面向多场景辅助服务的大规模电动汽车聚合可调度容量建模

王杨洋; 茆美琴; 杨铖; 周堃; 杜燕; Nikos D. HATZIARGYRIOU

doi:10.7500/AEPS20230627012

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

面向多场景辅助服务的大规模电动汽车聚合可调度容量建模

规模化电动汽车与电网智能友好互动关键技术 | 更新时间：2025-06-16

- 面向多场景辅助服务的大规模电动汽车聚合可调度容量建模
- Aggregated and Schedulable Capacity Modeling of Large-scale Electric Vehicles for Multi-scenario Auxiliary Services
- 电力系统自动化 2024年48卷第7期页码：103-115
- 作者机构：
  
  1.教育部光伏系统工程研究中心，合肥工业大学，安徽省合肥市 230009
  2.国网安徽省电力有限公司，安徽省合肥市 230000
  3.国网安徽省电动汽车服务有限公司，安徽省合肥市 230000
  4.雅典国立理工大学，雅典 15780，希腊
- 作者简介：
  
  王杨洋(1993—)，男，博士研究生，主要研究方向：电动汽车参与电网调度。E-mail：wangyywork@126.com
  茆美琴(1961—)，女，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：微电网能量管理系统、电动汽车参与电网调度。E-mail：mmqmail@163.com
  杨铖(1983—)，男，博士，高级工程师，主要研究方向：电网运行优化。E-mail：147858084@qq.com
- 基金信息：
  
  安徽省自然科学基金资助项目(2108085UD02);National Natural Science Foundation of China(51577047);Program of Introducing Talents of Discipline to Universities (“111” Program)(BP0719039)
- DOI：10.7500/AEPS20230627012
  中图分类号：
- 收稿：2023-06-27，
  
  修回：2023-10-24，
  
  网络出版：2024-03-13，
  
  纸质出版：2024-04-10
- 稿件说明：
移动端阅览
王杨洋,茆美琴,杨铖等.面向多场景辅助服务的大规模电动汽车聚合可调度容量建模[J].电力系统自动化,2024,48(7):103-115.

WANG Yangyang,MAO Meiqin,YANG Cheng,et al.Aggregated and Schedulable Capacity Modeling of Large-scale Electric Vehicles for Multi-scenario Auxiliary Services[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(7):103-115.
王杨洋,茆美琴,杨铖等.面向多场景辅助服务的大规模电动汽车聚合可调度容量建模[J].电力系统自动化,2024,48(7):103-115. DOI： 10.7500/AEPS20230627012.

WANG Yangyang,MAO Meiqin,YANG Cheng,et al.Aggregated and Schedulable Capacity Modeling of Large-scale Electric Vehicles for Multi-scenario Auxiliary Services[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(7):103-115. DOI： 10.7500/AEPS20230627012.

摘要

大规模电动汽车聚合可调度容量是含电动汽车的虚拟电厂参与多层级多场景电力平衡辅助服务的重要技术指标之一。然而

现有电动汽车聚合可调度容量模型难以适应大规模电动汽车与省级电力调度中心互动场景。为此，文中从面向电力系统调峰、调频和调压多级多场景调控新视角，提出了数据驱动和机器学习相结合的双层聚类电动汽车聚合可调度容量建模方法。该方法通过构建电动汽车-充电桩广义储能单元的个体可调度容量模型，结合基于密度空间的聚类算法和改进的自组织映射深度聚类算法，有效地融合了电动汽车电量的时间分布和充电桩的空间分布特性，构建了面向调峰、调频和调压多场景调控的聚合可调度容量模型。采用了某省实际充电记录数据对提出的方法进行了验证，获得了“早间型”“中午型”“晚间型”等多种充电画像类型，实现了时空分布各异的电动汽车广义储能系统的自主聚合和省市级规模电动汽车参与电网不同辅助服务潜能的评估，并为聚合可调度容量的预测奠定了数据基础。

Abstract

The aggregation schedulable capacity (ASC) of large-scale electric vehicles (EVs) is one of the important technical indicators for virtual power plant containing EVs to participate in multi-level and multi-scenario power balance auxiliary services. However

the existing ASC model of EVs is difficult to adapt to the interactive scenario between large-scale EVs and provincial power dispatching center. Therefore

from the new perspective of multi-level and multi-scenario regulation for peak-shaving

frequency regutalion

and voltage regulation of power systems

this paper proposes a dual-layer clustering modeling method for ASC of EVs based on data-driven and machine learning. By constructing the individual schedulable capacity model of generalized EV-charging pile energy storage unit

this method combines the density space-based clustering algorithm and the improved self-organizing map deep clustering algorithm

which effectively integrates the time distribution of electric quantity of EVs and the spatial distribution characteristics of charging piles

and constructs the ASC model for multi-scenario regulation of peak shaving

frequency regulation and voltage regulation. The proposed method is verified by actual charging records in a province of China

and various charging profiles such as “morning type”

“noon type” and “evening type” are obtained. The self-aggregation of generalized energy storage system with different spatial and temporal distributions of EVs is realized

and the potential evaluation of provincial-level EVs participating in different auxiliary services of power grid is realized. The data foundation is laid for the prediction of ASC.

