基于光伏微網(wǎng)電壓跌落不確定性的電動(dòng)汽車(chē)充放電方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力技術(shù)領(lǐng)域，涉及基于光伏微網(wǎng)電壓跌落不確定性的電動(dòng)汽車(chē)充放 電方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 光伏發(fā)電作為一種清潔的可再生能源發(fā)電技術(shù)，在微網(wǎng)中所占容量比重不斷增 大，得到了快速發(fā)展。光伏發(fā)電微網(wǎng)系統(tǒng)是由光伏發(fā)電裝置、儲(chǔ)能裝置以及微網(wǎng)運(yùn)行管理裝 置共同組成的一個(gè)分布式發(fā)電和供電系統(tǒng)，能在外部配電網(wǎng)異常的情況下離網(wǎng)運(yùn)行，利用 光伏發(fā)電裝置和儲(chǔ)能裝置維持對(duì)本地負(fù)荷的正常電力供應(yīng)。在智能微電網(wǎng)和新能源汽車(chē) 的發(fā)展下，電動(dòng)汽車(chē)可作為移動(dòng)的分布式儲(chǔ)能，既能從電網(wǎng)接受電能，也能將自身電池的儲(chǔ) 能反饋給電網(wǎng)，這種實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車(chē)與電網(wǎng)之間能量雙向互動(dòng)的技術(shù)被稱(chēng)為V2G (Vehicle to Grid)。通過(guò)V2G技術(shù)，數(shù)量龐大的電動(dòng)汽車(chē)能與微電網(wǎng)之間能量良性互動(dòng)，可以有效地調(diào) 節(jié)微電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差、輔助電網(wǎng)有效消納風(fēng)能、太陽(yáng)能等間歇性可再生能源的發(fā)電容量，從 而提高微電網(wǎng)運(yùn)行的安全性與經(jīng)濟(jì)性。
[0003] 天空中的云量狀態(tài)變化具有很強(qiáng)的隨機(jī)性，有云時(shí)，光伏發(fā)電出力小會(huì)導(dǎo)致電網(wǎng) 電壓跌落，無(wú)云時(shí)光伏發(fā)電出力大，電網(wǎng)電壓正常，故其對(duì)微網(wǎng)電能質(zhì)量狀態(tài)會(huì)產(chǎn)生較大的 影響。馬爾科夫決策過(guò)程在處理多狀態(tài)隨機(jī)變化的情況中有較廣泛的應(yīng)用。本發(fā)明中馬爾 科夫決策過(guò)程以光伏微網(wǎng)電壓跌落的不確定性為決定因素構(gòu)建狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和收益 矩陣，使光伏微網(wǎng)電動(dòng)汽車(chē)實(shí)現(xiàn)充放電最佳決策。
[0004] 基于電價(jià)的充放電策略不適應(yīng)于光伏微網(wǎng)，本發(fā)明為不需要考慮電力成本因素的 光伏微網(wǎng)用戶(hù)提供了一種基于光伏微網(wǎng)電壓跌落不確定性的電動(dòng)汽車(chē)充放電方法，具體為 將馬爾科夫決策過(guò)程應(yīng)用于含電動(dòng)汽車(chē)的光伏發(fā)電微電網(wǎng)，以實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車(chē)充放電最優(yōu)決 策，提高光伏微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和新能源利用效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 發(fā)明目的：為了消除受云影響導(dǎo)致的光伏微網(wǎng)電壓跌落，平衡微電網(wǎng)電壓，提高光 伏微網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，本發(fā)明提出一種基于光伏微網(wǎng)電壓跌落不確定性的電動(dòng)汽車(chē)充放電 方法，使得光伏微網(wǎng)電動(dòng)汽車(chē)依據(jù)微網(wǎng)電能質(zhì)量狀態(tài)的情況來(lái)選擇電動(dòng)汽車(chē)的充放電最優(yōu) 行為。
