一种含BSS微网联合系统的优化调度方法及系统

技术领域

本发明涉及能源利用技术领域，特别是涉及一种含BSS微网联合系统的优化调度方法及系统。

背景技术

将需求响应应用到微电网调度中，可通过改变柔性负荷工作时间来优化负荷曲线。但在目前已有研究中，将电动汽车作为可转移负荷参与到含换电站(battery swappingstation，BSS)微电网调度中的现有技术较少。联合系统中含有风机、微型燃气轮机(microturbine，MT)和BSS等组成部分并与外部电网相连。能量管理中心会从风机发电、MT发电和从电网购电中优先选择成本最优的方式为电池架提供充电能源，而BSS除了为电动汽车提供更换电池服务，还可利用电价型需求响应与外部电网进行电力交易从而获得额外收益。现有研究中并未对改变换电时间的车辆进行适当补偿，也并未实现对换电负荷曲线的优化调整，从而使得联合系统中的能源的利用率较低。

发明内容

本发明的目的是提供一种含BSS微网联合系统的优化调度方法及系统，以提高联合系统对能源的利用效率。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种含BSS微网联合系统的优化调度方法，包括：

根据车辆转移的方式和途径构建车辆转移机制模型；

根据所述车辆转移机制模型确定车辆转移补偿成本和实际换电车辆数目；

根据第一差值和第二差值确定功率约束；所述第一差值为电池剩余电量差值；所述第二差值为含BSS微网联合系统输入功率和输出功率的差值；

根据电池总电量确定总电量约束；

根据电池状态确定电池状态数量变化约束；所述电池状态包括：正在充电、已充满、正在放电和待充电；

根据充放电机功率、充电电池数和放电电池数确定充放电机出力限制约束；

根据所述实际换电车辆数目和满电电池数目确定电池数目约束；

以含BSS微网联合系统运行收益最大为目标函数，以所述功率约束、所述总电量约束、所述电池状态数量变化约束、所述充放电机出力限制约束和所述电池数目约束为约束条件，构建含BSS微网联合系统的优化调度模型；所述含BSS微网联合系统运行收益包括：系统向电网售电收入、换电收入、风机成本、微型燃气轮机成本、所述车辆转移补偿成本、电池成本、从外电网中购电成本和系统建设成本；

