高速公路场景下电动汽车和光伏发电系统的联合调频方法

本发明属于电动汽车参与电网调频领域，尤其涉及一种高速公路场景下电动汽车和光伏发电系统的联合调频方法。

背景技术：

1、可再生能源与电动汽车(electric vehicles，evs)的发展是能源低碳化转型的重要保障。高速公路作为节假日出行的必要路径，服务区中电动汽车规模较大，因此，合理利用高速公路的负荷资源，使其与服务区光伏发电系统协同互动，共同参与电网调频来提高系统频率的稳定性是主要的研究目标。

2、现有技术对车辆群体的模型建立主要分为单车的个体模型或者一个集群的等效模型，单车的个体模型由于高速公路路域每辆ev的起始充电时刻、充电时长、单日行驶里程和单位行程能耗等数据存在一定的无序性与不确定性，使得车辆模型很复杂；而一个集群的等效模型过于简单，没有考虑车辆行驶数据的无序性与不确定性，无法准确描述车辆的实际特征。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种高速公路场景下电动汽车和光伏发电系统的联合调频方法解决了现有方法没有考虑高速公路场景下电动汽车与光伏发电系统联合调频的应用，以及车辆行驶数据的无序性与不确定性，无法准确描述车辆的实际特征的问题。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种高速公路场景下电动汽车和光伏发电系统的联合调频方法，包括以下步骤：

3、s1、利用蒙特卡洛法模拟高峰期电动汽车在高速公路上的全天出行情况，得到有充电需求的电动汽车出行情况；

4、s2、根据有充电需求的电动汽车出行情况，对同一时间到达同一充电站的电动汽车进行聚类，并分别将得到的各聚类抽象为质点，建立质点行为模型，并根据质点行为模型得到电动汽车功率交换的松弛度；

5、s3、基于电动汽车功率交换的松驰度获取下一时刻质点的充电功率；

6、s4、利用充电站的实时可控容量进行充放电功率的分配，计算充电站所分配的输出功率边界，并根据光照强度与环境温度刻画光伏发电系统的输出功率边界；

7、s5、根据充电站所分配的输出功率边界和光伏发电系统的输出功率边界，建立单区域电力系统，在满足光伏与充电站的出力约束下，基于下一时刻质点的充电功率进行充电，实现电动汽车与光伏发电系统协同调频。

8、本发明的有益效果为：本发明建立了质点行为模型，能够简化高度公路上电动汽车的出行和充电行为，实现对车辆群体的核心动态捕捉，基于高速公路上电动汽车和光伏发电系统的联合调频，实现了对高速公路上电动汽车资源的充分利用。

9、进一步地，所述步骤s1中有充电需求的电动汽车出行情况的表达式为：

10、

11、其中，fs为蒙特卡洛法模拟下，高峰期电动汽车驶入高速公路的初始荷电状态的概率密度函数；b为高峰期电动汽车驶入高速公路的初始荷电状态的上限；a为高峰期电动汽车驶入高速公路的初始荷电状态的下限；fc为蒙特卡洛法模拟下，高峰期电动汽车驶入高速公路的出发时刻的概率密度函数；ts0为高峰期电动汽车驶入高速公路的出发时刻；σc为高峰期电动汽车驶入高速公路的出发时刻的标准差；π为圆周率；exp为以自然常数为底的指数函数；μc为高峰期电动汽车驶入高速公路的出发时刻的均值。

12、上述进一步方案的有益效果为：刻画高速公路场景，并为后续计算用户充电需求与充电站容量约束奠定基础。

13、进一步地，所述步骤s2具体为：

14、s201、根据有充电需求的电动汽车出行情况，得到高速公路全天进入车辆的初始荷电状态和出发时刻：

15、

16、其中，soc0为高速公路全天进入车辆的初始荷电状态；ts为高速公路全天进入车辆的出发时刻；nn为高速公路限流车辆；fs为蒙特卡洛法模拟下，高峰期电动汽车驶入高速公路的初始荷电状态的概率密度函数；fc为蒙特卡洛法模拟下，高峰期电动汽车驶入高速公路的出发时刻的概率密度函数；

