CN115001019B - 电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法及系统，属于电动汽车技术领域，在考虑电动汽车用能的不确定性因素影响下，通过对多场景的联合优化模型进行求解得到EVA最优能量市场功率与调频市场容量申报方案，能够实现多类型EV群体协调申报；根据实时容量优化结果对电动汽车的可调容量类型进行划分，划分为不同类型的EV，进而利用电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果，使EVA在实时层面根据EV的实际运行状态及可提供的调频容量更合理分配EV资源，优化EVA管理的各EV充、放电功率，满足调频辅助服务市场需求。

Description

电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法

技术领域

本发明涉及电动汽车技术领域，特别是涉及一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法。

背景技术

在构建以新能源为主体的新型电力系统中，高比例新能源出力具有间歇性、不确定性及波动性等特点，新能源的不断接入会使系统中可调度容量与可调度电力的比例大幅下降，系统的调频能量和资源不足问题将变得日趋明显。

电动汽车(electric vehicle,EV)等需求侧资源具有快速精准的动态响应能力，并且EV集群能够以相对较低的成本提供可观的备用容量，为解决高比例新能源并网下系统调频问题提供了新的研究思路。在调频辅助服务市场交易实施细则中明确允许一定规模的需求侧响应资源通过电动汽车聚合商(electric vehicle aggregator,EVA)汇聚等方式参与调频市场交易，提供调频辅助服务，因此以EVA聚合规模化EV参与系统调频辅助服务变得切实可行。

目前已有不少学者，针对利用EV灵活性为市场提供辅助服务进行研究。在EVA联合参与能量与调频辅助服务市场日前优化调度方面，相关研究多针对EVA与电网调度中心两主体之间进行研究，并采用随机优化或鲁棒优化建立日前申报决策模型，然而上述日前决策模型仍具有较大改进空间，电动汽车用户的用能不确定性会导致聚合商实时可调度容量的不确定性，使得聚合商在实时调度时出现容量紧缺。在实时分配调度方面，针对EVA与EV之间，多采用优先级排序、凸优化等传统运筹学方法，但EVA面向不同车辆类型的EV，如何有针对性的设计出提高不同类型EV参与调频调度的激励策略，更有效地调用EV的灵活性，实现EVA调频需求的实时分配，仍缺乏量化的能量分配激励设计方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法，以考虑电动汽车用能的不确定性因素，优化日前申报方案，并优化EVA管理的不同车辆类型的EV充、放电功率。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法，包括：

考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型；

构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型；

根据调频辅助服务市场历史信息、能量市场历史信息、集群电动汽车历史充电信息和电网调度中心下发的历史调频信号，利用所述联合优化模型，获得每辆电动汽车的日前容量优化结果，并将所有电动汽车的日前容量优化结果总和申报给电网调度中心；

根据电网实时运行状态，电网调度中心按照所述日前容量优化结果向电动汽车聚合商下发实时调频信号；

根据采集的调频辅助服务市场实时信息、能量市场实时信息、集群电动汽车实时充电信息和所述实时调频信号，利用所述联合优化模型，获得每辆电动汽车的实时容量优化结果；

根据所述实时容量优化结果对电动汽车的可调容量类型进行划分，并针对划分后的每一种可调容量类型利用所述电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果；

通过电动汽车聚合商将每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果下发给对应的充电桩，实现对每辆电动汽车的充放电控制。

可选的，所述考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型，具体包括：

建立集群电动汽车参与日前能量市场及调频辅助服务市场能量的管理框架；所述管理框架由电网、电动汽车聚合商和电动汽车组成；

根据所述管理框架，并考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型为：

其中，L表示联合优化函数，λ_n为第n个场景发生的概率，分别表示调频市场容量系数、里程系数，分别表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段提供的上、下调频容量，表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段内的运行准确度，分别表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的调整功率，表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ个调频时段响应的调整功率；M_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段调频里程，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的上调频信号，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的下调频信号；表示为第n个场景下第t个日前申报时段的电动汽车聚合商用电功率系数；P_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率基点；Δt表示交易时段长度；表示第n个场景下第t个日前申报时段的能量市场用电功率系数；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段与电网的交互功率，且T表示日前申报时段总数，N表示场景总数，J表示电动汽车总数；τ∈Γ_t表示τ属于第t个日前申报时段；

