CN112186809B - 基于电动汽车v2g模式的虚拟电厂优化协同调度方法 - Google Patents

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CN112186809B CN202010901386.9A CN202010901386A CN112186809B CN 112186809 B CN112186809 B CN 112186809B CN 202010901386 A CN202010901386 A CN 202010901386A CN 112186809 B CN112186809 B CN 112186809B
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Abstract

本发明公开了一种基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法，建立考虑电动汽车V2G模式的详细电池模型，以日前市场和实时市场的预期收益减去虚拟电厂的运行成本最大为目标，建立基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂最优协同调度的混合整数线性规划模型；在满足虚拟电厂约束和电动汽车约束的前提下，求解所述混合整数线性规划模型，基于求解结果对虚拟电厂内各能源进行调度，对充电站进行调度以及参与市场投标；本发明针对含有大规模分布式电源以及大量电动汽车的场景，考虑到电动汽车的V2G模式，给出了依靠虚拟电厂的最优协同调度模型，为降低市场运行成本，提高分布式电源消纳能力的行为决策提供理论指导。

Description

基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法
技术领域
本发明涉及电力调度技术领域，具体的说，涉及一种基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法。
背景技术
分布式电源由于具有可靠、灵活、经济、环保等特点，在各国电力系统中逐渐被广泛运用，以应对能源短缺、环境保护等问题。然而，分布式电源出力的波动性、随机性和间歇性给电力系统的安全性和稳定性带来了风险；此外，由于分布式电源单独并网的建设成本高，而集中并网的方式与分布式发展的理念相悖。因此，分布式电源的协调控制与能量管理成为国内外学术界和工业界的关注重点。
1997年Shimon Awerbuch首次提出了虚拟电厂的概念，虚拟电厂作为一个聚合分布式电源、可控负荷和储能系统的集群，以特殊的发电厂形式参与电网运行，可以整合区域内各种分布式电源，通过先进的信息技术将发电系统、储能设备以及可控负荷聚合成一个虚拟的可控集合体，从而挖掘分布式电源的应用潜能，协调分布式电源与电网的矛盾，实现供应链的实时优化与能源系统的智能管理。因此，采用虚拟电厂技术可以有效的分布式电源的功率波动，减小其带来的风险。
近年来，随着电动汽车的日益普及，更多的电动汽车被集成到系统级操作和市场投标中，其灵活性在虚拟电厂的运行管理中也逐渐凸显。在没有充放电调控的传统情况下，大量不受控制的电动汽车会导致配电网的潮流和电压波动、变压器过载以及严重的能量损失等问题。而在虚拟电厂信息技术的调控下，该电动汽车队列有望被聚合成一个可控的虚拟电池，当可再生能源利用率较高时，海量电动汽车可以聚合起来充电，通过V2G(Vehicle-to-grid,车辆到电网)技术，将清洁能源转换至负荷高峰时刻，并且有效地响应快速充放电的调度信号。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法，建立包含日前市场和实时市场的预期收益、虚拟电厂的运行成本的目标函数，为降低市场运行成本，提高分布式电源消纳能力的行为决策提供理论指导。
本发明采用的技术方案如下：
本发明提供一种基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法，包括：
建立考虑电动汽车V2G模式的充电站模型；
以日前市场和实时市场的预期收益减去虚拟电厂的运行成本最大为目标，建立基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂最优协同调度的混合整数线性规划模型；
在满足虚拟电厂约束和电动汽车约束的前提下，求解所述混合整数线性规划模型，基于求解结果对虚拟电厂内各能源进行调度，对充电站进行调度以及参与市场投标；所述虚拟电厂内能源包括电力负荷，光伏电站和微型燃气轮机。
进一步的，所述建立考虑电动汽车V2G模式的充电站模型，包括：
建立电动汽车充电模型：
Figure GDA0003508347050000021
Figure GDA0003508347050000022
Figure GDA0003508347050000023
Figure GDA0003508347050000024
Figure GDA0003508347050000025
其中，
Figure GDA0003508347050000026
和
Figure GDA0003508347050000027
分别第i台电动汽车t时刻的最大充电功率和最大放电功率，
Figure GDA0003508347050000028
为电动汽车蓄电池的电压最大值，
