[发明专利]一种基于电动汽车聚合模型的配电网风电最大消纳方法

权利要求书

1.一种基于电动汽车聚合模型的配电网风电最大消纳方法，其特征在于，所述配电网风电最大消纳方法包括以下步骤：

步骤1，采集配电网所连接风机的相关参数、每辆电动汽车离开或到达充电站的时间；

步骤2，基于步骤1采集的参数构建配所需概率分布，包括电网负荷偏差概率分布、风机的风速概率分布以及电动汽车出行的概率分布；

步骤3，基于步骤2中的概率分布构建电动汽车的聚合模型以及电动汽车聚合模型约束条件；

步骤4，构建电动汽车优化调度的数学模型，包括能使网损最小的目标函数以及其对应的约束条件；

步骤5，根据步骤3建立的电动汽车的聚合模型与步骤4所建立电动汽车优化调度的数学模型对配电网风电的最大消纳容量进行求解。

2.根据权利要求1所述的配电网风电最大消纳方法，其特征在于：

所述步骤1中的配电网所连接风机的相关参数包括配电网每个节点处所连接的风电装机容量，风电装机中风机的切入风速、额定风速、切出风速、历史风速数据、T时间段内风机的风速，并将T时间段以tt分钟为间隔切割为nn个t时刻。

3.根据权利要求1所述的配电网风电最大消纳方法，其特征在于：

所述配电网负荷偏差概率分布满足以下关系式：

其中，μ_d,t表示t时刻对应的配电网负荷偏差的均值，σ_d,t表示μ_d,t对应的配电网负荷偏差的标准差，为t时刻的负荷偏差值，乘上负荷的历史平均值，作为配电网的负荷值，t为T时间段以tt分钟为间隔切割为nn个时刻中的任意时刻。

4.根据权利要求1所述的配电网风电最大消纳方法，其特征在于：

所述风机的风速概率分布满足以下关系式：

f_v(v_t)代表风速分布，其为瑞利分布；σ_v为通过拟合历史风速数据得到的参数值，v_t为t时刻采集的风速值。

5.根据权利要求1所述的配电网风电最大消纳方法，其特征在于：

所述电动汽车出行的概率分布包括电动汽车离开充电站的时间概率分布、电动汽车达到充电站的时间概率分布以及电动汽车日行驶距离概率分布。

6.根据权利要求5所述的配电网风电最大消纳方法，其特征在于：

所述电动汽车离开充电站的时间概率分布满足以下关系式：

f_r(t^dep)表示电动汽车离开充电站的时间概率分布，其为正态分布，

其中：t^dep为电动汽车离开充电站的时间，μ_r为所有电动汽车离开充电站的时间均值，σ_r为μ_r的方差。

7.根据权利要求5所述的配电网风电最大消纳方法，其特征在于：

所述电动汽车达到充电站的时间概率分布满足以下关系：

f_e(t^arr)表示电动汽车到达充电站的时间概率分布，其为正态分布；

其中：t^arr为电动汽车到达充电站的时间，μ_e为所有电动汽车到达充电站的时间均值，σ_e为μ_e的方差。

8.根据权利要求5所述的配电网风电最大消纳方法，其特征在于：

所述电动汽车日行驶距离概率分布满足以下关系式：

f_dis(x_dis)为电动汽车日行驶距离分布，其为对数正态分布；

其中：x_dis为电动汽车到达充电站时的日行使距离，μ_dis为所有电动汽车到达充电站时的日行驶距离平均值，σ_dis为μ_dis的方差。