确定联合优化模型的约束条件。

可选的，所述联合优化模型的约束条件包括：功率约束和电动汽车容量约束；

所述功率约束为：

-P_max≤P_n,j,t≤P_max

其中，P_max为电动汽车最大功率；

所述电动汽车容量约束为：

SOC_n,j,t,τ＝SOC_n,j,t,τ-1+P_n,j,t,τ-1Δτ

其中，P_n,j,t,τ为第n个场景下第τ个调频时段第j辆电动汽车的功率；为第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率基点；分别为第n个场景下第τ个调频时段第j辆电动汽车的上调频容量、下调频容量；SOC_n,j,t,τ为第n个场景下第τ个调频时段第j辆电动汽车的荷电状态，Δτ为调频时段长度，分别为第j辆电动汽车的电池荷电态上、下限值，为第j辆电动汽车驶离时期望的电量状态，SOC_n，j，tdep为第n个场景下第j辆电动汽车在第t个日前时段的荷电状态。

可选的，所述构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，具体包括：

构建以调频补偿因子和调频容量为优化变量的效用函数为：

其中，为电动汽车的效用函数，为电动汽车聚合商的效用函数；T_i为第i种调频容量类型调用的调频容量，R_i为第i种调频容量类型对应的调频补偿因子；θ_im(R_i)为第i种调频容量类型的调频激励回报；m(R_i)为关于R_i的单调递增凹函数，对于所有的R_i，均需满足m'(R_i)＞0，m”(R_i)＜0；γ_p为电动汽车的单位调频成本系数；γ_EAG为调频市场容量系数；I为调频容量类型总数；{T_i}为调用的调频容量的集合，{R_i}为调频补偿因子的集合；

根据所述效用函数，构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型为：

建立电动汽车聚合商调频容量实时分配模型的约束条件为

其中，C_i表示第i种调频容量类型可提供的上调频容量或下调频容量；表示电动汽车聚合商在第τ个调频时段的调频需求量。

可选的，根据所述实时容量优化结果对电动汽车的可调容量类型进行划分，并针对划分后的每一种可调容量类型利用所述电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果，具体包括：

根据所述实时容量优化结果，利用公式和计算每辆电动汽车调用的调频容量；其中，分别表示第j辆电动汽车最大可充、放电功率；

将所有电动汽车调用的调频容量按升序进行排序，并将排序后相同的调用的调频容量划分为同一种可调容量类型；

将每一种可调容量类型中的调频容量设定一个调频补偿因子；

根据每一种可调容量类型中的调频容量和对应的调频补偿因子，利用所述电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每一种可调容量类型中电动汽车调用的调频容量；

根据每一种可调容量类型中电动汽车调用的调频容量，利用公式计算每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果。

可选的，所述调频辅助服务市场历史信息和所述调频辅助服务市场实时信息均包括：调频信号、调频市场容量系数和调频市场里程系数；

所述能量市场历史信息和所述能量市场实时信息均包括：能量市场用电功率系数；

所述集群电动汽车历史充电信息和所述集群电动汽车实时充电信息均包括：入网时间、预计离网时间、电池容量、入网SOC和离网期望的SOC值；

所述日前容量优化结果和所述实时容量优化结果均包括：能量市场基线功率、上调频容量和下调频容量。

可选的，所述通过电动汽车聚合商将每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果下发给对应的充电桩，实现对每辆电动汽车的充放电控制，之后还包括：

通过电动汽车聚合商集中调控电动汽车在能量市场的各时段中标量为基线功率运行。

一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化系统，包括：

联合优化模型构建模块，用于考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型；

实时分配模型构建模块，用于构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型；

申报模块，用于根据调频辅助服务市场历史信息、能量市场历史信息、集群电动汽车历史充电信息和电网调度中心下发的历史调频信号，利用所述联合优化模型，获得每辆电动汽车的日前容量优化结果，并将所有电动汽车的日前容量优化结果总和申报给电网调度中心；

调频信号下发模块，用于根据电网实时运行状态，电网调度中心按照所述日前容量优化结果向电动汽车聚合商下发实时调频信号；

容量优化模块，用于根据采集的调频辅助服务市场实时信息、能量市场实时信息、集群电动汽车实时充电信息和所述实时调频信号，利用所述联合优化模型，获得每辆电动汽车的实时容量优化结果；

功率优化调度模块，用于根据所述实时容量优化结果对电动汽车的可调容量类型进行划分，并针对划分后的每一种可调容量类型利用所述电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果；

充放电控制模块，用于通过电动汽车聚合商将每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果下发给对应的充电桩，实现对每辆电动汽车的充放电控制。

可选的，所述联合优化模型构建模块，具体包括：

管理框架建立子模块，用于建立集群电动汽车参与日前能量市场及调频辅助服务市场能量的管理框架；所述管理框架由电网、电动汽车聚合商和电动汽车组成；

联合优化模型构建子模块，用于根据所述管理框架，并考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型为：

