[发明专利]含光储的配电台区电动汽车调度方法、系统及存储介质

说明书

本发明提供一种含光储的配电台区电动汽车调度方法、系统及存储介质，其中调度方法：首先根据光伏发电的历史数据进行聚类分析，生成光伏出力场景，确定一天内光伏发电功率；其次分别建立电储能模型和电动汽车电池损耗数学模型；在充分考虑电网损耗和运行成本最小的条件下，以负荷峰谷差和购售电成本最小为目标函数，建立含光储发电系统的电动汽车协调调度模型；然后确定含光储发电系统的电动汽车协调调度模型的决策变量及约束条件；再然后采用多目标粒子群算法对含光储发电系统的电动汽车协调调度模型进行优化求解；本发明充分利用光储发电系统和传统电网的优势，增大可再生能源消纳，减少了煤炭的使用以及减少电动汽车电池损耗成本。

技术领域

本发明涉及新能源技术技术领域，尤其涉及一种含光储的配电台区电动汽车调度方法、系统及存储介质。

背景技术

随着温室效应和化石能源枯竭的加重，发展清洁能源已成为社会各界的共识。利用可再生能源发电的分布式能源具有低污染、高效率等优势，近年来得到快速发展。同时，随着中国不同电价政策的逐步实施、储能技术的日益成熟及分布式发电技术所占比例的大幅度提高，研究不同电价政策下，含有储能系统的电网的经济调度及机组组合出力逐渐成为研究热点。

目前，关于对可再生能源和电动汽车的电网调度问题做了大量的研究工作，但是在可再生能源出力的不确定性及储能在经济调度中所发挥的作用等方面的研究较少。

因此，亟需一种含光储的配电台区电动汽车调度方法，利用光储发电系统和传统电网的各自优势，增大可再生能源消纳，减少了煤炭的使用以及减少电动汽车电池损耗成本。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种含光储的配电台区电动汽车调度方法、系统及存储介质，利用光储发电系统和传统电网的各自优势，增大可再生能源消纳，减少了煤炭的使用以及减少电动汽车电池损耗成本。

为实现上述目的，本发明提供一种含光储的配电台区电动汽车调度方法，其步骤包括：

S1：采用多元线性回归算法对光伏发电的历史数据进行聚类分析，生成光伏出力场景，确定一天内光伏发电功率；

S2：分别建立电储能模型和电动汽车电池损耗数学模型；

S3：在充分考虑电网损耗和运行成本最小的条件下，以负荷峰谷差和购售电成本最小为目标函数，建立含光储发电系统的电动汽车协调调度模型；

S4：确定含光储发电系统的电动汽车协调调度模型的决策变量及约束条件；

S5：采用多目标粒子群算法(MOPSO)对含光储发电系统的电动汽车协调调度模型进行优化求解。

作为上述方案进一步的优化，所述步骤S1中确定一天内光伏发电功率的步骤包括：

S11：采用蒙特卡洛模拟随机生成光伏出力抽样场景S；

S12：计算光伏出力抽样场景S中每对场景s和s'之间的几何距离；

S13：选定与剩余场景概率距离之和最小的场景d；

S14：以光伏出力抽样场景S中与场景d几何距离最近的场景r替代场景d，将d的概率加到场景r的概率上，消除d，形成新的S'；

S15：判断剩余场景数目是否满足要求；若不满足，重复步骤S11至步骤S13；若满足，结束场景削减。

作为上述方案进一步的优化，所述步骤S2包括：

S21:建立电储能模型；

电储能容量为：