17、s202、对同一时间到达同一充电站的电动汽车同时基于初始荷电状态和离开充电站的时间进行聚类，并分别将得到的各聚类抽象为质点；

18、s203、对各质点分别构建反映能耗、soc情况以及在高速公路上的空间分布情况的质点行为模型：

19、

20、其中，fk为质点k的牵引力；mk为质点k等效的质量；g为重力加速度；f为滚动阻力系数；i为道路坡度系数；θ为旋转质量换算系数；d为微分符号；νk为质点k的速度；t为时间；ηk为质点k的电动机能量转化效率；xk为质点k的位置；

21、s204、根据各质点的质点行为模型、高速公路全天进入车辆的初始荷电状态和出发时刻，分别获取各质点到达充电站的时间和荷电状态：

22、tarrive,k＝ts,k+sqj/vn

23、socarrive,k＝soc0,k-δsocsm,k

24、

25、其中，tarrive,k为质点k到达充电站的时间；ts,k为质点k的出发时刻；sqj为质点k出发的充电站和到达的充电站之间的距离；vn为质点k的固定行驶速度；socarrive,k为质点k到达充电站的荷电状态；soc0,k为质点k的初始荷电状态；δsocsm,k为质点k从起始位置到达第m个充电站的耗电量；δ为差量符号；δesm,k为质点k从位置x1到x2的能耗；enk为质点k等效的电池容量；x1为质点k的起始位置；x2为质点k的到达位置；x为变量符号；

26、s205、确定各质点的当前充电功率，并根据各质点的当前充电功率、各质点到达充电站的时间和荷电状态，得到当前时刻t0电动汽车功率交换的松弛度：

27、

28、其中，为当前时刻t0电动汽车功率交换的松弛度；tend,k为质点k期望离开充电站的时刻；t0为当前时刻；tc,k为质点k从当前荷电状态以额定充电功率充电达到soce,k所需要的时长；soce,k为质点k的期望荷电状态；为质点k的当前荷电状态；pnk为质点k等效的额定充电功率。

29、上述进一步方案的有益效果为：根据电动汽车的松弛度来判断车辆参与调频的情况，从而保证用户需求。

30、进一步地，所述步骤s3具体为：

31、s301、判断当前时刻t0电动汽车功率交换的松弛度是否大于0，若是，计算下垂控制系数，并根据下垂控制系数计算质点参与辅助调频的功率偏差，进入步骤s303，否则，直接进入步骤s302；

32、s302、判断当前时刻t0电动汽车功率交换的松弛度是否等于0，若是，以额定功率作为下一时刻质点k的充电功率，并进入步骤s4，否则，计算下一时刻质点k的充电功率，并进入步骤s4；所述下一时刻质点k的充电功率的表达式为：

33、

34、其中，为下一时刻质点k的充电功率；enk为质点k等效的电池容量；soce,k为质点k的期望荷电状态；为质点k的当前荷电状态；tend,k为质点k期望离开充电站的时刻；t0为当前时刻；pnk为质点k等效的额定充电功率；为质点k等效的最大充电功率；

35、s303、根据质点参与辅助调频的功率偏差，计算下一时刻质点k的充电功率，并进入步骤s4；所述下一时刻质点k的充电功率的表达式为：

36、

37、其中，为下一时刻质点k的充电功率；pnk为质点k等效的额定充电功率；δpk为质点k参与辅助调频的功率偏差。

38、上述进一步方案的有益效果为：根据电动汽车的松弛度来判断车辆参与调频的情况，从而保证用户需求。

39、进一步地，所述步骤s301中下垂控制系数的表达式为：

40、

41、其中，kd,k为质点k充电时的下垂控制系数；为当前时刻t0电动汽车功率交换的松弛度；t0为当前时刻；kmax为质点k的最大下垂控制系数；soc为电动汽车的平均荷电；socmax为电动汽车的最大荷电；kc,k为质点k放电时的下垂控制系数；socmin为电动汽车的最小荷电。