Figure GDA0003508347050000029
第i台电动汽车t时刻的电流，
Figure GDA00035083470500000210
分别为第i台电动汽车t时刻的充电功率和放电功率，
Figure GDA00035083470500000211
是第i台电动汽车充放电状态的参数，为0时电动汽车出站不充电，为1时电动汽车进站充电，
Figure GDA00035083470500000212
和
Figure GDA00035083470500000213
分别为第i台电动汽车到站时间和出站时间，
Figure GDA00035083470500000214
为第i台电动汽车t时刻的荷电状态，
Figure GDA00035083470500000215
为第i台电动汽车的充/放电效率，
Figure GDA00035083470500000216
为第i台电动汽车电池组的容量，Ti a、Ti d、
Figure GDA00035083470500000217
和
Figure GDA00035083470500000218
为电动汽车的状态信息；
根据电动汽车模型和电动汽车的状态信息，建立充电站模型：
Figure GDA00035083470500000219
Figure GDA00035083470500000220
其中，Pt CSC和Pt CSD为充电站全阶段t时刻的总充电功率和总放电功率，
Figure GDA00035083470500000221
是充电站的容量，ΦEV表示充电站集合。
进一步的，所述电动汽车到站时间和出站时间符合高斯分布。
进一步的，所述电动汽车的状态信息由电动汽车历史数据符合的概率分布函数模拟得到。
进一步的，所述建立基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂最优协同调度的混合整数线性规划模型，包括：
Figure GDA0003508347050000031
Figure GDA0003508347050000032
Figure GDA0003508347050000033
Figure GDA0003508347050000034
其中，RDA为日前市场的预期收益，RRT为实时市场的预期收益，CRT为虚拟电厂的运行成本，XDA和XRT分别表示日前市场和实时市场的相关决策变量，
Figure GDA0003508347050000035
为t时刻日前市场价格，Pt DA表示虚拟电厂在t时刻的日前投标量，
Figure GDA0003508347050000036
为在第s组预测数据中t时刻的实时市场价格，
Figure GDA0003508347050000037
表示虚拟电厂在第s组预测数据中t时刻的实时投标量，γs为第s组预测数据出现的概率，cg表示第g台微型燃气轮机的单位出力成本，
Figure GDA0003508347050000038
表示第g台微型燃气轮机在第s组数据中的t时刻的实时功率，ΦS为预测数据组集合，ΦT为时刻集合，ΦMT为微型燃气轮机集合。
进一步的，所述预测数据组获取如下：
基于光伏预测结果和区域电力系统中各光伏电站出力相关系数生成光伏预测出力曲线，由日前市场电价生成电价曲线，由虚拟电厂电力负荷生成负荷曲线；
通过k均值聚类对光伏预测出力曲线、电价曲线和负荷曲线进行聚类，得到多组时序的包含光伏预测出力、电价和负荷量的概率性曲线；
根据概率性曲线得到多组时序的预测数据，每一组预测数据中包括：
通过光伏预测出力曲线，得到第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时预测功率
Figure GDA0003508347050000039
通过电价曲线，得到实时市场价格
Figure GDA00035083470500000310
通过负荷曲线，得到第s组预测数据中的实时日负荷总需求
Figure GDA00035083470500000311
实时最小负荷
Figure GDA00035083470500000312
和最大负荷
Figure GDA00035083470500000313
进一步的，所述虚拟电厂约束包括：
虚拟电厂整体约束：
Figure GDA0003508347050000041
其中，
Figure GDA0003508347050000042
分别表示日前市场t时刻第r个光伏电站和第g台微型燃气轮机的输出功率，Pt CSD,DA、Pt CSC,DA分别表示日前市场t时刻充电站的充电功率和放电功率，Pt L,DA表示日前市场t时刻虚拟电厂的电力负荷功率，
Figure GDA0003508347050000043
表示实时市场第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时功率，
Figure GDA0003508347050000044
表示实时市场第g台微型燃气轮机在第s组预测数据中的t时刻的实时功率，
Figure GDA0003508347050000045
分别表示实时市场在第s组预测数据中的t时刻充电站的充电功率、放电功率和虚拟电厂的电力负荷功率，
Figure GDA0003508347050000046
表示虚拟电厂投标功率的最大值，ΦPV为光伏电站集合；
光伏电站约束：
