CN115481921A - 一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法和系统，方法包括：根据神经网络构建响应用户选取模型，根据响应用户选取模型获取电网区域内的响应用户；给响应用户发送响应信号，获取响应信息；根据响应用户和对应的响应信息构建负荷聚合模型，负荷聚合模型用于电动汽车负荷聚合。系统包括：响应用户选取模型模块、响应用户模块、响应信息模块、负荷聚合模型模块和负荷聚合模块。本发明通过神经网络构建响应用户选取模型，能够更准确地选出电网区域内的响应用户，通过构建负荷聚合模型，能够更精准地根据负荷聚合目标量选出最终的合作响应用户，完成电动汽车负荷聚合。

Description

一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法和系统
技术领域
本发明属于电力系统需求响应负荷聚合技术领域，具体涉及一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法和系统。
背景技术
随着科技的发展，新能源逐渐进入电力系统。但使用新能源具有高度随机性和不确定性，而且新能源机组不具有提供备用的能力，导致电力系统供能侧的备用能力存在不足，这与电力系统的运行需求矛盾，因此需要通过需求响应资源等途径来补充备用容量。需求响应是智能电网的最佳应用之一，相比于发电侧而言，需求侧的负荷数量极为庞大。需求侧电动汽车的负荷容量巨大，且能够提供正、负两种备用功率，若能进行可靠的负荷聚合，则能够为电力系统提供可观的备用容量。
可靠的负荷聚合方法是利用电动汽车负荷资源提供备用辅助服务的前提。但是在实际的负荷聚合过程中，一直存在着电动汽车用户响应行为不确定性的问题，用户可能因为自身用能需求、出行安排、生活习惯、用户疲劳等中途退出需求响应，产生极不可靠的负荷聚合效果，导致负荷聚合所提供的备用辅助服务也不可靠。目前，关于电动汽车负荷聚合方法的研究多侧重于考虑聚合商经济收益、用户满意度等因素制定需求响应机制，缺乏可靠的基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法。
发明内容
本发明提出了一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法和系统，旨在根据备用辅助服务通过神经网络构建响应用户选取模型，更准确地选出电网区域内的响应用户，构建负荷聚合模型，更精准地根据负荷聚合目标量选出最终的合作响应用户，完成基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合，提高电动汽车负荷聚合的可靠性。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法，具体如下：
S1、构建响应用户选取模型；
S2、基于所述响应用户选取模型，获取电网区域内的响应用户；
S3、给所述响应用户发送响应信号，获取响应信息；
S4、基于所述响应用户和所述响应信息，构建负荷聚合模型；
S5、基于所述负荷聚合模型，进行电动汽车负荷聚合。
优选的，所述S1中构建所述响应用户选取模型的方法如下：
S1.1、由所述电网区域内所有的电动汽车用户、所述响应用户、经济指标特性、能量存储特性、用户需求特性、用户收益预期目标特性和用户响应潜力特性构成样本集；
S1.2、将所述样本集按比例随机划分为训练集、测试集和验证集；
S1.3、构建三层神经网络，将所述训练集输入所述神经网络中，训练所述神经网络直至收敛；
S1.4、将所述测试集输入收敛后的所述神经网络进行测试，完善所述神经网络；
S1.5、将所述验证集输入完善后的所述神经网络中进行验证，得到所述响应用户选取模型。
优选的，所述S1.3中所述神经网络的输入层包括：所述电网区域内所有的电动汽车用户、所述经济指标特性、所述能量存储特性、所述用户需求特性、所述用户收益预期目标特性和所述用户响应潜力特性；输出层包括：所述响应用户。
优选的，所述S3中所述响应信号包括：停止充电信号和向电网反向送电信号。
优选的，所述S3中所述响应信息是每个所述响应用户响应不同所述响应信号时的概率。
优选的，所述S4中所述负荷聚合模型的输入层包括：所述响应用户、所述响应信息、所述响应用户在所述响应信号下贡献的负荷聚合量和负荷聚合目标量；输出层包括：负荷聚合商在所述负荷聚合目标量下选取的合作响应用户。
另一方面为实现上述目的，本发明还提供了一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合系统，包括响应用户选取模型模块、响应用户模块、响应信息模块、负荷聚合模型模块和负荷聚合模块：
所述响应用户选取模型模块，用于构建响应用户选取模型；
所述响应用户模块，用于基于所述响应用户选取模型，获取电网区域内的响应用户；
响应信息模块，用于给所述响应用户发送响应信号，获取响应信息；
所述负荷聚合模型模块，用于基于所述响应用户和所述响应信息，构建负荷聚合模型；
所述负荷聚合模块，用于基于所述负荷聚合模型，进行电动汽车负荷聚合。
优选的，所述响应用户选取模型模块中构建所述响应用户选取模型的方法如下：
由所述电网区域内所有的电动汽车用户、所述响应用户、经济指标特性、能量存储特性、用户需求特性、用户收益预期目标特性和用户响应潜力特性构成样本集；
将所述样本集按比例随机划分为训练集、测试集和验证集；
构建三层神经网络，将所述训练集输入所述神经网络中，训练所述神经网络直至收敛；