42、上述进一步方案的有益效果为：根据松弛度计算得到的下垂系数可以按照充放电能力来进行调频，防止过充过放。

43、进一步地，所述步骤s301中充电站内质点的频率响应信号的表达式为：

44、

45、其中，δpk为质点k参与辅助调频的功率偏差；δ为差量符号；fd为频率死区限制；f为滚动阻力系数；为质点k等效的最大充电功率；kd,k为质点k充电时的下垂控制系数；kc,k为质点k放电时的下垂控制系数。

46、上述进一步方案的有益效果为：计算参与调频时的功率，为下一时刻的soc计算提供参数值，同时防止了充放电功率变化过大使得系统不稳定。

47、进一步地，所述步骤s4具体为：

48、s401、将充电站内质点的实时状态与入站时间相结合，得到充电站的动态可控容量：

49、

50、其中，capp为充电站p的动态可控容量；为当前时刻t0电动汽车功率交换的松弛度；enk为质点k等效的电池容量；

51、s402、利用充电站的动态可控容量进行充放电功率的分配，计算充电站的加权系数：

52、

53、其中，υb为充电站b的加权系数；h为充电站总数；capb为充电站b的动态可控容量；

54、s403、根据充电站的加权系数，计算充电站所分配的输出功率边界为：

55、

56、其中，为充电站b第t时刻所分配输出功率的最大值；为充电站b第t时刻所分配输出功率的最小值；为质点k等效的最大充电功率；

57、s404、根据光照强度与环境温度刻画光伏发电系统的输出功率边界：

58、

59、其中，为第t时刻风电机组参与调频的输出功率偏差最大值；为第t时刻风电机组参与调频的输出功率偏差最小值；ps,g(t)为t时刻光伏电站g的输出功率；t为时间；i(t)为t时刻的光照强度；φ为光伏电池的降容系数；psn,g为光伏电站g的额定功率；β为功率温度系数；tc(t)为t时刻光伏电池的实际工作温度；tstc(t)为t时刻光伏电池的标准工作温度；ttelmp(t)为t时刻的环境温度；noct为t时刻的光伏电池的标称温度；istc为标准测试条件下的光照强度。

60、上述进一步方案的有益效果为：为光伏参与调频的输出功率做约束。

61、进一步地，所述步骤s5中单区域电力系统的状态方程模型的表达式为：

62、

63、xr(t)＝[δfr δppvr δper]t

64、yr(t)＝δfr

65、

66、cr＝[1 0 0]

67、

68、其中，为系统状态变量的微分；t为时间；ar为区域r对应的状态矩阵；xr(t)为系统状态变量；br为区域r对应的控制矩阵；ur(t)为系统控制变量；fr为区域r对应的扰动矩阵；δpdr(t)为系统扰动变量；yr(t)为输出变量；cr为区域r对应的输出矩阵；δfr为系统频率的输出功率偏差；δppvr为光伏机组发出的输出功率偏差；δper为电动汽车发出的输出功率偏差；t为转置；dr为发电机惯量系数；hr为发电机惯量系数；tpvr为光伏发电系统时间常数；rr为光伏参与调频时的下垂系数；ter为电动汽车响应时间常数。

69、上述进一步方案的有益效果为：为仿真模型的搭建提供了理论基础，同时验证了系统中各状态量之间的关系的准确性。

70、进一步地，所述步骤s5中单区域电力系统的状态方程模型的约束条件的表达式为：

71、δppvr+δper-δpdr(t)＝0

72、δppvr-min≤δppvr≤δppvr-max

73、

74、

75、其中，δppvr为光伏机组发出的输出功率偏差；δper为电动汽车发出的输出功率偏差；δpdr(t)为系统扰动变量；δppvr-min为光伏发电系统的爬坡速率允许下限；δppvr-max为光伏发电系统的爬坡速率允许上限；为第t时刻风电机组参与调频的输出功率偏差最大值；为充电站b第t时刻所分配输出功率的最大值；为第t时刻风电机组参与调频的输出功率偏差最小值；为充电站b第t时刻所分配输出功率的最小值。

76、上述进一步方案的有益效果为：显著提升电力系统的稳定性和响应能力，且仿真符合实际机组运行特征，同时确保了发电和负荷的平衡。