其中，L表示联合优化函数，λ_n为第n个场景发生的概率，分别表示调频市场容量系数、里程系数，分别表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段提供的上、下调频容量，表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段内的运行准确度，分别表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的调整功率，表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ个调频时段响应的调整功率；M_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段调频里程，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的上调频信号，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的下调频信号；表示为第n个场景下第t个日前申报时段的电动汽车聚合商用电功率系数；P_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率基点；Δt表示交易时段长度；表示第n个场景下第t个日前申报时段的能量市场用电功率系数；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段与电网的交互功率，且T表示日前申报时段总数，N表示场景总数，J表示电动汽车总数；τ∈Γ_t表示τ属于第t个日前申报时段；

约束条件确定子模块，用于确定联合优化模型的约束条件。

可选的，所述实时分配模型构建模块，具体包括：

效用函数构建子模块，用于构建以调频补偿因子和调频容量为优化变量的效用函数为：

其中，为电动汽车的效用函数，为电动汽车聚合商的效用函数；T_i为第i种调频容量类型调用的调频容量，R_i为第i种调频容量类型对应的调频补偿因子；θ_im(R_i)为第i种调频容量类型的调频激励回报；m(R_i)为关于R_i的单调递增凹函数，对于所有的R_i，均需满足m'(R_i)＞0，m”(R_i)＜0；γ_p为电动汽车的单位调频成本系数；γ_EAG为调频市场容量系数；I为调频容量类型总数；{T_i}为调用的调频容量的集合，{R_i}为调频补偿因子的集合；

实时分配模型构建子模块，用于根据所述效用函数，构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型为：

约束条件建立子模块，用于建立电动汽车聚合商调频容量实时分配模型的约束条件为其中，C_i表示第i种调频容量类型可提供的上调频容量或下调频容量；表示电动汽车聚合商在第τ个调频时段的调频需求量。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明公开一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法，在考虑电动汽车用能的不确定性因素影响下，通过对多场景的联合优化模型进行求解得到EVA最优能量市场功率与调频市场容量申报方案，能够实现多类型EV群体协调申报；针对EVA面向不同类型的EV，使EVA在实时层面根据EV的实际运行状态及可提供的调频容量更合理分配EV资源，优化EVA管理的各EV充、放电功率，满足调频辅助服务市场需求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的集群电动汽车参与日前能量市场及调频辅助服务市场能量管理框架的示意图；

图3为本发明实施例提供的仅含有私人EV的聚合商申报优化结果图；

图4为本发明实施例提供的仅含有电动公交车的聚合商申报优化结果图；

图5为本发明实施例提供的联合调控私人EV及公交的EVA日前优化调度结果图；

图6为本发明实施例提供的EV30调整后调频响应量图；

图7为本发明实施例提供的EV30调整后实际功率图；

图8为本发明实施例提供的EV30调整后实时SOC图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法，以考虑电动汽车用能的不确定性因素，优化日前申报方案，并优化EVA管理的不同车辆类型的EV充、放电功率。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明首先提出一种以EVA为主体参与日前能量及辅助服务市场的能量管理框架，其次，考虑调频信号等不确定性因素影响，构建EVA日前投标模型优化日前申报容量，然后，提出一种基于合约理论的激励策略，对EVA调频需求进行实时分配，优化EVA管理的各EV充、放电功率。

本发明的原理为：在日前阶段(预测日期之前的时间)，EVA根据历史参与调控的充电站规模及市场价格，预测其可调容量，构建联合优化模型，进行日前能量及调频辅助服务市场容量申报。在实际运行时，EVA对其代理区域内EV运行状态等信息进行整合，并将信息反馈给电网调度中心，调度中心下发调频功率指令(上调频容量或下调频容量)给EVA。EVA集中调控车辆以其在能量市场的各时段中标量为功率基点运行，同时根据接收到的调频指令，结合EV充放电参数、状态信息等情况，以5min为周期，根据调频补偿因子，实时调整EV调频容量，获得EV实时功率。

本发明实施例提供的一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法，如图1所示，包括：

步骤S1，考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型。

1)提出集群EV参与日前能量及调频辅助服务市场能量管理框架，如图2所示，具体来说该框架由电网、EVA和EV三部分组成。

2)联合优化模型及相应约束

考虑到调频信号、与EV接入、离开等不确定性，构建EVA参与市场联合优化模型，进行EVA日前能量市场、调频辅助服务市场能量分配优化，获得EVA市场申报容量。

其中，L表示联合优化函数，λ_n为第n个场景发生的概率，分别表示调频市场容量系数、里程系数，分别表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段提供的上、下调频容量，表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段内的运行准确度，分别表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的调整功率，表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ个调频时段响应的调整功率；M_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段调频里程，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的上调频信号，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的下调频信号；表示为第n个场景下第t个日前申报时段的电动汽车聚合商用电功率系数；P_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率基点；Δt表示交易时段长度；表示第n个场景下第t个日前申报时段的能量市场用电功率系数；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段与电网的交互功率，且T表示日前申报时段总数，N表示场景总数，J表示电动汽车总数，τ∈Γ_t表示τ属于第t个日前申报时段。