根据所述含BSS微网联合系统的优化调度模型进行优化调度，得到优化后的车辆充换电的时间和进行充换电的车辆数目。

可选的，所述根据所述车辆转移机制模型确定车辆转移补偿成本和实际换电车辆数目，具体包括：

利用如下公式确定实际换电车辆数目：

其中，P

利用如下公式确定车辆转移补偿成本：

其中，P为总转移补偿；D

可选的，所述根据第一差值和第二差值确定功率约束，具体包括：

利用如下公式确定功率约束：

其中，B

可选的，所述根据电池总电量确定总电量约束，具体包括：

利用如下公式确定总电量约束：

(N

其中，N

可选的，所述根据电池状态确定电池状态数量变化约束，具体包括：

利用如下公式确定电池状态数量变化约束：

其中，M为BSS内电池总数，N

可选的，所述根据充放电机功率、充电电池数和放电电池数确定充放电机出力限制约束，具体包括：

利用如下公式确定充放电机出力限制约束：

其中，k

可选的，所述根据所述实际换电车辆数目和满电电池数目确定电池数目约束，具体包括：

利用如下公式确定电池数目约束：

P

其中，N

一种含BSS微网联合系统的优化调度系统，包括：

车辆转移机制模型构建模块，用于根据车辆转移的方式和途径构建车辆转移机制模型；

车辆转移补偿成本和实际换电车辆数目确定模块，用于根据所述车辆转移机制模型确定车辆转移补偿成本和实际换电车辆数目；

功率约束确定模块，用于根据第一差值和第二差值确定功率约束；所述第一差值为电池剩余电量差值；第二差值为含BSS微网联合系统输入功率和输出功率的差值；

总电量约束确定模块，用于根据电池总电量确定总电量约束；

电池状态数量变化约束确定模块，用于根据电池状态确定电池状态数量变化约束；所述电池状态包括：正在充电、已充满、正在放电和待充电；

充放电机出力限制约束确定模块，用于根据充放电机功率、充电电池数和放电电池数确定充放电机出力限制约束；

电池数目约束确定模块，用于根据所述实际换电车辆数目和满电电池数目确定电池数目约束；

优化调度模型构建模块，用于以含BSS微网联合系统运行收益最大为目标函数，以所述功率约束、所述总电量约束、所述电池状态数量变化约束、所述充放电机出力限制约束和所述电池数目约束为约束条件，构建含BSS微网联合系统的优化调度模型；所述含BSS微网联合系统运行收益包括：系统向电网售电收入、换电收入、风机成本、微型燃气轮机成本、所述车辆转移补偿成本、电池成本、从外电网中购电成本和系统建设成本；

优化调度模块，用于根据所述含BSS微网联合系统的优化调度模型进行优化调度，得到优化后的车辆充换电的时间和进行充换电的车辆数目。

可选的，所述车辆转移补偿成本和实际换电车辆数目确定模块，具体包括：

实际换电车辆数目确定单元，用于利用如下公式确定实际换电车辆数目：

其中，P

车辆转移补偿成本确定单元，用于利用如下公式确定车辆转移补偿成本：

其中，P为总转移补偿；D

可选的，所述功率约束确定模块，具体包括：

功率约束确定单元，用于利用如下公式确定功率约束：

其中，B

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供了一种含BSS微网联合系统的优化调度方法及系统，通过考虑含BBS微网联合系统运行收益，引入车辆转移机制模型，利用BBS电池作为储能系统，根据所述含BSS微网联合系统的优化调度模型进行优化调度，得到优化后的车辆充换电的时间和进行充换电的车辆数目。对转移换电时间的车辆进行车辆转移补偿，因此改变含BSS微网联合系统的换电负荷曲线，提高含BSS微网联合系统的能源利用率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的含BSS微网联合系统的优化调度方法流程图；

图2为车辆转移运行模型示意图；

图3为T

图4为含BSS微网联合系统结构示意图；

图5为模型一负荷以及各类型机组出力情况示意图；

图6为模型二负荷以及各类型机组出力情况示意图；

图7为模型一和模型二放电电池数和售电功率示意图；

图8为3种方案的实际负荷和转移车辆示意图；

图9为不同转移补偿时的转移车辆和系统收益示意图；

图10为本发明提供的含BSS微网联合系统的优化调度系统示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种含BSS微网联合系统的优化调度方法及系统，以提高联合系统对能源的利用效率。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例一

如图1所示，本实施例提供的一种含BSS微网联合系统的优化调度方法，包括：

步骤101：根据车辆转移的方式和途径构建车辆转移机制模型。其中车辆方式包括提前和延后两种方式，车辆转移的途径包括转入和转出两种途径。

步骤102：根据所述车辆转移机制模型确定车辆转移补偿成本和实际换电车辆数目。在实际应用中，步骤102，具体包括：

利用如下公式确定实际换电车辆数目：

其中，P

利用如下公式确定车辆转移补偿成本：

其中，P为总转移补偿；D

步骤103：根据第一差值和第二差值确定功率约束；所述第一差值为电池剩余电量差值；所述第二差值为含BSS微网联合系统输入功率和输出功率的差值。步骤103，具体包括：