Figure GDA0003508347050000047
其中，
Figure GDA0003508347050000048
为第r个光伏电站t时刻的日前预测功率，
Figure GDA0003508347050000049
为第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时预测功率；
微型燃气轮机约束：
Figure GDA00035083470500000410
其中，
Figure GDA00035083470500000411
是第g台微型燃气轮机容量，
Figure GDA00035083470500000412
是第g台微型燃气轮机实时调整功率的极限；
电力负荷需求约束：
Figure GDA00035083470500000413
其中，
Figure GDA00035083470500000414
为日前日负荷需求，
Figure GDA00035083470500000415
为在第s组预测数据中的实时日负荷需求，
Figure GDA00035083470500000416
和
Figure GDA0003508347050000051
为日前最小负荷和最大负荷，
Figure GDA0003508347050000052
和
Figure GDA0003508347050000053
为第s组预测数据中的实时最小负荷和最大负荷；
所述电动汽车约束为：
Figure GDA0003508347050000054
其中，Pt CSC和Pt CSD为t时刻充电站的总充电功率和放电功率，
Figure GDA0003508347050000055
和
Figure GDA0003508347050000056
是第i台电动汽车t时刻的充电功率和放电功率，
Figure GDA0003508347050000057
是充电站的容量，
Figure GDA0003508347050000058
是指示第i台电动汽车充放电状态的参数，
Figure GDA0003508347050000059
和
Figure GDA00035083470500000510
为第i台电动汽车t时刻的最大充电功率和放电功率，
Figure GDA00035083470500000511
为第i台电动汽车t时刻的荷电状态，
Figure GDA00035083470500000512
为第i台电动汽车的充/放电效率，
Figure GDA00035083470500000513
为第i台电动汽车电池组的容量，
Figure GDA00035083470500000514
分别表示第i台电动汽车到站时与出站时的荷电状态，
Figure GDA00035083470500000515
分别表示第i台电动汽车的初始荷电状态和目标荷电状态，Ti a、Ti d分别表示第i台电动汽车的到站时间和出站时间。
进一步的，所述求解所述混合整数线性规划模型，基于求解结果对虚拟电厂内各能源进行调度，对充电站进行调度以及参与市场投标，包括：
利用YALMIP调用商用求解器CPLEX，对所述基于V2G模式的虚拟电厂最优协同调度的混合整数线性规划模型进行求解，
得到日前市场虚拟电厂的电力负荷功率Pt L,DA，日前市场虚拟电厂的电力负荷功率
Figure GDA00035083470500000516
对虚拟电厂内电力负荷进行调度；
得到光伏电站的实时功率
Figure GDA00035083470500000517
对虚拟电厂内光伏电站进行调度；
得到微型燃气轮机的实时功率
Figure GDA0003508347050000061
对虚拟电厂内微型燃气轮机进行调度；
得到日前市场充电站的充电功率Pt CSD,DA和放电功率Pt CSC,DA，实时市场充电站的充电功率
Figure GDA0003508347050000062
和放电功率
Figure GDA0003508347050000063
对充电站进行调度；
得到日前投标量Pt DA和实时投标量
Figure GDA0003508347050000064
采用日前投标量Pt DA参与市场投标；
以及，
计算最终的日前市场预期收益，实时市场预期收益和整体收益。
本发明的有益效果为：
本发明基于V2G技术，提出了一个聚合发电系统(光伏电站和微型燃气轮机)、储能设备(电动汽车)和可控负荷的虚拟电厂的最优调度模型，实现虚拟电厂的最优协同调度。本发明能够显著降低市场运行成本，增大经济效益和环境效益，增加可再生能源的消纳能力，协调海量分布式电源即插即用与电网安全经济运行的矛盾，获得更多的市场收入。
附图说明
图1为本发明的基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法流程示意图；
图2为本发明实施例中虚拟电厂日前最优投标量；
图3为本发明实施例中太阳能消纳量和电动汽车最优调度曲线。
具体实施方式
下面对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明提供一种基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法，参见图1，包括：
1)设定运行模拟的总时间为T，初始化虚拟电厂的数据。获取虚拟电厂参与协同调度的光伏电站预测功率和柔性负荷用电功率，以及主网电价信息，包括：