为了满足用户临时取车等不确定性要求，EVA必须保证参与调控EV的电量始终大于保底电量，且离网时达到其期望电量。对于集群中的每辆EV，在任意一个可控时间段内其电池容量都需要满足容量约束，同时，每辆EV离网时还需要满足EV用户期待离网电量。

约束条件的确定过程如下：

首先建立的EV充、放电模型如下

其中，式(1)为EV充、放电功率约束，t为时段编号，每1h为一个时段，全天共有24个时段；分别表示车辆j在第t个时段的充电功率、放电功率；分别为第j辆EV最大可充、放电功率；t_j,arr为第j辆EV开始接受调度的时段；t_j,dep表示第j辆车离开的时段；式(2)表示同一辆车不能同时进行充放电，只有在充电功率/放电功率为0，或同时为0时，该式才成立。

为线性化非线性约束(2)，本发明采用优化变量P_j,t表示电动汽车充放电功率，如式(3)所示，即P_j,t＞0表示充电，P_j,t＜0表示放电。

式(4)表示充放电功率与电量的关系，SOC_j,t为第j辆车在t时段的荷电状态，本文未考虑电池充、放电效率；为车辆j电池的容量；式(5)表示EV的充电需求，为第j辆EV用户驶离时期望的电量状态；式(6)为电量安全约束，分别表示EV电池荷电态上、下限值。

根据式(3)-(6)，电动汽车参与能量市场与调频辅助服务市场运行还需要考虑的约束条件如下：

1)功率约束

-P_max≤P_n,t≤P_max (7)

式中，P_max为EV最大功率，在本文中假设EV充、放电功率最大值一致。分别为EV提供在t时段的上调频容量、下调频容量，其应时刻小于最大可调容量。

2)EV容量约束

为了满足用户临时取车等不确定性要求，EVA必须保证参与调控EV的电量始终大于保底电量，且离网时达到其期望电量。对于集群中的每辆EV，在任意一个可控时间段内其电池容量都需要满足容量约束，同时，每辆EV离网时还需要满足EV用户期待离网电量。

SOC_n,j,t,τ＝SOC_n,j,t,τ-1+P_n,j,t,τ-1Δτ (11)

式中，P_n,j,t,τ为第n个场景下第τ个时段第j辆车的功率；为EV在第t时段的功率基点；为第n个场景下第τ个时段第j辆车的上调频容量、下调频容量；SOC_n,j,t,τ为第n个场景下第τ个时段第j辆车的荷电状态。

步骤S2，构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型。

在一个示例中，电动汽车聚合商调频容量实时分配模型的构建过程为：

当存在信息不对称的情况下，EVA不知道EV可实时参与调控的可调容量，只知道EV的类型总数和概率分布，将EV属于θ_i的概率表示为λ_i。在此场景下，为获得EV最优的实时调频容量，需要构建以调频补偿因子和调频容量为优化变量的效用函数为：

其中，为电动汽车的效用函数，为电动汽车聚合商的效用函数；T_i为第i种调频容量类型调用的调频容量，R_i为第i种调频容量类型对应的调频补偿因子；θ_im(R_i)为第i种调频容量类型的调频激励回报；m(R_i)为关于R_i的单调递增凹函数，对于所有的R_i，均需满足m'(R_i)＞0，m”(R_i)＜0；γ_p为电动汽车的单位调频成本系数；γ_EAG为调频市场容量系数；I为调频容量类型总数；{T_i}为调用的调频容量的集合，{R_i}为调频补偿因子的集合；

根据效用函数，构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型为：

需要满足约束条件为

式中，C1为个体理性约束，即为了保证个体理性，对于内部任何一辆EV，分配调频容量时获得的效用必须是非负的；C2为激励兼容约束，对于内部任何一辆EV，当且仅当分配与自身类型相对应的调频容量及合适的激励系数时，获得的效用最大；C3为单调性约束，在EVA内部，EV的分配的调频容量越高，激励系数越高，对应的效用越高，使EV之间出现个体差异，产生竞争，激励用户以更大容量参与市场；C4表示EV调频容量应不超过最大可提供备用容量；C5表示所有EV提供的调频总容量应满足EVA需求量。

上述问题中I个IR约束、I(I-1)个IC约束可化简为1个IR约束以及I-1个IC约束，即

由此，约束条件改写为：

其中，C_i表示第i种调频容量类型可提供的上调频容量或下调频容量；表示电动汽车聚合商在第τ个调频时段的调频需求量。

步骤S3，根据调频辅助服务市场历史信息、能量市场历史信息、集群电动汽车历史充电信息和电网调度中心下发的历史调频信号，利用联合优化模型，获得每辆电动汽车的日前容量优化结果，并将所有电动汽车的日前容量优化结果总和申报给电网调度中心。