利用如下公式确定功率约束：

其中，B

步骤104：根据电池总电量确定总电量约束。步骤104，具体包括：

利用如下公式确定总电量约束：

(N

其中，N

步骤105：根据电池状态确定电池状态数量变化约束；所述电池状态包括：正在充电、已充满、正在放电和待充电；步骤105，具体包括：

利用如下公式确定电池状态数量变化约束：

其中，M为BSS内电池总数，N

步骤106：根据充放电机功率、充电电池数和放电电池数确定充放电机出力限制约束。步骤106，具体包括：

利用如下公式确定充放电机出力限制约束：

其中，k

步骤107：根据所述实际换电车辆数目和满电电池数目确定电池数目约束。步骤107，具体包括：

利用如下公式确定电池数目约束：

P

其中，N

步骤108：以含BSS微网联合系统运行收益最大为目标函数，以所述功率约束、所述总电量约束、所述电池状态数量变化约束、所述充放电机出力限制约束和所述电池数目约束为约束条件，构建含BSS微网联合系统的优化调度模型；所述含BSS微网联合系统运行收益包括：系统向电网售电收入、换电收入、风机成本、微型燃气轮机成本、所述车辆转移补偿成本、电池成本、从外电网中购电成本和系统建设成本。

步骤109：根据所述含BSS微网联合系统的优化调度模型进行优化调度，得到优化后的车辆充换电的时间和进行充换电的车辆数目。

实施例二

本实施例提供一种含BSS微网联合系统的优化调度方法的具体方式，基于平缓负荷曲线和提高系统经济性两方面的考虑，逐步引入微网联合系统发电、电动出租车参与调度、BSS储存电能以及车辆转移机制，构建计及车辆转移机制的含BSS微网联合系统的优化调度模型，并在目标函数中加入备用缺失惩罚成本，约束条件中加入负荷完成约束作为量化指标，分析本实施例所提优化调度模型对平缓负荷曲线与改善系统经济运行的有效性。通过对比MT、风电和从主网中购电三者的发电成本进行择优充能，引入车辆转移机制，利用BSS电池组作为储能系统为电动汽车储备电力能源，通过对转移换电时间的车辆进行适当补偿，借此改变换电负荷曲线，使BSS重新制定更优的充换电计划，科学合理，适用性强，效果佳，能够提高能源利用效率和运行经济性。步骤如下：

步骤一，构建车辆转移机制模型：

如图2所示，车辆转移分为提前和延后两种方式，转移方向分为转入和转出2种途径。以图2中周期t提前转出转移为例，首先向周期t-1提前1个周期转移

同理，在其他周期向周期t提前转移方式下，周期t+i(i＞0)向周期t提前转移

全部转移完成后，周期t的负荷P

式中：T为周期总数；

车辆进行转移时存在周期转移上限。如图3所示的T

式中：P为总转移补偿；D

步骤二，构建含BSS微网联合系统优化调度模型：

①目标函数：

调度模型以联合系统运行收益最大化为目标函数，包括系统向电网售电收入C

max P

联合系统利用电价型需求响应与主网间进行电力交易获得收益：

式中：D

BSS为电动汽车提供更换电池服务，并向其收取电池差额电费和固定服务费：

式中：N

风机成本包含由于风机磨损产生的运维成本和弃风惩罚成本：

式中：q

MT燃烧天然气或甲烷等燃料产生电能，输出功率与所消耗的燃料量成正比；在运行时产生开机运行成本和燃料成本：

式中：N

车辆进行转移时，对电动汽车车主给予适量补偿，计算式见式(2)。

电池成本包含电池折旧成本和备用电池缺失惩罚成本。蓄电池在不断循环的充放电过程中会产生一定寿命损失。过度充放电会缩短蓄电池使用寿命，当控制单次充放电深度在50％～70％时，应用效果最好。

蓄电池的循环寿命与放电深度之间的关系可由表示为：

N

-S

式中：N

蓄电池可循环次数与损耗成本之间的关系可由式(9)表示：

式中：C

为应对电动汽车实际负荷和预测负荷出现偏差，系统设置了备用电池来确保BSS换电服务的稳定性。备用电池设定为预测负荷的30％。不足部分将会产生备用缺失惩罚成本：

N

式中：N

系统内部能源不足以供给充电机时，会从外部电网购电，该购电单价为分时电价：

式中：C

系统建设成本包括日均场地租赁费C

C

②约束条件：

蓄电池组中的前后周期剩余电量差值应等于联合系统输入输出功率差值；

式中：B

BSS蓄电池总电量存在上下限：

(N

式中：N

BSS中电池状态共有4种：充电中、已充满、放电中和待充电，各种状态数量变化约束为：

式中，M为BSS内电池总数。

单台充放电机只能同时为单块蓄电池充电或者放电，并且每台充放电机存在出力限制约束。流向蓄电池充电功率不大于充放电机功率与充电电池数之积，系统向电网售电功率不大于充放电机功率与放电电池数之积：

