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原文传递基于交替方向乘子法的电动汽车优化调度方法

专利名称：	基于交替方向乘子法的电动汽车优化调度方法
摘要：	本发明公开的基于交替方向乘子法的电动汽车优化调度方法，属于电动汽车优化调度领域。本发明实现方法为：首先建立考虑配电网馈线容量约束的电动汽车充电模型，其次建立考虑馈线容量约束情况的充电调度优化问题，最后利用基于交替方向乘子法的电动汽车优化调度方法求解上述充电调度优化问题，求得电动汽车最优充电方案，所述电动汽车最优充电方案能够在考虑电动汽车本身利益下不影响配电网的电压水平，通过对电动汽车的合理调度能实现削峰填谷，有利于电动汽车和电网的均衡发展。所述的均衡发展指能够实现：(1)降低电动汽车大量充电给电池带来的损耗；(2)避免电动汽车大量充电对配电网造成电压跌落。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	山西;14
申请人：	国网山西省电力公司吕梁供电公司
发明人：	邵云峰;周徐;刘永强;马中静
专利状态：	有效
申请日期：	2019-01-29T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-21T00:00:00+0800
申请号：	CN201910086502.3
公开号：	CN109774525A
代理机构：	北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	邬晓楠
分类号：	B60L53/63(2019.01);B;B60;B60L;B60L53
申请人地址：	033000 山西省吕梁市离石区龙山路844号
主权项：	1.基于交替方向乘子法的电动汽车优化调度方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：建立考虑配电网馈线容量约束的电动汽车充电模型；步骤二：建立考虑馈线容量约束情况的充电调度优化问题；步骤三：基于ADMM对上述步骤二中的优化问题式(7)进行分布式求解，得到电动汽车最优充电方案，实现配电网的削峰填谷，有利于电动汽车和电网的均衡发展。 2.如权利要求1所述的基于交替方向乘子法的电动汽车优化调度方法，其特征在于：步骤一实现方法为，定义电动汽车的集合为用和分别表示配电网中馈线和节点的集合，所述的节点指根节点除外，用和分别表示连接到节点m和馈线l的电动汽车集合；定义一个矩阵A≡[alm]L×M，其中和是对应集合的基数，用来表示配电网的拓扑结构；则alm＝1，否则alm＝0；定义电动汽车的充电时域为表示电动汽车n的充电时域；电动汽车的充电策略为其充电功率所有电动汽车的充电策略为电动汽车的可行策略需满足：其中γn和Γn分别表示电动汽车n的最大充电功率和充电总量；电动汽车n的可行策略集合定义为则所有电动汽车的可行策略集合为有为了表述的简洁性，定义如下变量和分别表示t时刻所有电动汽车充电总量，连接到馈线l和节点m的充电总量，定义矩阵U＝[Ult]L×T，V＝[Vmt]M×T，则有U＝AV；另βl表示馈线l的容量，定义β＝[βl]L×1，则充电时域上馈线的容量可用矩阵B≡[β…β]L×T表示；满足馈线容量约束的充电策略集合定义为C，则有其中dlt为t时刻由馈线l供电的基础负荷，并定义为t时刻总的基础负荷；为了进一步地表述是否满足馈线约束，定义标志量ξ(u)：即当所有的ξlt(u)都小于等于1的时候，馈线约束满足；在后续步骤中，将以此标志量来评估充电策略是否满足配电网馈线容量约束；公式(2)中所有电动汽车的可行策略集合和公式(3)中满足馈线容量约束的电动汽车充电策略集合C共同构建了考虑配电网馈线容量约束的电动汽车充电模型。 3.如权利要求2所述的基于交替方向乘子法的电动汽车优化调度方法，其特征在于：步骤二实现方法为，在系统优化问题中，所述系统指配电网和电动汽车组成的整体，将考虑电网的发电成本和电动汽车的本地成本，其中电动汽车本地成本除了充电费用以外，还考虑电池的退化成本；当充电功率很高时，会对电池造成很大的损耗，影响电池的动力性能和循环寿命，为了电池的可持续使用，将所述成本考虑进本地成本中；系统的总成本表示为：其中Dt＝dt+Ut，c(Dt)和fn(unt)为发电成本和电动汽车n的本地成本；定义发电成本为二次型：其中参数a,b,c反应系统的状态；电池的退化成本模型表示为二次型，因此，电动汽车的本地成本亦能够用二次型表示；则在馈线约束下使系统总成本最小的电动汽车最优充电方案为：随着电动汽车数量的增长，集中式方法的通讯压力和计算压力都非常大，因此，将提出分布式的方法解决该问题；约束条件式(1)中，电动汽车在不同时间尺度上相互耦合；约束条件式(3)中，该配电网馈线容量约束亦为耦合约束，不同电动汽车的充电策略相互影响；公式(7)为考虑馈线容量约束情况的充电调度优化问题，即考虑约束式(1)和(3)条件下，求得使系统总成本式(5)最小的最优充电方案。 4.如权利要求3所述的基于交替方向乘子法的电动汽车优化调度方法，其特征在于：步骤三实现方法为，通过基于ADMM的分布式控制策略，求解上述配电网馈线容量约束下的电动汽车充电调度优化问题； ADMM求解问题描述如下：其中：f(x)和g(z)是凸函数，x∈Rn，z∈Rn，c∈Rp，A和B分别为p×n和p×m的矩阵；构造增广拉格朗日函数：式中：ρ>0为对偶更新步长，y为对偶变量； ADMM的迭代形式为： ADMM的算法收敛性判据为：式(11)中：rk+1和sk+1分别为第k+1次迭代后的原始残差和对偶残差，εpri和εdual为相应的残差容忍上限，该上限的选取与应用场景和系统规模有关；求解电动汽车充电调度优化问题式(7)前，先引入和C的指示函数，即同理可得IC(u)的表达式；令z＝u，则式(7)中的优化问题可表述为以下形式通过ADMM方法求解公式(13)得到最优方案，进而实现电动汽车的分布式控制，实现配电网的削峰填谷，有利于电动汽车和电网的均衡发展。 5.如权利要求4所述的基于交替方向乘子法的电动汽车优化调度方法，其特征在于：步骤三中通过ADMM方法求解公式(13)得到最优方案，具体实现方法如下，通过ADMM方法的应用，将集中式的电动汽车充电调度优化问题分解为单个个体求最优的子问题，每辆电动汽车只需依据自己的目标函数更新自己的优化策略即求得系统全局最优方案；所述全局最优方案即在考虑电动汽车本身利益且不影响配电网的电压水平下，使系统总成本最小的电动汽车充电方案。
所属类别：	发明专利