电动汽车聚合商数据中心采集以上历史信息，调频辅助服务市场信息包括：调频信号(和)、调频市场容量系数和调频市场里程系数能量市场信息包括：能量市场用电功率系数集群电动汽车充电信息包括：入网时间、预计离网时间(t_j,dep)、电池容量入网SOC和离网期望的SOC值

基于采集的历史数据，使用Matlab平台通过Yalmip工具箱调用Gurobi求解器对联合优化模型进行求解，获得EVA申报的日前能量市场基线功率与调频市场上下备用容量。能量市场基线功率、上调频容量和下调频容量即为日前容量优化结果。

步骤S4，根据电网实时运行状态，电网调度中心按照日前容量优化结果向电动汽车聚合商下发实时调频信号。

在提前申报的实际运行时刻，电网会根据实际运行状态向电动汽车聚合商下发该实际运行时刻的上调频信号或下调频信号。举例来说，电动汽车聚合商在前一天向电网申报第二天第t₁时段的备用容量为50千瓦，等到了第二天第t₁时段时，电网调度中心会根据当前时刻的电网实际运行状态向电动汽车聚合商下发第t₁时段的调频指令，电动汽车聚合商根据调频指令在中标容量范围内提供上调频容量(表示为[0,50kW])或下调频容量(表示为[-50kW,0])。

步骤S5，根据采集的调频辅助服务市场实时信息、能量市场实时信息、集群电动汽车实时充电信息和实时调频信号，利用联合优化模型，获得每辆电动汽车的实时容量优化结果。

此步骤所使用的模型与步骤S3所使用的模型相同，只是模型中输入的信息为实时采集的信息，模型输出的结果为实时优化结果。

步骤S6，根据实时容量优化结果对电动汽车的可调容量类型进行划分，并针对划分后的每一种可调容量类型利用电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果。

示例性的，该步骤的实现过程为：

根据实时容量优化结果，利用公式和计算每辆电动汽车调用的调频容量；其中，分别表示第j辆电动汽车最大可充、放电功率；

聚合商将每时刻不同的EV的可提供的调频容量按升序进行排序，并划分为I种类型，其集合记为Θ，Θ＝[θ₁,…,θ_i,…,θ_I]。针对I种可提供的调频容量类型，提出调频容量对应的调频补偿因子R_i构成对应关系，即θ_i对应的条目为(T_i,R_i)，T_i为调用的调频容量，R_i为对应调频补偿因子。因此，EVA对内部全体EV激励策略为

结合步骤B3所得日前申报策略及EVA实时采集的电动汽车信息，对EVA调频容量分配模型进行求解，获得EV的调用的调频容量T_i，通过下式进行计算，获得各EV实时充放电优化调度结果P_n,j,t,τ,其中提供上调频为“-”，下调频为“+”。

步骤S7，通过电动汽车聚合商将每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果下发给对应的充电桩，实现对每辆电动汽车的充放电控制。

步骤S7之后还包括：通过电动汽车聚合商集中调控电动汽车在能量市场的各时段中标量为基线功率运行。

本发明在考虑不确定性因素影响下，通过对多场景的日前申报模型进行求解得到EVA最优能量市场功率与调频市场容量申报方案，能够实现多类型EV群体协调申报。同时，本发明提出的基于合约理论的分配激励策略，一方面，可以使EVA在实时层面更合理分配EV资源，满足调频辅助服务市场需求，另一方面，提出的面向不同类型EV参与调频调度的激励策略，可以有效地激励EV参与调频市场提供调频辅助服务。本模型在建模方式上具有一般性，适用范围广泛，易推广至聚合商与调峰、调频等多市场备用优化以及需求侧资源能量管理优化等领域。

图3-图5展示了含有不同类型EV的EVA日前优化调度结果。从图3-图5可以看出，私人EV的入网、离网时间随机性强，可调时间范围广，但其可调容量较小，需要聚合大量资源才能达到市场交易规定容量，电动公交车入网、离网时间相对固定，可调时间较为集中，可调容量大，但无法满足可调时段外的调频需求，EVA应考虑多类型灵活资源联合申报。

图6-图8为某辆私家车采用本发明所述方法进行日前投标优化及实时功率分配后的结果，验证了本发明所提方法的有效性。从图6可以看出，在所提分配方式下，EV30每时刻的调频容量与原申报调频容量具有一定出入，这是因为实际分配后EV的调频响应量不仅与自身可调节能力有关，还有与同时刻提供不同可调容量的EV有关，经过激励后会提供的调频容量根据EVA实时需求进行调整。