[0006] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0007] 基于光伏微網(wǎng)電壓跌落不確定性的電動(dòng)汽車(chē)充放電方法具體分為以下四個(gè)步 驟：
[0008] 步驟一：微網(wǎng)能量管理終端收集光伏發(fā)電出力數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，計(jì)算得出日照強(qiáng) 且光伏發(fā)電出力較大時(shí)段的云遮概率P，將云遮概率和微網(wǎng)電能質(zhì)量狀態(tài)發(fā)送給電動(dòng)汽車(chē) 測(cè)控終端；
[0009] 步驟二：電動(dòng)汽車(chē)測(cè)控終端根據(jù)馬爾科夫決策過(guò)程，確定狀態(tài)空間以及行為獎(jiǎng)懲， 構(gòu)建狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和收益矩陣；
[0010] 步驟三：以消除電壓跌落為目標(biāo)，對(duì)已構(gòu)建好的模型求解，得出電動(dòng)汽車(chē)在光伏微 網(wǎng)不同狀態(tài)下的最優(yōu)策略；
[0011] 步驟四：電動(dòng)汽車(chē)測(cè)控終端根據(jù)當(dāng)前微網(wǎng)電能質(zhì)量狀態(tài)以及馬爾科夫決策過(guò)程得 出的最優(yōu)策略，控制電動(dòng)汽車(chē)執(zhí)行相應(yīng)的最優(yōu)行為。
[0012] 進(jìn)一步地，于步驟一中，本發(fā)明中電動(dòng)汽車(chē)充放電策略是服務(wù)于光伏發(fā)電出力受 云影響導(dǎo)致的電網(wǎng)電壓跌落，所以只統(tǒng)計(jì)日照強(qiáng)且光伏發(fā)電出力較大時(shí)段的云遮概率，氣 象數(shù)據(jù)包括歷史數(shù)據(jù)和天氣預(yù)報(bào)的云量數(shù)據(jù)，微網(wǎng)能量管理終端通過(guò)IEC61850通信標(biāo)準(zhǔn) 與電動(dòng)汽車(chē)測(cè)控終端進(jìn)行信息交互。
[0013] 進(jìn)一步地，于步驟二中，所述馬爾科夫決策過(guò)程的核心思想，狀態(tài)S到后續(xù)狀態(tài)S' 是由外部環(huán)境不確定性和行為選擇共同作用下產(chǎn)生的。確定狀態(tài)空間以及行為獎(jiǎng)懲，光 伏微網(wǎng)的狀態(tài)用變量S表示，其包含光伏發(fā)電出力0和電網(wǎng)電壓V兩種元素，光伏發(fā)電出 力有兩個(gè)取值，大（high)或者?。╨ow)，電網(wǎng)電壓也有兩個(gè)取值，正常（normal)或者跌落 (drop)。狀態(tài)空間有四個(gè)狀態(tài)，分別用 S。= (O1Jd)A= (0h，Vd)，S2= (O1Jn)J3= (0h， Vn)表示。用變量&1(1 = 1，2)表示決策過(guò)程中出現(xiàn)的行為，ai表示"放電"行為，即電動(dòng)汽 車(chē)放電給光伏發(fā)電微網(wǎng)系統(tǒng)，用來(lái)平衡電網(wǎng)電壓；a 2表示"充電"行為，即光伏發(fā)電微網(wǎng)系統(tǒng) 給電動(dòng)汽車(chē)充電，補(bǔ)充電動(dòng)汽車(chē)電量。用變量A(i = 1，2, 3)表示電動(dòng)汽車(chē)在狀態(tài)S執(zhí)行 %行為到狀態(tài)S'所獲得的獎(jiǎng)勵(lì)，光伏出力小且"電壓跌落"狀態(tài)下選取放電行為，將轉(zhuǎn)移到 "電壓正常"狀態(tài)，獲得電能質(zhì)量貢獻(xiàn)獎(jiǎng)勵(lì)r 1;"電壓正常"狀態(tài)下選取放電行為，將轉(zhuǎn)移到 "電壓正常"狀態(tài)，獲得出力獎(jiǎng)勵(lì)r2, r2< r 1;光伏出力大且"電壓正常"狀態(tài)下選擇"充電" 行為，保持"電壓正常"狀態(tài)，獲得儲(chǔ)能獎(jiǎng)勵(lì)r3;光伏出力小，執(zhí)行充電行為，獲得懲罰r 4。構(gòu) 建狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和收益矩陣：
