峰谷调节，通过建立基于电动汽车慢充平移时段、蓄电池充放电成本以及联络线交互功率的目标函数与约束条件，对微网联络线、电动汽车以及储能蓄电池的目标功率进行优化；针对联络线的功率波动平滑，考虑电动汽车快充随机性以及混合储能实时荷电状态，协调控制蓄电池与超级电容的功率出力，分别对联络线功率波动中的低频和高频成分进行抑制。
本发明的技术方案通过平移电动汽车慢充时间配合蓄电池充放电，对含分布式可再生能源的微网联络线进行峰谷调节；考虑电动汽车快充引起的联络线短期功率波动，通过超级电容器与蓄电池分别平抑功率波动中的高频成分与低频成分。实际实施表明，该管理方法能够实现含风-光-储-电动汽车的并网型微网的能量优化与协调，保证线路电能质量，提高微网运行经济性。
本发明可广泛用于微网的运行管理领域。

Claims (6)

1.一种考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法，其特征是：
所述的微网为分布式可再生能源的风光储并网型微网架构；
其发电系统由风力发电机和光伏电池组成，蓄电池与超级电容组成混合储能系统以对微网联络线进行削峰填谷与功率波动抑制，考虑电动汽车的充电特性，并通过交直流转换元件将电动汽车与微电网相连；
所述的微网能量管理方法，综合考虑电动汽车的慢充、快充两种充电模式，针对电动汽车慢充方式，将进行慢充的电动汽车视为可平移负荷，用以调节微网联络线的峰谷特性；针对电动汽车快充方式，将其视为一种微网短期功率波动，需通过蓄电池与超级电容器组成的混合储能系统对其进行平抑；
所述的微网能量管理方法，分为削峰填谷阶段与功率波动抑制阶段；在削峰填谷阶段，依据包括风力、光伏的分布式可再生能源的发电预测与负荷预测技术，通过价格补贴的方式平移电动汽车慢充电时段，配合储能蓄电池的充放电以及微网联络线与外部大电网的功率交互，以此实现微网联络线功率的削峰填谷；在功率波动抑制阶段，考虑风力发电、光伏发电的出力波动性，同时计及电动汽车快充的大功率、高随机特性，由超级电容器与储能蓄电池组成混合储能系统，共同对微网联络线功率波动进行抑制；
所述的微网能量管理方法，在削峰填谷阶段中，基于可再生能源出力预测以及负荷预测，以微网日运行最大收益为目标建立目标函数与约束条件，以此对电动汽车慢充平抑时间以及蓄电池、微网联络线各时段交互功率进行优化；在功率波动抑制阶段，基于功率波动目标平抑功率以及混合储能的实时荷电状态，通过模糊控制隶属函数与控制规则，得到修正系数以获取混合储能充放电参考值，同时保证混合储能荷电状态在合理范围内；
具体的，所述的微网能量管理方法，按照下列步骤进行：
1)进行风力发电预测、光伏发电预测和用户负荷预测；
2)削峰填谷阶段，建立目标函数与约束条件；
3)削峰填谷阶段，建立约束条件；
4)计算电动汽车慢充平移时间；
5)计算蓄电池各时段充放电功率；
6)计算各时段联络线与外部电网的交互功率；
7)读取微网联络线瞬时波动功率数值；
8)初始化0时刻的超级电容与蓄电池荷电状态和功率；
9)计算i时段的功率波动目标平抑功率；
10)计算i时段混合储能的荷电状态；
11)建立模糊控制隶属关系函数模型，求出修正系数；
12)通过计算i时段混合储能的充放电参考值；
13)判定混合储能荷电状态是否越限；
14)判断N个时刻是否计算完，如是，结束；如否，i＝i+1，返回第9)步；
所述的微网能量管理方法，通过平移电动汽车慢充时间配合蓄电池充放电，对含分布式可再生能源的微网联络线进行峰谷调节；考虑电动汽车快充引起的联络线短期功率波动，通过超级电容器与蓄电池分别平抑功率波动中的高频成分与低频成分，保证线路电能质量，提高微网运行经济性；
所述的微网能量管理方法，通过两个阶段前后配合，最终实现微网联络线的能量优化控制。
2.按照权利要求1所述的考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法，其特征是所述的微网能量管理方法，针对微网中的储能系统，以蓄电池为代表的能量型储能元件参与微网的削峰填谷，蓄电池调峰填谷时，可综合风力、光伏发电预测、负荷预测以及包括蓄电池自身的荷电状态、联络线功率交换限制的要素，在保证设备运行安全和系统稳定的前提下制定能量存储和释放控制策略。
3.按照权利要求1所述的考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法，其特征是所述的微网能量管理方法，不仅能利用蓄电池进行调峰填谷，也能够配合以超级电容器为代表的功率型储能设备共同对微网联络线功率波动进行抑制，以平滑输出功率，提高电能质量。
4.按照权利要求1所述的考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法，其特征是所述的微网能量管理方法，对慢充转移时段采取补贴政策的激励措施；在慢充转移时段补贴政策的激励下，原处于微网峰时段进行充电的部分电动汽车群会将到充电时段平移到谷时段以获取补贴利润，减少了蓄电池参与削峰填谷的储能容量，缩减了含风-光-储-电动汽车的并网型微网的整体运行投资成本。
5.按照权利要求1所述的考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法，其特征是所述的微网能量管理方法，在削峰填谷阶段中，基于可再生能源出力预测以及负荷预测，以微网日运行最大收益为目标建立目标函数与约束条件，以此对电动汽车慢充平抑时间以及蓄电池、微网联络线各时段交互功率进行优化；在功率波动抑制阶段，基于功率波动目标平抑功率以及混合储能的实时荷电状态，通过模糊控制隶属函数与控制规则，得到修正系数以获取混合储能充放电参考值，同时保证混合储能荷电状态在合理范围内。
6.按照权利要求1所述的考虑电动汽车充电影响的微网能量管理方法，其特征是所述的微网能量管理方法，提出了一种基于考虑电动汽车充电影响的微网能量管理策略，将策略划分为削峰填谷与联络线功率波动抑制两个阶段；削峰填谷阶段考虑电动汽车慢充的负荷平移特性；在功率波动抑制阶段，采用模糊控制理论，将目标功率波动在蓄电池与超级电容间进行分配。
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