本发明相对于现有技术的优点为：

1.本发明利用集群EV的快速精准动态响应能力以及可观的集群容量优势，补足了高比例新能源电力系统的调频能力不足问题，适应时代发展，满足供电稳定需求，同时针对多类型EV的不同特性，本发明在考虑不确定性因素影响下，通过对多场景的日前申报模型进行求解实现了多类型EV群体协调申报。

2.不同于以往的优化，本发明不仅探讨了电网与EVA之间的功率与容量优化，还对于EVA与EV之间的实时功率分配激励策略进行了探讨，针对EVA面向不同类型的EV，有效地提出了提高不同类型EV提供调频容量的激励策略，与固定激励方法相比，本发明所提策略更能激励EV参与调频辅助市场。

3.本发明提出的基于合约理论的实时分配激励策略，可以使EVA在实时层面根据EV的实际运行状态及可提供的调频容量更合理分配EV资源，满足调频辅助服务市场需求。

4.本模型在建模方式上具有一般性，适用范围广泛，易推广至聚合商与调峰、调频等多市场备用优化以及需求侧资源能量管理优化等领域。

本发明实施例还提供了一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化系统，包括：

联合优化模型构建模块，用于考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型；

实时分配模型构建模块，用于构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型；

申报模块，用于根据调频辅助服务市场历史信息、能量市场历史信息、集群电动汽车历史充电信息和电网调度中心下发的历史调频信号，利用所述联合优化模型，获得每辆电动汽车的日前容量优化结果，并将所有电动汽车的日前容量优化结果总和申报给电网调度中心；

调频信号下发模块，用于根据电网实时运行状态，电网调度中心按照所述日前容量优化结果向电动汽车聚合商下发实时调频信号；

容量优化模块，用于根据采集的调频辅助服务市场实时信息、能量市场实时信息、集群电动汽车实时充电信息和所述实时调频信号，利用所述联合优化模型，获得每辆电动汽车的实时容量优化结果；

功率优化调度模块，用于根据所述实时容量优化结果对电动汽车的可调容量类型进行划分，并针对划分后的每一种可调容量类型利用所述电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果；

充放电控制模块，用于通过电动汽车聚合商将每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果下发给对应的充电桩，实现对每辆电动汽车的充放电控制。

联合优化模型构建模块，具体包括：

管理框架建立子模块，用于建立集群电动汽车参与日前能量市场及调频辅助服务市场能量的管理框架；所述管理框架由电网、电动汽车聚合商和电动汽车组成；

联合优化模型构建子模块，用于根据所述管理框架，并考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型为：

其中，L表示联合优化函数，λ_n为第n个场景发生的概率，分别表示调频市场容量系数、里程系数，分别表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段提供的上、下调频容量，表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段内的运行准确度，分别表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的调整功率，表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ个调频时段响应的调整功率；M_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段调频里程，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的上调频信号，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的下调频信号；表示为第n个场景下第t个日前申报时段的电动汽车聚合商用电功率系数；P_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率基点；Δt表示交易时段长度；表示第n个场景下第t个日前申报时段的能量市场用电功率系数；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段与电网的交互功率，且T表示日前申报时段总数，N表示场景总数，J表示电动汽车总数；τ∈Γ_t表示τ属于第t个日前申报时段；

约束条件确定子模块，用于确定联合优化模型的约束条件。

实时分配模型构建模块，具体包括：

效用函数构建子模块，用于构建以调频补偿因子和调频容量为优化变量的效用函数为：

其中，为电动汽车的效用函数，为电动汽车聚合商的效用函数；T_i为第i种调频容量类型调用的调频容量，R_i为第i种调频容量类型对应的调频补偿因子；θ_im(R_i)为第i种调频容量类型的调频激励回报；m(R_i)为关于R_i的单调递增凹函数，对于所有的R_i，均需满足m'(R_i)＞0，m”(R_i)＜0；γ_p为电动汽车的单位调频成本系数；γ_EAG为调频市场容量系数；I为调频容量类型总数；{T_i}为调用的调频容量的集合，{R_i}为调频补偿因子的集合；

实时分配模型构建子模块，用于根据所述效用函数，构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型为：

约束条件建立子模块，用于建立电动汽车聚合商调频容量实时分配模型的约束条件为其中，C_i表示第i种调频容量类型可提供的上调频容量或下调频容量；表示电动汽车聚合商在第τ个调频时段的调频需求量。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法，其特征在于，包括：

考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型；

构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型；

根据调频辅助服务市场历史信息、能量市场历史信息、集群电动汽车历史充电信息和电网调度中心下发的历史调频信号，利用所述联合优化模型，获得每辆电动汽车的日前容量优化结果，并将所有电动汽车的日前容量优化结果总和申报给电网调度中心；