将所述测试集输入收敛后的所述神经网络进行测试，完善所述神经网络；
将所述验证集输入完善后的所述神经网络中进行验证，得到所述响应用户选取模型。
优选的，所述神经网络的输入层包括：所述电网区域内所有的电动汽车用户、所述经济指标特性、所述能量存储特性、所述用户需求特性、所述用户收益预期目标特性和所述用户响应潜力特性；输出层包括：所述响应用户。
本发明的有益效果为：提出了一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法和系统，根据备用辅助服务通过神经网络构建了响应用户选取模型，更准确地选出了电网区域内的响应用户，构建了负荷聚合模型，更精准地根据负荷聚合目标量选出了最终的合作响应用户，完成了基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合，提高了电动汽车负荷聚合的可靠性。
本方法具有广阔的推广空间和使用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面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为本发明实施例一方法流程图；
图2为本发明实施例二系统模块图。
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。
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。
实施例一：
如图1所示，本发明提供了一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法，具体方法如下：
1、根据神经网络，构建响应用户选取模型，具体方法如下：
1.1、由电网区域内所有的电动汽车用户、响应用户、经济指标特性、能量存储特性、用户需求特性、用户收益预期目标特性和用户响应潜力特性构成样本集。
响应用户，在本发明中指参与备用辅助服务的电动汽车用户。
经济指标特性，在本发明中指在负荷聚合商供电效益及用户需求响应资源价格存在差异性的情况下，使负荷聚合商购电成本最小化、利益最大化，并满足系统调度需要的特性。
能量存储特性，在本发明中指电动汽车的能量存储性能。
用户需求特性，在本发明中指电动汽车用户对自身用能的需求性能。
用户收益预期目标特性，在本发明中指电动汽车用户响应备用辅助服务能够获取的收益的预期目标。
用户响应潜力特性，在本发明中指电动汽车用户响应备用辅助服务的概率。
1.2、将样本集按比例随机划分为训练集、测试集和验证集。
1.3、构建三层神经网络，将训练集输入神经网络中，训练神经网络直至收敛。
神经网络的输入层包括：电网区域内所有的电动汽车用户、经济指标特性、能量存储特性、用户需求特性、用户收益预期目标特性和用户响应潜力特性。
神经网络的输出层包括：响应用户。
1.4、将测试集输入收敛后的神经网络进行测试，完善神经网络。
1.5、将验证集输入完善后的神经网络中进行验证，得到响应用户选取模型。
2、根据构建的响应用户选取模型，获取电网区域内的响应用户。
将电网区域内所有的电动汽车用户、经济指标特性、能量存储特性、用户需求特性、用户收益预期目标特性和用户响应潜力特性输入响应用户选取模型，输出得到该电网区域内的响应用户。
3、给响应用户发送响应信号，获取响应信息。
电动汽车是一种新型的电力负荷，电动汽车负荷聚合是将一定数量的电动汽车聚集为整体，获得一定规模的可调度负荷和储能容量。
通过聚合正在充电的电动汽车，使其停止充电或向电网反向送电，则可为电网提供正向的备用辅助服务，可见，电动汽车具有两种参与备用辅助服务的方式：停止充电和向电网反向送电。因此，响应信号包括：停止充电信号和向电网反向送电信号。
响应用户在充电时，负荷聚合商给响应用户发送响应信号，并记录响应用户接受响应信号的情况，得到每个响应用户响应两种响应信号时的概率，即响应信息。
4、根据获得的响应用户和响应信息，得到负荷聚合模型。
响应用户接受向电网反向送电信号贡献出的负荷聚合量比响应用户接受停止充电信号贡献出的负荷聚合量多，在负荷聚合目标相同的情况下，负荷聚合商最终选取的合作响应用户数量越少，则负荷聚合成本越低。
根据响应用户、响应信息、响应用户在不同响应信号下贡献的负荷聚合量、负荷聚合目标量和负荷聚合商在不同负荷聚合目标量下选取的合作响应用户，训练神经网络模型，得到负荷聚合模型。
负荷聚合模型输入层包括：响应用户、响应信息、响应用户在不同响应信号下贡献的负荷聚合量和负荷聚合目标量。
负荷聚合模型输出层包括：负荷聚合商在不同负荷聚合目标量下选取的合作响应用户。
5、根据负荷聚合模型，进行电动汽车负荷聚合。
将获取的该电网区域内的响应用户、响应信息、响应用户在不同响应信号下贡献的负荷聚合量和该电网需要的负荷聚合目标量输入负荷聚合模型，输出得到负荷聚合商在该电网需要的负荷聚合目标量下选取的合作响应用户。
负荷聚合商给得到的合作响应用户发送响应信号，合作响应用户根据接受的响应信号进行备用辅助服务，完成电动汽车负荷聚合。
实施例二：
如图2所示，本发明提供了一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合系统，包括：响应用户选取模型模块、响应用户模块、响应信息模块、负荷聚合模型模块和负荷聚合模块。
响应用户选取模型模块，根据神经网络构建响应用户选取模型，具体过程如下：
由电网区域内所有的电动汽车用户、响应用户、经济指标特性、能量存储特性、用户需求特性、用户收益预期目标特性和用户响应潜力特性构成样本集。
