[发明专利]一种基于最优化充放电策略的充电价格制定策略

摘要

本发明涉及一种基于最优化充放电策略的充电价格制定策略，主要针对充电行为的高随机性和充电站功率负荷波动性的缺陷，以电动汽车历史停靠数据以及最优化充放电削峰填谷策略为基础，根据峰谷电价与本地电源结构，制定充电价格，降低最优化电网峰值负荷与用户充电成本。由于充电价格的需求响应难以求取，电动汽车充电时刻难以预测，本发明将不计算用户的需求响应，采用历史停靠数据，制定电动汽车充电约束条件下的最优化充放电策略，降低本地电网峰值负荷与用户成本，通过制定更优的充放电价格吸引用户充电以达到用户与电网运行的良性循环。

主权项

1.一种基于最优化充放电策略的充电价格制定策略，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、根据充电站历史电动汽车停靠充电数据、电池容量数据与区域负荷数据，利用ARIMA、SVR或神经网络等方法预测下一天的区域负荷数据、电动汽车停靠数据；步骤2、以步骤1中预测数据为基础，以负荷充电功率平衡、电池容量以及充放电功率为约束条件，多项式充电电价为变量，峰值负荷与用户成本为目标函数，搭建最优化充放电模型，根据实际情况选择参数，进行区域内最优化充放电优化求解；步骤3、根据当地电价或峰谷电价计算优化后充放电用户成本，得到多项式充电电价参数关系；步骤4、预测本地负荷容量，根据本地电源结构权重与电源容量解的多项式充电电价参数关系，与步骤3中参数联立求解，综合确定充电价格；流程补充说明：所述步骤1中历史电动汽车停靠充电数据包括充电开始时间，充电停止时间，充电具体容量大小以及充电汽车电池最大容量。所述步骤1中区域负荷数据应当包括该充电站在内的负荷数据。所属步骤2中多项式充电电价模型为：其中，f_c表示收费价格，p表示有功功率负荷，k_i表示负荷系数。所述步骤2中优化模型为：其中，N表示仿真的时刻集合，i表示时刻值，表示第i时刻充电总量，M表示充电汽车集合，m表示第m辆充电汽车，表示第i时刻第m辆充电汽车的是否处于充电状态，Ei_m表示第m辆充电汽车充电初始能量，Ec_m表示第m辆充电汽车电池容量，表示充电结束时电池电量至少不低于电池容量的占比，表示充电过程中电动汽车电池剩余容量下限占比，P_max表示充电桩充电功率。目标函数意义为在多项式充电电价条件与考虑本地负荷的条件下，最低用户充电成本。所述步骤3中多项式最优充电电价参数关系为：f_pv＝k_pv·P_c其中，f_pv表示峰谷电价时冲电动汽车收费成本，k_pv为峰谷电价，P_c为充电容量。根据最优化充放电策略充电成本与峰谷电价持平时，可得到多项式电价系数关系为：所述步骤4中本地电源结构权重与电源容量确定策略为：其中，α为系数，σ_Σ％为本地电网的等值调差系数。