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電動汽車集群需求響應(yīng)能力評估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)與流程

文檔序號:40458111發(fā)布日期:2024-12-27 09:23閱讀:13來源:國知局
電動汽車集群需求響應(yīng)能力評估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)與流程

本發(fā)明涉及電動汽車,特別是涉及電動汽車集群需求響應(yīng)能力評估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。


背景技術(shù):

1、在當前的能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型背景下,可再生能源的廣泛利用帶來了電力系統(tǒng)供需平衡的新挑戰(zhàn)。特別是可再生能源的間歇性和不穩(wěn)定性加劇了電網(wǎng)的波動性,使得傳統(tǒng)的電網(wǎng)調(diào)節(jié)方式難以滿足現(xiàn)代電力系統(tǒng)的需求。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn),需求響應(yīng)作為一種靈活的調(diào)節(jié)手段,被廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)的負荷管理和能源優(yōu)化中。電動汽車作為一種分布式的移動儲能單元,其數(shù)量的迅速增加為電網(wǎng)提供了巨大的調(diào)節(jié)潛力。電動汽車不僅能夠在電力需求高峰時段通過放電來提供削峰服務(wù),還可以在電力需求低谷時段通過充電來實現(xiàn)填谷作用。

2、電動汽車在實際運行中受到多種因素的制約,如用戶的出行需求、電池容量限制和充放電功率限制等,這些因素的綜合考量對于準確評估電動汽車的需求響應(yīng)能力至關(guān)重要。然而,電動汽車的這種需求響應(yīng)能力尚未得到充分挖掘和有效評估?,F(xiàn)有技術(shù)中,對電動汽車需求響應(yīng)能力的評估多集中在單一車輛或小規(guī)模車隊的層面,缺乏對大規(guī)模電動汽車集群需求響應(yīng)能力的系統(tǒng)評估方法。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是實現(xiàn)對大規(guī)模電動汽車集群需求響應(yīng)能力的量化評估,從而為電網(wǎng)運營商提供電動汽車資源的有效聚合和調(diào)控策略,提高電網(wǎng)的調(diào)節(jié)能力和運行效率。為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供了一種電動汽車集群需求響應(yīng)能力評估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

2、第一方面,本發(fā)明實施例提供了一種電動汽車集群需求響應(yīng)能力評估方法,包括:

3、獲取電動汽車集群的充電需求數(shù)據(jù),所述充電需求數(shù)據(jù)包括電池容量、最大充電功率、最大放電功率、離開最小電池荷電狀態(tài)、到達電池荷電狀態(tài)和離開時間,所述離開最小電池荷電狀態(tài)為電動汽車離開充電樁時期望的最小電池荷電狀態(tài),所述到達電池荷電狀態(tài)為電動汽車到達充電樁時的電池荷電狀態(tài);

4、基于所述充電需求數(shù)據(jù)構(gòu)建初始電動汽車集群調(diào)控模型,并對所述初始電動汽車集群調(diào)控模型進行約束,得到目標電動汽車集群調(diào)控模型,所述初始電動汽車集群調(diào)控模型的目標函數(shù)包括電動汽車集群最大可調(diào)度容量和電動汽車集群充放電能量損耗,所述約束包括充放電功率約束和用戶需求電量約束;

5、根據(jù)不同使用場景建立兩種電動汽車充電模式,所述電動汽車充電模式包括采用最大功率進行充電的快速充電模式和采用平均功率進行充電的智能充電模式;

6、基于實時需求響應(yīng)對所述電動汽車集群進行調(diào)控,并根據(jù)所述目標電動汽車集群調(diào)控模型量化評估不同充電模式下所述電動汽車集群的需求響應(yīng)能力。

7、優(yōu)選地,所述基于所述充電需求數(shù)據(jù)構(gòu)建初始電動汽車集群調(diào)控模型,包括:

8、采用如下公式表征所述初始電動汽車集群調(diào)控模型的目標函數(shù):

9、

10、其中,cneed表示需求響應(yīng)時段電網(wǎng)需求響應(yīng)的總需求電量,其正負分別表示填谷需求響應(yīng)服務(wù)和削峰需求響應(yīng)服務(wù),pi,t表示第i輛電動汽車在第t個調(diào)控時間段的充放電功率,n表示電動汽車集群的電動汽車數(shù)量,t表示調(diào)控時間段數(shù),λ表示電動汽車集群可響應(yīng)能力加權(quán)系數(shù),ploss,i表示第i輛電動汽車在整個調(diào)控時間段內(nèi)的能量損耗之和。

11、優(yōu)選地,采用如下公式計算電動汽車在整個調(diào)控時間段內(nèi)的能量損耗之和:

12、

13、ηloss=1-η

14、其中,ploss,i表示第i輛電動汽車在整個調(diào)控時間段內(nèi)的能量損耗之和,pi,t表示第i輛電動汽車在第t個調(diào)控時間段的充放電功率,t表示調(diào)控時間段數(shù),ηloss表示電動汽車正常狀態(tài)下的充放電過程中的電量損失率,η表示電動汽車正常狀態(tài)下的充放電效率。

15、優(yōu)選地,所述對所述初始電動汽車集群調(diào)控模型進行約束,得到目標電動汽車集群調(diào)控模型,包括:

16、采用如下公式表征所述充放電功率約束:

17、ni,t·pi,min≤pi,t≤ni,t·pi,max?t=1,2,3....t

18、其中,pi,t表示第i輛電動汽車在第t個調(diào)控時間段的充放電功率,ni,t表示第i輛電動汽車在第t個調(diào)控時間段的停留狀態(tài),pi,min表示第i輛電動汽車的最小充放電功率,pi,max表示第i輛電動汽車的最大充放電功率,t表示調(diào)控時間段數(shù);

19、采用如下公式表征所述用戶需求電量約束:

20、

21、其中,η表示電動汽車正常狀態(tài)下的充放電效率,δt表示每個調(diào)控時間段的時間間隔,cpi表示第i輛電動汽車的電池容量,soci,a表示第i輛電動汽車到達充電樁時的電池荷電狀態(tài),soci,b表示第i輛電動汽車離開充電樁時期望的最小電池荷電狀態(tài)。

22、優(yōu)選地,所述根據(jù)不同使用場景建立兩種電動汽車充電模式,包括:

23、基于需要快速補充電量以滿足緊急出行需求的使用場景,將電動汽車以最大功率進行充電以構(gòu)建快速充電模式;

24、基于電動汽車停留時間長且不急于出行的使用場景,根據(jù)電動汽車的預(yù)計停留時間計算平均充電功率,并將所述電動汽車以所述平均充電功率進行充電以構(gòu)建智能充電模式。

25、優(yōu)選地,所述基于實時需求響應(yīng)對所述電動汽車集群進行調(diào)控,并根據(jù)所述目標電動汽車集群調(diào)控模型量化評估不同充電模式下所述電動汽車集群的需求響應(yīng)能力,包括:

26、根據(jù)實時需求響應(yīng)對快速充電模式下的所述電動汽車集群進行極限調(diào)控,并對所述目標電動汽車集群調(diào)控模型進行求解,得到快速充電模式下的電動汽車集群最大可調(diào)度容量;

27、將所述電動汽車集群最大可調(diào)度容量表征為所述電動汽車集群的需求響應(yīng)能力量化評估結(jié)果。

28、優(yōu)選地,所述基于實時需求響應(yīng)對所述電動汽車集群進行調(diào)控,并根據(jù)所述目標電動汽車集群調(diào)控模型量化評估不同充電模式下所述電動汽車集群的需求響應(yīng)能力,還包括:

29、根據(jù)實時需求響應(yīng)對智能充電模式下的所述電動汽車集群進行極限調(diào)控,并對所述目標電動汽車集群調(diào)控模型進行求解,得到智能充電模式下的電動汽車集群最大可調(diào)度容量;

30、將所述電動汽車集群最大可調(diào)度容量表征為所述電動汽車集群的需求響應(yīng)能力量化評估結(jié)果。

31、第二方面,本發(fā)明實施例提供了一種電動汽車集群需求響應(yīng)能力評估系統(tǒng),包括:

32、數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取電動汽車集群的充電需求數(shù)據(jù),所述充電需求數(shù)據(jù)包括電池容量、最大充電功率、最大放電功率、離開最小電池荷電狀態(tài)、到達電池荷電狀態(tài)和離開時間,所述離開最小電池荷電狀態(tài)為電動汽車離開充電樁時期望的最小電池荷電狀態(tài),所述到達電池荷電狀態(tài)為電動汽車到達充電樁時的電池荷電狀態(tài);

33、模型構(gòu)建模塊,用于基于所述充電需求數(shù)據(jù)構(gòu)建初始電動汽車集群調(diào)控模型,并對所述初始電動汽車集群調(diào)控模型進行約束,得到目標電動汽車集群調(diào)控模型,所述初始電動汽車集群調(diào)控模型的目標函數(shù)包括電動汽車集群最大可調(diào)度容量和電動汽車集群充放電能量損耗,所述約束包括充放電功率約束和用戶需求電量約束;

34、充電模式構(gòu)建模塊,用于根據(jù)不同使用場景建立兩種電動汽車充電模式,所述電動汽車充電模式包括采用最大功率進行充電的快速充電模式和采用平均功率進行充電的智能充電模式;

35、量化評估模塊,用于基于實時需求響應(yīng)對所述電動汽車集群進行調(diào)控,并根據(jù)所述目標電動汽車集群調(diào)控模型量化評估不同充電模式下所述電動汽車集群的需求響應(yīng)能力。

36、第三方面,本發(fā)明實施例提供了一種終端設(shè)備,包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中且被配置為由所述處理器執(zhí)行的計算機程序,所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如上所述的電動汽車集群需求響應(yīng)能力評估方法。

37、第四方面,本發(fā)明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì),所述計算機可讀存儲介質(zhì)包括存儲的計算機程序,其中,在所述計算機程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行如上所述的電動汽車集群需求響應(yīng)能力評估方法。

38、本發(fā)明實施例一種電動汽車集群需求響應(yīng)能力評估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)與現(xiàn)有技術(shù)相比,其有益效果在于:基于電動汽車集群的充電需求數(shù)據(jù),并考慮了不同充電模式下對電動汽車實時需求響應(yīng)能力的影響,評估在不同充電模式下電動汽車集群的實時需求響應(yīng)能力,有利于保證電網(wǎng)側(cè)的運維管理,從而提高電網(wǎng)的調(diào)節(jié)能力和運行效率。

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