基于光伏预测结果和区域电力系统中各光伏电场出力相关系数生成光伏出力曲线，由日前市场电价生成电价曲线，由虚拟电厂电气负荷生成负荷曲线；
通过k均值聚类的方法，选择数据的批次距离尽可能远的k个点作为聚类中心，对光伏出力曲线、电价曲线和负荷曲线多组预测数据进行缩减，综合考虑总体数据统计特征和个体特征，数据聚类后可得到多组时序的包含光伏出力、电价和负荷量的概率性曲线；
具体的，聚类过程为：选择数据的批次距离尽可能远的k个点作为聚类中心。首先随机选择一个点作为第一个初始类簇中心点，然后选择距离该点最远的点作为第二个初始类簇中心点，然后再选择距离前两个点的最近距离最大的点作为第三个初始类簇的中心点，以此类推，直至选出k个初始类簇中心点。
根据概率性曲线得到多组时序的预测数据，每一组预测数据中都包括不同时间下的光伏预测出力、电价和负荷用电功率。具体的，通过光伏预测出力曲线，可以得到第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时预测功率
Figure GDA0003508347050000071
通过电价曲线，可以得到实时市场价格
Figure GDA0003508347050000072
通过负荷用电功率曲线，可以得到第s组预测数据中的实时日负荷总需求
Figure GDA0003508347050000073
第s组预测数据中的实时最小负荷和最大负荷
Figure GDA0003508347050000074
和
Figure GDA0003508347050000075
电动汽车第s条状态曲线出现的概率γs与光伏出力曲线、电价曲线和负荷曲线同一组的概率相同，为已知量；第s组预测数据中的t时刻充电站的充电功率、放电功率和虚拟电厂的电力负荷功率
Figure GDA0003508347050000076
Figure GDA0003508347050000077
为未知量；虚拟电厂在第s组预测数据曲线中t时刻的实时投标量
Figure GDA0003508347050000078
第g台微型燃气轮机在第s组预测数据中的t时刻的实时功率
Figure GDA0003508347050000079
第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时功率
Figure GDA00035083470500000710
为未知量，需要根据模型的优化求解以确定。
日前市场(day-ahead market)是以计划电量与模拟运行日节点电价来结算的交易市场，实时市场(real-time market)是在系统实际运行前15分钟开展交易的实际物理执行市场。虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现分布式发电、储能系统、可控负荷、电动汽车等分布式能源的聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。
2)基于电动汽车的充电过程以及最大充电功率生成电动汽车充电模型，由电动汽车的荷电状态以及充电效率，考虑电动汽车用户的随机行为生成充电站模型。电动汽车与虚拟电厂的连接状态分为充电和放电两种，锂离子电池放电过程的物理原理与充电过程对称，故选取电动汽车的充电过程展开分析。
结合蓄电池的充放电能量守恒，电动汽车充电模型为：
Figure GDA00035083470500000711
Figure GDA00035083470500000712
Figure GDA00035083470500000713
Figure GDA0003508347050000081
Figure GDA0003508347050000082
Figure GDA0003508347050000083
Figure GDA0003508347050000084
其中，
Figure GDA0003508347050000085
和
Figure GDA0003508347050000086
分别第i台电动汽车t时刻的最大充电功率和最大放电功率；
Figure GDA0003508347050000087
为电动汽车蓄电池的电压最大值；
Figure GDA0003508347050000088
第i台电动汽车t时刻的电流，
Figure GDA0003508347050000089
分别为第i台电动汽车t时刻的充电功率和放电功率；
Figure GDA00035083470500000810
是第i台电动汽车充放电状态的参数，为0时电动汽车出站不充电，为1时电动汽车进站充电，Ti a和Ti d分别为第i台电动汽车到站时间和出站时间；
Figure GDA00035083470500000811
为第i台电动汽车t时刻的荷电状态；
Figure GDA00035083470500000812
为第i台电动汽车的充/放电效率；
Figure GDA00035083470500000813
为第i台电动汽车电池组的容量；
Figure GDA00035083470500000814
分别表示第i台电动汽车到站时与出站时的荷电状态；
Figure GDA00035083470500000815
分别表示第i台电动汽车的初始荷电状态和目标荷电状态。其中，Ti a、Ti d、
Figure GDA00035083470500000816
和