[0018] 其中P(S ;S' ;&1)表示在狀態(tài)S執(zhí)行行為到狀態(tài)S'的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；R(S ; S' ；&1)為電動(dòng)汽車(chē)在狀態(tài)S執(zhí)行行為到狀態(tài)S'的收益矩陣。
[0019] 進(jìn)一步地，于步驟三中，以消除電壓跌落為目標(biāo)，使用matlab軟件中的馬爾科夫 決策過(guò)程工具箱，對(duì)已構(gòu)建好的馬爾科夫決策過(guò)程模型進(jìn)行求解。
[0020] 進(jìn)一步地，于步驟四中，電動(dòng)汽車(chē)測(cè)控終端根據(jù)當(dāng)前微網(wǎng)的電能質(zhì)量狀態(tài)以及步 驟三中馬爾科夫決策過(guò)程得出的最優(yōu)策略，控制電動(dòng)汽車(chē)執(zhí)行相應(yīng)的最優(yōu)行為，實(shí)現(xiàn)新能 源高效利用。
[0021] 本發(fā)明應(yīng)用馬爾科夫決策過(guò)程對(duì)光伏微網(wǎng)電動(dòng)汽車(chē)執(zhí)行智能、高效的充放電策 略，實(shí)現(xiàn)光伏微網(wǎng)電動(dòng)汽車(chē)收益最大化，采用本發(fā)明的決策方法，能夠提高光伏微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn) 行的穩(wěn)定性和新能源利用效率。
【附圖說(shuō)明】
[0022] 圖1為本發(fā)明基于光伏微網(wǎng)電壓跌落不確定性的電動(dòng)汽車(chē)充放電方法流程示意 圖；
[0023] 圖2為本發(fā)明基于光伏微網(wǎng)電壓跌落不確定性的電動(dòng)汽車(chē)充放電方法建模程序 示意圖；
[0024] 圖3為本發(fā)明基于光伏微網(wǎng)電壓跌落不確定性的電動(dòng)汽車(chē)充放電方法求解結(jié)果 示意圖；
【具體實(shí)施方式】
[0025] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步地描述，下面的詳細(xì)說(shuō)明僅僅是示例性的，并 不限制本發(fā)明的應(yīng)用和范圍。
[0026] 1.項(xiàng)目實(shí)施方式
[0027] 如圖1所示，基于光伏微網(wǎng)電壓跌落不確定性的電動(dòng)汽車(chē)充放電方法，包括如下 步驟：
[0028] 步驟一：微網(wǎng)能量管理終端收集光伏發(fā)電出力數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)包括歷 史數(shù)據(jù)和天氣預(yù)報(bào)的云量數(shù)據(jù)，計(jì)算出日照強(qiáng)且光伏發(fā)電出力較大時(shí)段的云遮概率P，微 網(wǎng)能量管理終端采用IEC61850通信標(biāo)準(zhǔn)與電動(dòng)汽車(chē)測(cè)控終端進(jìn)行信息交互，將云遮概率 和微網(wǎng)電能質(zhì)量狀態(tài)發(fā)送給電動(dòng)汽車(chē)測(cè)控終端。
[0029] 步驟二：電動(dòng)汽車(chē)測(cè)控終端根據(jù)馬爾科夫決策過(guò)程，確定狀態(tài)空間以及行為獎(jiǎng)懲， 構(gòu)建狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和收益矩陣。
[0030] 具體地說(shuō)，包括定義對(duì)應(yīng)于馬爾科夫決策過(guò)程中的狀態(tài)與行為獎(jiǎng)懲，狀態(tài)空間有 四個(gè)狀態(tài)，分別是光伏發(fā)電出力小、電壓跌落，即狀態(tài)S。= (OpVd);光伏發(fā)電出力大、電壓 跌落，即狀態(tài)S1= (0h，Vd);光伏發(fā)電出力小、電壓正常，即狀態(tài)S2= (O1, Vn);光伏發(fā)電出 力大、電壓正常，即狀態(tài)S3= (0h，Vn)。用變量aji = 1，2)表示決策過(guò)程中出現(xiàn)的行為A1 表示"放電"行為，a2表示"充電"行為。用變量。(1 = 1，2,3)表示電動(dòng)汽車(chē)在狀態(tài)S執(zhí)行 %行為到狀態(tài)S'所獲得到的獎(jiǎng)懲，光伏出力小且"電壓跌落"狀態(tài)下選取放電行為，將轉(zhuǎn)移 到"電壓正常"狀態(tài)，獲得電能質(zhì)量貢獻(xiàn)獎(jiǎng)勵(lì)r 1;"電壓正常"