根据电网实时运行状态，电网调度中心按照所述日前容量优化结果向电动汽车聚合商下发实时调频信号；

根据采集的调频辅助服务市场实时信息、能量市场实时信息、集群电动汽车实时充电信息和所述实时调频信号，利用所述联合优化模型，获得每辆电动汽车的实时容量优化结果；

根据所述实时容量优化结果对电动汽车的可调容量类型进行划分，并针对划分后的每一种可调容量类型利用所述电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果；

通过电动汽车聚合商将每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果下发给对应的充电桩，实现对每辆电动汽车的充放电控制；

所述考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型，具体包括：

建立集群电动汽车参与日前能量市场及调频辅助服务市场能量的管理框架；所述管理框架由电网、电动汽车聚合商和电动汽车组成；

根据所述管理框架，并考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型为：

其中，L表示联合优化函数，λ_n为第n个场景发生的概率，分别表示调频市场容量系数、里程系数，分别表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段提供的上、下调频容量，表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段内的运行准确度，分别表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的调整功率，表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ个调频时段响应的调整功率；M_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段调频里程，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的上调频信号，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的下调频信号；表示为第n个场景下第t个日前申报时段的电动汽车聚合商用电功率系数；P_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率基点；Δt表示交易时段长度；表示第n个场景下第t个日前申报时段的能量市场用电功率系数；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段与电网的交互功率，且T表示日前申报时段总数，N表示场景总数，J表示电动汽车总数；τ∈Γ_t表示τ属于第t个日前申报时段；

确定联合优化模型的约束条件。

2.根据权利要求1所述的电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法，其特征在于，所述联合优化模型的约束条件包括：功率约束和电动汽车容量约束；

所述功率约束为：

-P_max≤P_n,j,t≤P_max

其中，P_max为电动汽车最大功率；

所述电动汽车容量约束为：

SOC_n,j,t,τ＝SOC_n,j,t,τ-1+P_n,j,t,τ-1Δτ

其中，P_n,j,t,τ为第n个场景下第τ个调频时段第j辆电动汽车的功率；为第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率基点；分别为第n个场景下第τ个调频时段第j辆电动汽车的上调频容量、下调频容量；SOC_n,j,t,τ为第n个场景下第τ个调频时段第j辆电动汽车的荷电状态，Δτ为调频时段长度，分别为第j辆电动汽车的电池荷电态上、下限值，为第j辆电动汽车驶离时期望的电量状态，SOC_n，j，tdep为第n个场景下第j辆电动汽车在第t个日前时段的荷电状态。

3.根据权利要求1所述的电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法，其特征在于，所述构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，具体包括：

构建以调频补偿因子和调频容量为优化变量的效用函数为：

其中，为电动汽车的效用函数，为电动汽车聚合商的效用函数；T_i为第i种调频容量类型调用的调频容量，R_i为第i种调频容量类型对应的调频补偿因子；θ_im(R_i)为第i种调频容量类型的调频激励回报；m(R_i)为关于R_i的单调递增凹函数，对于所有的R_i，均需满足m'(R_i)＞0，m”(R_i)＜0；γ_p为电动汽车的单位调频成本系数；γ_EAG为调频市场容量系数；I为调频容量类型总数；{T_i}为调用的调频容量的集合，{R_i}为调频补偿因子的集合；θ_i为第i种可提供的调频容量类型，λ_i为EV属于θ_i的概率；

根据所述效用函数，构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型为：其中，U表示调频容量实时分配函数；

建立电动汽车聚合商调频容量实时分配模型的约束条件为其中，C_i表示第i种调频容量类型可提供的上调频容量或下调频容量；表示电动汽车聚合商在第τ个调频时段的调频需求量。

4.根据权利要求2所述的电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法，其特征在于，根据所述实时容量优化结果对电动汽车的可调容量类型进行划分，并针对划分后的每一种可调容量类型利用所述电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果，具体包括：

根据所述实时容量优化结果，利用公式和计算每辆电动汽车调用的调频容量；其中，分别表示第j辆电动汽车最大可充、放电功率；

将所有电动汽车调用的调频容量按升序进行排序，并将排序后相同的调用的调频容量划分为同一种可调容量类型；

将每一种可调容量类型中的调频容量设定一个调频补偿因子；

根据每一种可调容量类型中的调频容量和对应的调频补偿因子，利用所述电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每一种可调容量类型中电动汽车调用的调频容量；

根据每一种可调容量类型中电动汽车调用的调频容量，利用公式计算每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果。