Figure GDA00035083470500000817
能够反映单台电动汽车的运行状态，为电动汽车的状态信息。假设系统内有N台电动汽车，N台电动汽车的状态信息由电动汽车历史数据符合的概率分布函数模拟得到。
考虑单个电动汽车用户的随机行为，假设其到站时间和出站时间符合高斯分布。根据电动汽车模型和状态信息，建立充电站模型。
充电站模型为：
Figure GDA00035083470500000818
Figure GDA00035083470500000819
其中，Pt CSC和Pt CSD为充电站全阶段t时刻的总充电功率和总放电功率，
Figure GDA00035083470500000820
是充电站的容量，ΦEV表示充电站集合。
3)根据步骤1)得到的预测数据以及步骤2)得到的电动汽车充电模型与充电站模型，综合考虑虚拟电厂各组成部分间的物理联系，建立计及V2G模式的虚拟电厂最优协同调度的混合整数线性规划模型，包括：
3-1)构建包含日前市场和实时市场的预期收益、虚拟电厂的运行成本的目标函数：
Figure GDA0003508347050000091
其中，RDA为日前市场的预期收益，RRT为实时市场的预期收益，CRT为虚拟电厂的运行成本，XDA和XRT分别表示日前市场和实时市场的相关决策变量。
日前市场中的预期收益表示为：
Figure GDA0003508347050000092
其中，λt DA为日前市场价格，为已知量，Pt DA表示虚拟电厂在t时刻的日前投标量，为决策变量。
实时市场的预期收益表示为：
Figure GDA0003508347050000093
其中，
Figure GDA0003508347050000094
为在第s组预测数据中t时刻的实时市场价格，为已知量，
Figure GDA0003508347050000095
表示虚拟电厂在第s组预测数据中t时刻的实时投标量，为决策变量。
虚拟电厂的运行成本表示为：
Figure GDA0003508347050000096
其中，γs为第s组预测数据出现的概率，为已知量，cg表示第g台微型燃气轮机的单位出力成本，
Figure GDA0003508347050000097
表示第g台微型燃气轮机在第s组预测数据中的t时刻的实时功率，为决策变量，ΦS为数据组集合，ΦT为时刻集合，ΦMT为微型燃气轮机集合。
3-2)构建虚拟电厂投标策略的约束条件，如下：
3-2-1)虚拟电厂整体约束
Figure GDA0003508347050000098
其中，
Figure GDA0003508347050000099
分别表示日前市场t时刻第r个光伏电站和第g台微型燃气轮机的输出功率，为决策变量，Pt CSD,DA、Pt CSC,DA分别表示日前市场t时刻充电站的充电功率和放电功率，为决策变量，Pt L,DA表示日前市场t时刻虚拟电厂的电力负荷功率，考虑负荷为柔性负荷，Pt L,DA为决策变量，
Figure GDA0003508347050000101
表示实时市场第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时功率，为决策变量，
Figure GDA0003508347050000102
表示实时市场第g台微型燃气轮机在第s组预测数据中的t时刻的实时功率，为决策变量，
Figure GDA0003508347050000103
分别表示实时市场在第s组预测数据中的t时刻充电站的充电功率、放电功率和虚拟电厂的电力负荷功率，为决策变量，
Figure GDA0003508347050000104
表示虚拟电厂投标功率的最大值，为已知量，ΦPV为光伏电站集合。
3-2-2)电动汽车约束
Figure GDA0003508347050000105
其中，Pt CSC和Pt CSD为t时刻充电站的总充电功率和放电功率，为决策变量；
Figure GDA0003508347050000106
和
Figure GDA0003508347050000107
是第i台电动汽车t时刻的充电功率和放电功率，为决策变量；
Figure GDA0003508347050000108
是充电站的容量；
Figure GDA0003508347050000109
是指示第i台电动汽车充放电状态的参数；
Figure GDA00035083470500001010
和
Figure GDA00035083470500001011
为第i台电动汽车t时刻的最大充电功率和放电功率；
Figure GDA00035083470500001012
为第i台电动汽车t时刻的荷电状态；
Figure GDA00035083470500001013
为第i台电动汽车的充/放电效率；
Figure GDA00035083470500001014
为第i台电动汽车电池组的容量；
Figure GDA00035083470500001015
分别表示第i台电动汽车到站时与出站时的荷电状态；
Figure GDA00035083470500001016
分别表示第i台电动汽车的初始荷电状态和目标荷电状态；Ti a、Ti d分别表示第i台电动汽车的到站时间和出站时间。
3-2-3)光伏电站约束
Figure GDA00035083470500001017
其中，
Figure GDA00035083470500001018