关键词

Keywords

references

IEA . Global EV outlook 2021 ［EB/OL］. （ 2021-04-01 ）［ 2023-06-27 ］. https：//www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2021 https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2021 .

裴振坤，王学梅，康龙云 . 电动汽车参与电网辅助服务的控制策略综述［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 18 ）： 17 - 32 .

PEI Zhenkun ， WANG Xuemei ， KANG Longyun . Review on control strategies for electric vehicles participating in ancillary services of power grid ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 18 ）： 17 - 32 .

张卫国，宋杰，郭明星，等 . 考虑电动汽车充电需求的虚拟电厂负荷均衡管理策略［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 9 ）： 118 - 126 .

ZHANG Weiguo ， SONG Jie ， GUO Mingxing ， et al . Load balancing management strategy for virtual power plants considering charging demand of electric vehicles ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 9 ）： 118 - 126 .

关于发布《可调节负荷并网运行与控制技术规范》系列 13 项电力行业标准报批稿的通知［EB/OL］.（ 2022-01-20 ）［ 2023-06-27 ］. https：//news.bjx.com.cn/html/20220120/1200478.shtml https://news.bjx.com.cn/html/20220120/1200478.shtml .

Notice on issuing the approval draft of 13 electric power industry standards in the series of Technical Specification for Grid Connected Operation and Control of Adjustable Load ［EB/OL］. （ 2022-01-20 ）［ 2023-06-27 ］. https：//news.bjx.com.cn/html/20220120/1200478.shtml https://news.bjx.com.cn/html/20220120/1200478.shtml .

潘建辉，张宁，雍培，等 . 面向海量灵活性资源的两阶段分布式协同调度方法［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 15 ）： 67 - 79 .

PAN Jianhui ， ZHANG Ning ， YONG Pei ， et al . Two-stage distributed collaborative dispatching method for massive flexible resources ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 15 ）： 67 - 79 .

詹祥澎，杨军，韩思宁，等 . 考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 10 ）： 86 - 96 .

ZHAN Xiangpeng ， YANG Jun ， HAN Sining ， et al . Two-stage market bidding strategy of charging station considering schedulable potential capacity of electric vehicle ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 10 ）： 86 - 96 .

陈丽丹，张尧， Antonio FIGUEIREDO . 电动汽车充放电负荷预测研究综述［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 10 ）： 177 - 191 .

CHEN Lidan ， ZHANG Yao ， FIGUEIREDO A . Overview of charging and discharging load forcasting for electric vehicles ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 10 ）： 177 - 191 .

REZAEIMOZAFAR M ， ESKANDARI M ， SAVKIN A . A self-optimizing scheduling model for large-scale EV fleets in microgrids ［J］. IEEE Transactions on Industrial Informatics ， 2021 ， 17 （ 12 ）： 8177 - 8188 .

MAO M Q ， ZHANG S L ， CHANG L C ， et al . Schedulable capacity forecasting for electric vehicles based on big data analysis ［J］. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy ， 2019 ， 7 （ 6 ）： 1651 - 1662 .

翁国庆，张有兵，戚军，等 . 多类型电动汽车电池集群参与微网储能的V2G可用容量评估［J］. 电工技术学报， 2014 ， 29 （ 8 ）： 36 - 45 .

WENG Guoqing ， ZHANG Youbing ， QI Jun ， et al . Evaluation for V2G available capacity of battery groups of electric vehicles as energy storage elements in microgrid ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2014 ， 29 （ 8 ）： 36 - 45 .

吴洲洋，艾欣，胡俊杰 . 需求侧灵活性资源参与调频辅助服务的备用优化与实时调度［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 6 ）： 148 - 157 .

WU Zhouyang ， AI Xin ， HU Junjie . Reserve optimization and real-time scheduling of frequency regulation ancillary service with participation of flexible resource on demand side ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 6 ）： 148 - 157 .

杨晓东，任帅杰，张有兵，等 . 电动汽车可调度能力模型与日内优先调度策略［J］. 电力系统自动化， 2017 ， 41 （ 2 ）： 84 - 93 .

YANG Xiaodong ， REN Shuaijie ， ZHANG Youbing ， et al . Schedulable ability model and priority-based intraday scheduling strategy for electric vehicle ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2017 ， 41 （ 2 ）： 84 - 93 .

广州市工业和信息化局关于印发《广州市虚拟电厂实施细则》的通知［EB/OL］.（ 2021-07-01 ）［ 2023-06-27 ］. http：//www.gz.gov.cn/gfxwj/sbmgfxwj/gzsgyhxxhj/content/post_7364052.html http://www.gz.gov.cn/gfxwj/sbmgfxwj/gzsgyhxxhj/content/post_7364052.html .