5.根据权利要求1所述的电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法，其特征在于，

所述调频辅助服务市场历史信息和所述调频辅助服务市场实时信息均包括：调频信号、调频市场容量系数和调频市场里程系数；

所述能量市场历史信息和所述能量市场实时信息均包括：能量市场用电功率系数；

所述集群电动汽车历史充电信息和所述集群电动汽车实时充电信息均包括：入网时间、预计离网时间、电池容量、入网SOC和离网期望的SOC值；

所述日前容量优化结果和所述实时容量优化结果均包括：能量市场基线功率、上调频容量和下调频容量。

6.根据权利要求5所述的电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化方法，其特征在于，所述通过电动汽车聚合商将每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果下发给对应的充电桩，实现对每辆电动汽车的充放电控制，之后还包括：

通过电动汽车聚合商集中调控电动汽车在能量市场的各时段中标量为基线功率运行。

7.一种电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化系统，其特征在于，包括：

联合优化模型构建模块，用于考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型；

实时分配模型构建模块，用于构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型；

申报模块，用于根据调频辅助服务市场历史信息、能量市场历史信息、集群电动汽车历史充电信息和电网调度中心下发的历史调频信号，利用所述联合优化模型，获得每辆电动汽车的日前容量优化结果，并将所有电动汽车的日前容量优化结果总和申报给电网调度中心；

调频信号下发模块，用于根据电网实时运行状态，电网调度中心按照所述日前容量优化结果向电动汽车聚合商下发实时调频信号；

容量优化模块，用于根据采集的调频辅助服务市场实时信息、能量市场实时信息、集群电动汽车实时充电信息和所述实时调频信号，利用所述联合优化模型，获得每辆电动汽车的实时容量优化结果；

功率优化调度模块，用于根据所述实时容量优化结果对电动汽车的可调容量类型进行划分，并针对划分后的每一种可调容量类型利用所述电动汽车聚合商调频容量实时分配模型，获得每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果；

充放电控制模块，用于通过电动汽车聚合商将每辆电动汽车的实时充放电功率优化调度结果下发给对应的充电桩，实现对每辆电动汽车的充放电控制；

所述联合优化模型构建模块，具体包括：

管理框架建立子模块，用于建立集群电动汽车参与日前能量市场及调频辅助服务市场能量的管理框架；所述管理框架由电网、电动汽车聚合商和电动汽车组成；

联合优化模型构建子模块，用于根据所述管理框架，并考虑电动汽车用能的不同场景，构建电动汽车聚合商参与能量市场及调频辅助服务市场的联合优化模型为：

其中，L表示联合优化函数，λ_n为第n个场景发生的概率，分别表示调频市场容量系数、里程系数，分别表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段提供的上、下调频容量，表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段内的运行准确度，分别表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的调整功率，表示第n个场景下第j辆电动汽车在第τ个调频时段响应的调整功率；M_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段调频里程，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的上调频信号，分别表示第j辆电动汽车在第τ、τ-1个调频时段的下调频信号；表示为第n个场景下第t个日前申报时段的电动汽车聚合商用电功率系数；P_n,j,t表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段的功率基点；Δt表示交易时段长度；表示第n个场景下第t个日前申报时段的能量市场用电功率系数；表示第j辆电动汽车在第t个日前申报时段与电网的交互功率，且T表示日前申报时段总数，N表示场景总数，J表示电动汽车总数；τ∈Γ_t表示τ属于第t个日前申报时段；

约束条件确定子模块，用于确定联合优化模型的约束条件。

8.根据权利要求7所述的电动汽车参与调频辅助服务市场的充放电调度优化系统，其特征在于，所述实时分配模型构建模块，具体包括：

效用函数构建子模块，用于构建以调频补偿因子和调频容量为优化变量的效用函数为：

其中，为电动汽车的效用函数，为电动汽车聚合商的效用函数；T_i为第i种调频容量类型调用的调频容量，R_i为第i种调频容量类型对应的调频补偿因子；θ_im(R_i)为第i种调频容量类型的调频激励回报；m(R_i)为关于R_i的单调递增凹函数，对于所有的R_i，均需满足m'(R_i)＞0，m”(R_i)＜0；γ_p为电动汽车的单位调频成本系数；γ_EAG为调频市场容量系数；I为调频容量类型总数；{T_i}为调用的调频容量的集合，{R_i}为调频补偿因子的集合；θ_i为第i种可提供的调频容量类型，λ_i为EV属于θ_i的概率；

实时分配模型构建子模块，用于根据所述效用函数，构建电动汽车聚合商调频容量实时分配模型为：

约束条件建立子模块，用于建立电动汽车聚合商调频容量实时分配模型的约束条件为其中，C_i表示第i种调频容量类型可提供的上调频容量或下调频容量；表示电动汽车聚合商在第τ个调频时段的调频需求量。