为第r个光伏电站t时刻的日前预测功率，
Figure GDA00035083470500001019
为第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时预测功率。
3-2-4)微型燃气轮机约束
Figure GDA0003508347050000111
其中，
Figure GDA0003508347050000112
是第g台微型燃气轮机容量，
Figure GDA0003508347050000113
是第g台微型燃气轮机实时调整功率的极限。
3-2-5)负荷需求约束
Figure GDA0003508347050000114
其中，
Figure GDA0003508347050000115
为日前日负荷需求，
Figure GDA0003508347050000116
为在第s组预测数据中的实时日负荷需求；
Figure GDA0003508347050000117
和
Figure GDA0003508347050000118
为日前最小负荷和最大负荷，
Figure GDA0003508347050000119
和
Figure GDA00035083470500001110
为第s组预测数据中的实时最小负荷和最大负荷。
本发明的计及V2G模式的虚拟电厂最优协同调度的混合整数线性规划模型中，各参量说明如下：
第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时预测功率
Figure GDA00035083470500001111
通过光伏预测出力曲线获取；实时市场价格
Figure GDA00035083470500001112
通过电价曲线获取；第s组预测数据中的实时日负荷总需求
Figure GDA00035083470500001113
第s组预测数据中的实时最小负荷和最大负荷
Figure GDA00035083470500001114
和
Figure GDA00035083470500001115
通过负荷用电功率曲线获取；电动汽车第s条状态曲线出现的概率γs与光伏出力曲线、电价曲线和负荷曲线同一组的概率相同，为已知量；第s组预测数据中的t时刻充电站的充电功率、放电功率和虚拟电厂的电力负荷功率
Figure GDA00035083470500001116
为未知量；虚拟电厂在第s组预测数据曲线中t时刻的实时投标量
Figure GDA00035083470500001117
第g台微型燃气轮机在第s组预测数据中的t时刻的实时功率
Figure GDA00035083470500001118
第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时功率
Figure GDA00035083470500001119
为未知量，需要根据模型的优化求解以确定。
4)利用YALMIP调用商用求解器CPLEX，对所述计及V2G模式的虚拟电厂最优协同调度的混合整数线性规划模型，进行求解，得到
Figure GDA0003508347050000121
Pt CSD,DA、Pt CSC,DA、Pt L,DA、Pt DA、
Figure GDA0003508347050000122
利用这些决策量对虚拟电厂内各能源进行调度，利用光伏电站的实际功率
Figure GDA0003508347050000123
与实时预测功率
Figure GDA0003508347050000124
的比值确定太阳能的消纳率，采用日前投标量Pt DA参与市场投标，最终实现虚拟电厂经济效益的最大化。
实施例
对如下三种策略进行比较：
1)策略1：该策略下，虚拟电厂中的电动汽车支持V2G技术，实现电能馈入电网；
2)策略2：该策略不支持V2G技术，但可以改变电动汽车的充电率；
3)策略3：该策略不考虑虚拟电厂的信息交互，是传统的能源聚合模式，此时电动汽车到站即刻按最高充电率充电。
采用上述三个策略，求解得到虚拟电厂日前最优投标量、太阳能消纳量以及电动汽车最优调度。虚拟电厂日前最优投标量如图2，虚拟电厂可根据优化求解的结果在日前市场中进行电量投标。策略1相比策略2、3，虚拟电厂有更多的剩余功率可供投标，尤其是在上午7:00到10:00的高峰时段。策略1是本发明所提虚拟电厂框架运行的核心策略，该策略相比于其他两个策略，具有显著优势。
不同策略的单日太阳能消纳量和电动汽车最优投标策略如图3所示。其中，电动汽车调度策略中，电动汽车向电网放电时能量为正；反之，为负。虚拟电厂的运营者可以此为依据，对区域内的电动汽车进行合理的充/放电调度。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法，其特征在于，包括：
建立考虑电动汽车V2G模式的充电站模型；
以日前市场和实时市场的预期收益减去虚拟电厂的运行成本最大为目标，建立基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂最优协同调度的混合整数线性规划模型如下：
Figure FDA0003508347040000011
Figure FDA0003508347040000012
Figure FDA0003508347040000013
Figure FDA0003508347040000014