Notice of the Guangzhou Municipal Bureau of Industry and Information Technology on issuing the Implementation Rules for Guangzhou Virtual Power Plants ［EB/OL］. （ 2021-07-01 ）［ 2023-06-27 ］. http：//www.gz.gov.cn/gfxwj/sbmgfxwj/gzsgyhxxhj/content/post_7364052.html http://www.gz.gov.cn/gfxwj/sbmgfxwj/gzsgyhxxhj/content/post_7364052.html .

WANG M S ， MU Y F ， LI F X ， et al . State space model of aggregated electric vehicles for frequency regulation ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2020 ， 11 （ 2 ）： 981 - 994 .

WANG B ， ZHAO D B ， DEHGHANIAN P ， et al . Aggregated electric vehicle load modeling in large-scale electric power systems ［J］. IEEE Transactions on Industry Applications ， 2020 ， 56 （ 5 ）： 5796 - 5810 .

CHEN L ， YU T ， CHEN Y ， et al . Real-time optimal scheduling of large-scale electric vehicles： a dynamic non-cooperative game approach ［J］. IEEE Access ， 2020 ， 8 ： 133633 - 133644 .

LI D D ， ZHANG K ， YAO Y ， et al . Clustering and Markov model of plug-in electric vehicle charging profiles for peak shaving applications ［J］. International Transactions on Electrical Energy Systems ， 2022 ， 2022 ： 1 - 14 .

孙毅，毛烨华，李泽坤，等 . 面向电力大数据的用户负荷特性和可调节潜力综合聚类方法［J］. 中国电机工程学报， 2021 ， 41 （ 18 ）： 6259 - 6271 .

SUN Yi ， MAO Yehua ， LI Zekun ， et al . A comprehensive clustering method of user load characteristics and adjustable potential based on power big data ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2021 ， 41 （ 18 ）： 6259 - 6271 .

张洁，夏飞，袁博，等 . 基于特征优选策略的居民用电行为聚类方法［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 6 ）： 153 - 159 .

ZHANG Jie ， XIA Fei ， YUAN Bo ， et al . Clustering method for residential electricity consumption behavior based on feature optimization strategy ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 6 ）： 153 - 159 .

刘向军，牟明亮，黄绍模，等 . 考虑充电功率衰减的电动汽车两阶段优化调度策略［J］. 电网技术， 2021 ， 45 （ 7 ）： 2656 - 2666 .

LIU Xiangjun ， MU Mingliang ， HUANG Shaomo ， et al . Two-stage optimal scheduling strategy of electric vehicle considering charging power decay ［J］. Power System Technology ， 2021 ， 45 （ 7 ）： 2656 - 2666 .

关舒丰，王旭，蒋传文，等 . 基于可控负荷响应性能差异的虚拟电厂分类聚合方法及辅助服务市场投标策略研究［J］. 电网技术， 2022 ， 46 （ 3 ）： 933 - 944 .

GUAN Shufeng ， WANG Xu ， JIANG Chuanwen ， et al . Classification and aggregation of controllable loads based on different responses and optimal bidding strategy of VPP in ancillary market ［J］. Power System Technology ， 2022 ， 46 （ 3 ）： 933 - 944 .

SCHUBERT E ， SANDER J ， ESTER M ， et al . DBSCAN revisited， revisited： why and how you should （still） use DBSCAN ［J］. ACM Transactions on Database Systems ， 2017 ， 42 （ 3 ）： 1 - 21 .

关于修订印发《安徽电力调峰辅助服务市场运营规则（试行）》的通知［EB/OL］.（ 2020-08-24 ）［ 2023-06-27 ］. http：//hdj.nea.gov.cn/load.load Page.d？newsid=14828 54605&page=detail_index.xml&siteCode=hddjwucm&urlChannelId=1481001274&urlMenuId=1481001274 http://hdj.nea.gov.cn/load.loadPage.d?newsid=1482854605&page=detail_index.xml&siteCode=hddjwucm&urlChannelId=1481001274&urlMenuId=1481001274 .

Notice on the revision and issuance of the Anhui Electric Power Peak Shaving Auxiliary Service Market Operation Rules （Trial）［EB/OL］. （ 2020-08-24 ）［ 2023-06-27 ］. http：//hdj.nea.gov.cn/load.load Page.d？newsid=14828 54605&page=detail_index.xml&siteCode=hddjwucm&urlChannelId=1481001274&urlMenuId=1481001274 http://hdj.nea.gov.cn/load.loadPage.d?newsid=1482854605&page=detail_index.xml&siteCode=hddjwucm&urlChannelId=1481001274&urlMenuId=1481001274 .

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

锂离子电池荷电状态估算方法及其应用场景综述

基于深度学习考虑出行模式的电动汽车充电负荷场景生成

基于分布鲁棒机会约束的充电运营商参与调峰市场投标策略