将样本集按比例随机划分为训练集、测试集和验证集。
构建三层神经网络，将训练集输入神经网络中，训练神经网络直至收敛。
神经网络的输入层包括：电网区域内所有的电动汽车用户、经济指标特性、能量存储特性、用户需求特性、用户收益预期目标特性和用户响应潜力特性。
神经网络的输出层包括：响应用户。
将测试集输入收敛后的神经网络进行测试，完善神经网络。
将验证集输入完善后的神经网络中进行验证，得到响应用户选取模型。
响应用户模块，根据响应用户选取模型，获取电网区域内的响应用户。
响应信息模块，通过负荷聚合商给响应用户发送响应信号，获取对应的响应信息。
响应信号包括：停止充电信号和向电网反向送电信号；响应信息是每个响应用户响应不同响应信号时的概率。
负荷聚合模型模块，根据响应用户、响应信息、响应用户在不同响应信号下贡献的负荷聚合量、负荷聚合目标量和负荷聚合商在不同负荷聚合目标量下选取的合作响应用户，训练神经网络模型，得到负荷聚合模型。
负荷聚合模块，根据负荷聚合模型，得到负荷聚合商在负荷聚合目标量下选取的合作响应用户，进行电动汽车负荷聚合。
以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、构建响应用户选取模型；
S2、基于所述响应用户选取模型，获取电网区域内的响应用户；
S3、给所述响应用户发送响应信号，获取响应信息；
S4、基于所述响应用户和所述响应信息，构建负荷聚合模型；
S5、基于所述负荷聚合模型，进行电动汽车负荷聚合。
2.根据权利要求1所述的基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法，其特征在于：
所述S1中构建所述响应用户选取模型的方法如下：
S1.1、由所述电网区域内所有的电动汽车用户、所述响应用户、经济指标特性、能量存储特性、用户需求特性、用户收益预期目标特性和用户响应潜力特性构成样本集；
S1.2、将所述样本集按比例随机划分为训练集、测试集和验证集；
S1.3、构建三层神经网络，将所述训练集输入所述神经网络中，训练所述神经网络直至收敛；
S1.4、将所述测试集输入收敛后的所述神经网络进行测试，完善所述神经网络；
S1.5、将所述验证集输入完善后的所述神经网络中进行验证，得到所述响应用户选取模型。
3.根据权利要求2所述的基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法，其特征在于：
所述S1.3中所述神经网络的输入层包括：所述电网区域内所有的电动汽车用户、所述经济指标特性、所述能量存储特性、所述用户需求特性、所述用户收益预期目标特性和所述用户响应潜力特性；输出层包括：所述响应用户。
4.根据权利要求1所述的基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法，其特征在于：
所述S3中所述响应信号包括：停止充电信号和向电网反向送电信号。
5.根据权利要求1所述的基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法，其特征在于：
所述S3中所述响应信息是每个所述响应用户响应不同所述响应信号时的概率。
6.根据权利要求1所述的基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合方法，其特征在于：
所述S4中所述负荷聚合模型的输入层包括：所述响应用户、所述响应信息、所述响应用户在所述响应信号下贡献的负荷聚合量和负荷聚合目标量；输出层包括：负荷聚合商在所述负荷聚合目标量下选取的合作响应用户。
7.一种基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合系统，其特征在于，包括响应用户选取模型模块、响应用户模块、响应信息模块、负荷聚合模型模块和负荷聚合模块：
所述响应用户选取模型模块，用于构建响应用户选取模型；
所述响应用户模块，用于基于所述响应用户选取模型，获取电网区域内的响应用户；
响应信息模块，用于给所述响应用户发送响应信号，获取响应信息；
所述负荷聚合模型模块，用于基于所述响应用户和所述响应信息，构建负荷聚合模型；
所述负荷聚合模块，用于基于所述负荷聚合模型，进行电动汽车负荷聚合。
8.根据权利要求7所述的基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合系统，其特征在于：
所述响应用户选取模型模块中构建所述响应用户选取模型的方法如下：
由所述电网区域内所有的电动汽车用户、所述响应用户、经济指标特性、能量存储特性、用户需求特性、用户收益预期目标特性和用户响应潜力特性构成样本集；
将所述样本集按比例随机划分为训练集、测试集和验证集；
构建三层神经网络，将所述训练集输入所述神经网络中，训练所述神经网络直至收敛；
将所述测试集输入收敛后的所述神经网络进行测试，完善所述神经网络；
将所述验证集输入完善后的所述神经网络中进行验证，得到所述响应用户选取模型。
9.根据权利要求8所述的基于备用辅助服务的电动汽车负荷聚合系统，其特征在于：
所述神经网络的输入层包括：所述电网区域内所有的电动汽车用户、所述经济指标特性、所述能量存储特性、所述用户需求特性、所述用户收益预期目标特性和所述用户响应潜力特性；输出层包括：所述响应用户。
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