其中，RDA为日前市场的预期收益，RRT为实时市场的预期收益，CRT为虚拟电厂的运行成本，XDA和XRT分别表示日前市场和实时市场的相关决策变量，
Figure FDA0003508347040000015
为t时刻日前市场价格，Pt DA表示虚拟电厂在t时刻的日前投标量，
Figure FDA0003508347040000016
为在第s组预测数据中t时刻的实时市场价格，
Figure FDA0003508347040000017
表示虚拟电厂在第s组预测数据中t时刻的实时投标量，γs为第s组预测数据出现的概率，cg表示第g台微型燃气轮机的单位出力成本，
Figure FDA0003508347040000018
表示第g台微型燃气轮机在第s组数据中的t时刻的实时功率，ΦS为预测数据组集合，ΦT为时刻集合，ΦMT为微型燃气轮机集合；
在满足虚拟电厂约束和电动汽车约束的前提下，求解所述混合整数线性规划模型，基于求解结果对虚拟电厂内各能源进行调度，对充电站进行调度以及参与市场投标；
所述虚拟电厂内能源包括电力负荷，光伏电站和微型燃气轮机；
所述虚拟电厂约束包括：
虚拟电厂整体约束：
Figure FDA0003508347040000019
其中，
Figure FDA00035083470400000110
分别表示日前市场t时刻第r个光伏电站和第g台微型燃气轮机的输出功率，Pt CSD,DA、Pt CSC,DA分别表示日前市场t时刻充电站的充电功率和放电功率，Pt L,DA表示日前市场t时刻虚拟电厂的电力负荷功率，
Figure FDA0003508347040000021
表示实时市场第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时功率，
Figure FDA0003508347040000022
表示实时市场第g台微型燃气轮机在第s组预测数据中的t时刻的实时功率，
Figure FDA0003508347040000023
分别表示实时市场在第s组预测数据中的t时刻充电站的充电功率、放电功率和虚拟电厂的电力负荷功率，
Figure FDA0003508347040000024
表示虚拟电厂投标功率的最大值，ΦPV为光伏电站集合；
光伏电站约束：
Figure FDA0003508347040000025
其中，
Figure FDA0003508347040000026
为第r个光伏电站t时刻的日前预测功率，
Figure FDA0003508347040000027
为第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时预测功率；
微型燃气轮机约束：
Figure FDA0003508347040000028
其中，
Figure FDA0003508347040000029
是第g台微型燃气轮机容量，
Figure FDA00035083470400000210
是第g台微型燃气轮机实时调整功率的极限；
电力负荷需求约束：
Figure FDA00035083470400000211
其中，
Figure FDA00035083470400000212
为日前日负荷需求，
Figure FDA00035083470400000213
为在第s组预测数据中的实时日负荷需求，
Figure FDA00035083470400000214
和
Figure FDA00035083470400000215
为日前最小负荷和最大负荷，
Figure FDA00035083470400000216
和
Figure FDA00035083470400000217
为第s组预测数据中的实时最小负荷和最大负荷；
所述电动汽车约束为：
Figure FDA0003508347040000031
其中，Pt CSC和Pt CSD为t时刻充电站的总充电功率和放电功率，
Figure FDA0003508347040000032
和
Figure FDA0003508347040000033
是第i台电动汽车t时刻的充电功率和放电功率，
Figure FDA0003508347040000034
是充电站的容量，
Figure FDA0003508347040000035
是指示第i台电动汽车充放电状态的参数，
Figure FDA0003508347040000036
和
Figure FDA0003508347040000037
为第i台电动汽车t时刻的最大充电功率和放电功率，
Figure FDA0003508347040000038
为第i台电动汽车t时刻的荷电状态，
Figure FDA0003508347040000039
为第i台电动汽车的充/放电效率，
Figure FDA00035083470400000310
为第i台电动汽车电池组的容量，
Figure FDA00035083470400000311
分别表示第i台电动汽车到站时与出站时的荷电状态，
Figure FDA00035083470400000312
分别表示第i台电动汽车的初始荷电状态和目标荷电状态，Ti a、Ti d分别表示第i台电动汽车的到站时间和出站时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法，其特征在于，所述建立考虑电动汽车V2G模式的充电站模型，包括：