式中：k

为使BSS能够满足换电需求，在任何周期内，满电电池数目应不小于实际换电车辆数目：

P

根据图4所示机组耦合关系，采用10节点微网系统构建实施例，实施例计算条件说明如下：调度周期为24小时，单位调度时段为1小时；系统内含有1台容量为250kW的风机，2台微型燃气轮机，其额定容量分别为MT1＝100kW、MT2＝80kW。

为验证在换电负荷中加入电动出租车协同私家车参与调度对于联合系统经济性的影响，进行只含私家车和电动出租车辅助私家车参与调度两种模型的对比。

模型一：100辆私家车参与换电；

模型二：50辆私家车和50辆电动出租车参与换电。

表1为两种模型算例结果对比表，如表1所示。模型二相对于模型一总收益提高14.6％。

表1两种模型算例结果对比表

模型一换电负荷和系统出力情况如图5所示，由于存在弃风成本和风机维护成本较低，BSS内充放电机电源首先由风机供应，除在第1小时内系统进行检修维护而导致弃风，其余时间均完全利用风电。由于谷时段从电网中购电电价低于MT2单位发电成本并且高于MT1单位发电成本，系统在风电全部利用的情况下，优先使用MT1供电，然后从外部电网中购电。

从8点开始，购电电价上升至平时段电价，已高于MT2单位发电成本，系统优先使用风机和MT供电，而由于MT存在功率爬坡上限，所以MT2在7点时输出部分功率，并在8点以后满发。由于8:00—10:00和18:00—20:00出现早晚换电高峰，系统以平时段电价从电网中大量购电，而在峰时段停止从电网购电，并将全部电量用于供给车辆更换电池，未能充分利用峰谷电价差与电网进行交易。同时，在早晚高峰时段，由于模型一中所有满电电池全部用于更换服务，无法保有备用电池，导致产生相对于模型二较高的备用电池缺失惩罚成本。

模型二换电负荷和系统出力情况如图6所示，模型二系统充电组成和出力顺序与模型一相同，但由于电动出租车的加入，使得优化后换电负荷相对于模型一峰谷差减小。由于模型二负荷早高峰强度降低，系统在8:00—10:00从电网购电功率减少，而在4:00利用谷时电价大量购电。这使得系统更加合理地利用谷时电价充电，并减少在平时段购电量，使得模型二购电成本低于模型一。

优化前后放电电池数和售电功率如图7所示，负荷早晚高峰与售向电网电价高峰部分重合，模型一和模型二大部分电量均选择在电价峰时段出售。由于模型二在高峰时段系统保有电量较多，使得模型二较模型一售电量更大，总收益提高14.6％。

为验证加入车辆转移机制的有效性，进行不同方案的对比：

方案一，模型二。

方案二，在方案一的基础上允许车辆提前转移1次，且转移补偿设定为5元/辆。

方案三，在方案一的基础上允许车辆延后转移1次，且转移补偿设定为5元/辆。

方案四，在方案一的基础上允许车辆(不限方向)转移1次，且转移补偿设定为5元/辆。

表2为对4种方案进行优化后算例结果的详细运行效益表，如表2所示。方案二、方案三和方案四相对于方案一收益分别提高了1.35％、0.81％和2.19％。

表2列出四种调度方案的详细运行收益(元)。

表2对4种方案进行优化后算例结果的详细运行效益表

方案二、方案三和方案四的换电负荷曲线和转移车辆如图8所示，方案二在8:00和11:00各提前转移2辆车次。因为这2个时间分别是电价平谷时段交界点和电价峰平时段交界点。联合系统在系统电池数约束和充电机约束下将部分车辆转移到购电电价相对较低的时段，既有效减少MT燃气成本，又提高蓄电池组在峰时段的可交易电量，使得系统售电收益相应提高。方案三与方案二原理相同，利用16点和22点的峰平时段电价差，分别延后转移1车次和2车次。

