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申请/专利权人：华北电力大学;南瑞集团有限公司

摘要：本发明提出了一种考虑用户意愿的集群电动汽车可调度容量预测方法，电动汽车集成商收集各EV的车辆、行驶、预离网以及备用容量市场价格、实时电价等信息；依据已有信息分析电动汽车车主参与意愿，并将意愿不参与EV撤离集群调度；电动汽车集成商依据最大收益目标建立关于EV备用能力与充放电功率的优化模型，求解得到EV充放电功率计划；集成商将参与调度车辆充放电情况下发至各EV充放电控制装置，实现对意愿参与EV实行集中优化调控。本发明结合了实际情况中可能对用户参与集中调度的各影响因素的影响分析用户选择参与集中调度的意愿，在此基础下对集群电动汽车可调度容量进行预测，更加贴合实际。

主权项：1.一种考虑用户意愿的集群电动汽车可调度容量预测方法，包含：步骤A.采集备用市场信息、实时电价以及集群电动汽车基本信息；所述备用市场信息为根据实际备用容量市场或调峰调频市场所需的备用容量以及提供的对应单位容量价格，实时电价依据集群EV所在地的实时电价计算，集群电动汽车基本信息包括EV入网时间、预计离网时间、电池容量、入网时的车载电池电量状态和离网时所需要达到的SOC值；步骤B.依据步骤A采集的信息分析电动汽车车主参与调度意愿；选取在网时间、入网SOC、价格系数三个因素作为输入变量，依据隶属值以及模糊规则中给出的数值，确定每条规则计算得出的结果，将所有结果整合成一个单一的结论，一个模糊集合，并将得到的模糊集合进行去模糊化，采用中心法或者最大值平均法得出最终用户参与意愿数值，输入变量由下式计算：ton＝tarr-tdep1a＝ML+MBMB2ML＝Mreserve+Mdis-Mc3MB＝MC_before4建立的EV用户参与意愿模型中模糊推理隶属度函数中，EV入网SOC的隶属度函数多和少两组为：y＝smfx,[0.06510.5949]5y＝zmfx,[0.1730.7367]6EV在网时长的隶属度函数长和短两组为：y＝smfx,[0.17690.4907]7y＝zmfx,[0.20790.4928]8EV价格比值的隶属度函数低、中和高三组为：y＝trimfx,[-0.500.5]9y＝trimfx,[00.51]10y＝trimfx,[0.511.5]11其中，ton为EV在网时间；tarr和tdep分别为EV入网和离网时间；a为价格系数，价格系数表征自行充电与参与集中调控之后用户花费总费用比值，用以描述价格因素的影响；ML为参与调度之后收益，MB为自行充电收益，Mreserve为备用收益、Mdis为放电收益、Mc为充电费用、Mc_before为自行充电费用；步骤C.根据意愿参与调度EV基本信息建立关于EV备用能力以及充放电功率的优化模型，求解得到各EV充放电功率计划；所述步骤C中建立的集群EV备用能力优化模型如下：maxM＝Mreserve+Mdis-Mc+Mc_before12其中 Sct+Sdt≤117 -PG,max≤Pt≤PL,max20 其中，Δt为时间步长,Mreserve为备用收益，Mdis为放电收益，Mc为充电费用，Mc_before为参与调度前充电费用；和分别为第i辆车t时刻上下备用能力，PL,max和PG,max分别为EV最大充放电功率，为第i辆车预期离网时刻的电量，为第i辆车预期离网时间，为第i辆车预设的最低电量，Ei,t为第i辆车在t时刻的电量，为第i辆车在t时刻的最小电量；Pi,t为第i辆车在t时刻的充放电功率，ηL和ηG分别表示电动汽车充电效率和放电效率，和分别为第i辆车在t时刻的充电和放电功率，和为第i辆车在t时刻的充放电状态，均为0-1整数变量，表示EV处于充电状态，表示EV处于非充电状态，表示EV处于放电状态，表示EV处于非放电状态；步骤D.EV聚合商下达所述步骤C中求解得到的各EV充放电功率调度计划到EV充放电控制装置，所述EV充放电控制装置通过直接负荷控制技术控制各EV的充放电。

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