建立电动汽车充电模型：
Figure FDA00035083470400000313
Figure FDA00035083470400000314
Figure FDA00035083470400000315
Figure FDA00035083470400000316
Figure FDA00035083470400000317
其中，
Figure FDA0003508347040000041
和
Figure FDA0003508347040000042
分别第i台电动汽车t时刻的最大充电功率和最大放电功率，
Figure FDA0003508347040000043
为电动汽车蓄电池的电压最大值，
Figure FDA0003508347040000044
第i台电动汽车t时刻的电流，
Figure FDA0003508347040000045
分别为第i台电动汽车t时刻的充电功率和放电功率，
Figure FDA0003508347040000046
是第i台电动汽车充放电状态的参数，为0时电动汽车出站不充电，为1时电动汽车进站充电，Ti a和Ti d分别为第i台电动汽车到站时间和出站时间，
Figure FDA0003508347040000047
为第i台电动汽车t时刻的荷电状态，
Figure FDA0003508347040000048
为第i台电动汽车的充/放电效率，
Figure FDA0003508347040000049
为第i台电动汽车电池组的容量，Ti a、Ti d、
Figure FDA00035083470400000410
和
Figure FDA00035083470400000411
为电动汽车的状态信息；
根据电动汽车模型和电动汽车的状态信息，建立充电站模型：
Figure FDA00035083470400000412
Figure FDA00035083470400000413
其中，Pt CSC和Pt CSD为充电站全阶段t时刻的总充电功率和总放电功率，
Figure FDA00035083470400000414
是充电站的容量，ΦEV表示充电站集合。
3.根据权利要求2所述的一种基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法，其特征在于，所述电动汽车到站时间和出站时间符合高斯分布。
4.根据权利要求2所述的一种基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法，其特征在于，所述电动汽车的状态信息由电动汽车历史数据符合的概率分布函数模拟得到。
5.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法，其特征在于，所述预测数据组获取如下：
基于光伏预测结果和区域电力系统中各光伏电站出力相关系数生成光伏预测出力曲线，由日前市场电价生成电价曲线，由虚拟电厂电力负荷生成负荷曲线；
通过k均值聚类对光伏预测出力曲线、电价曲线和负荷曲线进行聚类，得到多组时序的包含光伏预测出力、电价和负荷量的概率性曲线；
根据概率性曲线得到多组时序的预测数据，每一组预测数据中包括：
通过光伏预测出力曲线，得到第r个光伏电站在第s组预测数据中的t时刻的实时预测功率
Figure FDA00035083470400000415
通过电价曲线，得到实时市场价格
Figure FDA00035083470400000416
通过负荷曲线，得到第s组预测数据中的实时日负荷总需求
Figure FDA00035083470400000417
实时最小负荷
Figure FDA00035083470400000418
和最大负荷
Figure FDA00035083470400000419
6.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车V2G模式的虚拟电厂优化协同调度方法，其特征在于，所述求解所述混合整数线性规划模型，基于求解结果对虚拟电厂内各能源进行调度，对充电站进行调度以及参与市场投标，包括：
利用YALMIP调用商用求解器CPLEX，对所述基于V2G模式的虚拟电厂最优协同调度的混合整数线性规划模型进行求解，
得到日前市场虚拟电厂的电力负荷功率Pt L,DA，实时市场虚拟电厂的电力负荷功率
Figure FDA0003508347040000051
对虚拟电厂内电力负荷进行调度；
得到光伏电站的实时功率
Figure FDA0003508347040000052
对虚拟电厂内光伏电站进行调度；得到微型燃气轮机的实时功率
Figure FDA0003508347040000053
对虚拟电厂内微型燃气轮机进行调度；
得到日前市场充电站的充电功率Pt CSD,DA和放电功率Pt CSC,DA，实时市场充电站的充电功率
Figure FDA0003508347040000054
和放电功率
Figure FDA0003508347040000055
对充电站进行调度；
得到日前投标量Pt DA和实时投标量
Figure FDA0003508347040000056
采用日前投标量Pt DA参与市场投标；
以及，
计算最终的日前市场预期收益，实时市场预期收益和整体收益。
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