大规模电动汽车集群分层实时优化调度
【图文】：
Α?k=tleave－tconnecttmintmin≠0kmaxtmin{=0(5)由式(5)可知，k值取决于停留时间和最短充电时间，当EV已经充满时，tmin=0，为避免k值出现正无穷的情况，可将k值设为一个远大于1的值kmax。理论上，k＞1时便认为EV具有V2G的能力。实际应用中，k值仅略大于1的V2G的能力极其有限，通常不将此类汽车参与V2G过程。本文认为k＞1．5的EV具有V2G的能力，k值越大，汽车的调度策略越灵活。2基于集群划分的充放电优化模型2．1集群的划分与优化机制EV最优充放电集群优化模型的架构如图1所示。图1优化模型架构图Fig．1Architecturediagramofoptimizationmodel本文主要依靠各个子区域的EV能量管理系统(EV-EMS)［20］对EV进行充放电调度优化控制，即:车主在进行充电过程之前，需将本人意愿，包括是否愿意参与V2G过程、期望充电完成时间tend、期望电量等信息上报至对应子区域的EV-EMS，然后各个子区域的EV-EMS将收集的信息上报至DEMS，DEMS首先根据车主上报的信息和EV初始SOC对汽车进行集群的划分与充放电计划的制订。若考虑到充电代理商角色的加入，只需引入相关的市场机制和激励措施［21-25］，使电网获得EV的调度权或电网能够充分引导车主的充电行为，该优化模型架构便仍然适用。集群划分分为三个步骤:①首先根据车主是否有参与V2G的意愿将汽车分为参与V2G和不参与V2G两大类;②计算有意愿参与V2G的汽车的k值，判断其是否具备参与V2G的能力，将不具备V2G能力的汽车同不参与V2G的汽车编入同一集群;③根据tend对有能力且愿意参与V2G的汽车进行细致的集群划分。97潘振宁，等大规模电动汽车集群分层实时优化调度
3分别为各狼受α，β，δ影响后的移动方位(由式(20)和式(21)求得)，三者共同确定出各狼的新方位。实际运行中，EV集群实时优化模型通过在线监测充电桩的状态，获取每个时段内新接入的EV的信息，编入集群，再根据前文所述的优化模型获得每台新接入的EV的最优充放电策略，没有新EV接入的集群则不进行优化。由于DEMS仅对新时段新接入的EV进行分群优化，已经制定了充放电策略的EV将不再参与优化过程，这样EV和DEMS仅需要进行一次信息交互便可完成充电过程，避免了频繁通信产生的信息拥堵问题。模型具体实施流程可见图2。图中，T为总时段数。图2模型计算流程图Fig．2Flowchartofoptimizationmodel5算例分析为证明该模型和算法对大规模EV接入情况的有效性，本文采用典型工作日的EV停车情况进行仿真模拟，仿真时间为07:00至次日07:00，仿真时段间隔Δt=15min，总共分为96个时段，认为在一个时段内，常规负荷和EV充放电负荷不变，常规负荷曲线见附录A图A2。其中，负荷于13:00(时段16)和19:15(时段49)形成两个用电高峰，最大负荷约为21MW。EV用户的行驶规律参考文献［17］建模。每台EV初始SOC服从N(0．5，0．1)的正态分布。为研究方便，本文在计算前做了以下假设。1)为增加EV的仿真数量，假设该区域大型配电网由8个IEEE33节点配电网系统(见附录A图A3)组成，，基准电压为12．66kV，系统功率基准1002017，41(16)·学术研究·
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