由于方案四转移方向灵活性增加，因此方案四可同时利用提前和延后转移的优势，共提前转移5车次和延后转移2车次，总收益较方案二和方案三提高0.85％和1.38％。

如图9所示，当单位转移补偿较少时，系统会优先选择转移车辆来增加电价较高时段的系统总电量，通过电价差获取更多收益。

当转移补偿逐渐增多时，部分时段由于通过电价差来获取的收益少于转移补偿而停止进行车辆转移，系统收益随转移补偿增加呈线性下降。当补偿为15～18元/辆时，转移车次进一步减少。直至转移补偿增加至19元/辆时，系统不再进行车辆转移。

从表2可以得出，本实施例所提调度方法使得系统稳定性和换电灵活性增加，算例结果表明方案二、方案三和方案四较方案一总收益提高1.35％、0.81％和2.19％，验证了应用车辆转移机制的优越性。

此外，本实施例所提车辆转移机制能有效优化换电负荷曲线，减小电网调度压力。

实施例三

如图10所示，本实施例提供的一种含BSS微网联合系统的优化调度系统，包括：

车辆转移机制模型构建模块1001，用于根据车辆转移的方式和途径构建车辆转移机制模型。

车辆转移补偿成本和实际换电车辆数目确定模块1002，用于根据所述车辆转移机制模型确定车辆转移补偿成本和实际换电车辆数目。

功率约束确定模块1003，用于根据第一差值和第二差值确定功率约束。所述第一差值为电池剩余电量差值；所述第二差值为含BSS微网联合系统输入功率和输出功率的差值。

总电量约束确定模块1004，用于根据电池总电量确定总电量约束。

电池状态数量变化约束确定模块1005，用于根据电池状态确定电池状态数量变化约束；所述电池状态包括：正在充电、已充满、正在放电和待充电。

充放电机出力限制约束确定模块1006，用于根据充放电机功率、充电电池数和放电电池数确定充放电机出力限制约束。

电池数目约束确定模块1007，用于根据所述实际换电车辆数目和满电电池数目确定电池数目约束。

优化调度模型构建模块1008，用于以含BSS微网联合系统运行收益最大为目标函数，以所述功率约束、所述总电量约束、所述电池状态数量变化约束、所述充放电机出力限制约束和所述电池数目约束为约束条件，构建含BSS微网联合系统的优化调度模型；所述含BSS微网联合系统运行收益包括：系统向电网售电收入、换电收入、风机成本、微型燃气轮机成本、所述车辆转移补偿成本、电池成本、从外电网中购电成本和系统建设成本。

优化调度模块1009，用于根据所述含BSS微网联合系统的优化调度模型进行优化调度，得到优化后的车辆充换电的时间和进行充换电的车辆数目。

在实际应用中，所述车辆转移补偿成本和实际换电车辆数目确定模块1002，具体包括：

实际换电车辆数目确定单元，用于利用如下公式确定实际换电车辆数目：

其中，P

车辆转移补偿成本确定单元，用于利用如下公式确定车辆转移补偿成本：

其中，P为总转移补偿；D

在实际引用中，所述功率约束确定模块1003，具体包括：

功率约束确定单元，用于利用如下公式确定功率约束：

其中，B

本发明首先基于柔性负荷引申提出车辆转移特性，其次建立一种用于日前调度的车辆转移机制，然后引入车辆转移机制，通过对转移换电时间的车辆进行适当补偿，借此改变换电负荷曲线，使BSS重新制定更优的充换电计划，最后以系统向电网售电收入、换电收入、风机成本、MT成本、车辆转移补偿成本、为电池成本、从外电网中购电成本、系统建设成本之和最大为目标，构建考虑车辆转移机制的含BSS微网联合系统优化调度模型。具有科学合理，适用性强，效果佳等优点，能够提高能源利用效率和运行经济性。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。