(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210830908.X (22)申请日 2022.07.15 (71)申请人 西安交通大 学 地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西 路28号 (72)发明人 康小宁　贾士铎　崔金旭　田博文　 萧淑文　 (74)专利代理 机构 西安智大知识产权代理事务 所 61215 专利代理师 何会侠 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) H02J 3/00(2006.01)H02J 3/28(2006.01) H02J 3/32(2006.01) (54)发明名称 含有电动汽车的热电联供系统多时间尺度 分层调度方法 (57)摘要 本发明公开了含有电动汽车的热电联供系 统多时间尺度分层调度方法， 所述系统包括微型 燃气轮机组、 吸收式制冷机组、 地源热泵机组、 风 力发电机组、 光伏、 蓄电池、 超级电容和储热装 置。 所述优化方法含两个时间尺度， 在日前阶段， 根据系统中风电、 光伏日前预测功率值和负荷功 率日前预测值进行经济调度， 确立目标函数和优 化约束条件， 其结果作为日内优化的参考。 在日 内阶段， 考虑两层滚动优化模型， 建立目标函数 和约束， 模型预测控制MPC滚动优化层根据实时 预测功率信息以及电动汽车EV非计划行为对上 级结果进行修正。 本发明采用多时间尺度分层优 化策略， 实时跟踪含电动汽车的热电联供系统的 最佳调度策略， 实现电动汽车车主与微电网运营 商的双赢。 权利要求书4页 说明书11页 附图3页 CN 115204673 A 2022.10.18 CN 115204673 A 1.含有电动汽车的热电联 供系统多时间尺度分层调度方法， 其特 征在于： S1、 建立热电联 供微电网系统； S2、 建立热电联 供微电网系统中设备的数 学模型： S3、 确定目标函数和日前 经济调度约束条件； S4、 建立热电联供微电网多时间尺度优化模型： 所述热电联供微电网多时间尺度优化 模型包含两个时间尺度； 日前： 进行微电网中新能源出力和负荷预测， 日内： 进行EV充放电 管理层和模型预测控制MPC滚动优化层联合优化； 其中EV充放电管理层考虑到电动汽车的 充放电所带来的蓄电池的退化成本， 建立了以最小化负荷曲线方差和最小化EV车主参与车 联网V2G机制不满意度的多目标优化调度模型； 当运行在模型预测控制MPC滚动优化层时， 若非计划EV数量大于阈值， 将回到 EV充放电管理层重新 求解后返回。 2.如权利要求1所述的考虑电动汽车的热电联供系统微电网系统优化调度方法， 其特 征在于： 步骤S1 中， 所述热电联供微电网系统中的设备包括微型燃气轮机组、 吸收式制冷机 组、 地源热泵机组、 风力发电机组、 光伏发电组件、 蓄电池和超级电容、 储热装置 。 3.如权利要求1所述的含有电动汽车的热电联供系统多时间尺度分层调度方法， 其特 征在于： 步骤S3具体为： S3.1微电网运行的日前 经济调度优化成本函数为： minFday‑ahead＝Futility+Fom+Fmt+Fe 式中， Futility表示与主电网交换功率成本， Fom表示分布式电源DG维护成本， Fmt表示燃气 轮机运行成本， Fe表示污染气体治理成本， mi nFday‑ahead表示最小化日前调度成本； S3.2确定日前经济调度约束条件， 包括功率平衡约束条件、 分布式电源输出功率约束 条件、 微型燃气 轮机爬坡约束 条件、 微电网与主电网交换功 率约束条件、 主电网购售电状态 互斥约束条件、 微型燃气轮机启停时间约束条件、 蓄电池运行约束条件、 储热装置约束条 件； S3.3确定日内两层滚动优化调度目标函数： 电动汽车充放电管理层： 目标函数1： 式中， Pload(t)表示t时刻负荷功率值， Mean(Pload)表示所有时刻负荷功率的平均值， T为 调度周期， mi nF1EV表示最小化总负荷曲线方差； 目标函数2： 式中， 为t时刻第n辆电动汽车的退化成本， 分别为用户签订协议时 所接受的最小、 最大退化成本， Nev为电动汽车总数量， T为调度周期， 表示最小化用 户参与车 联网计划的不满意度；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115204673 A 2模型预测控制MPC滚动优化层： 第一阶段考虑热电联 供微电网 并网运行时经济效益 最高， 建立经济优化模型： 式中， 分别表示在第一阶段的与主网交换功率成本、 分布式电 源维护成本、 微型燃气轮机运行成本、 污染气体治理成本。 和 分别为日前优 化调度得到的t时刻与主网交换功率和微型燃气轮机功率的参考值。 和 分别 为t时刻第一阶段与主网交换功率和微型燃气轮机功率的计划值， 和 分别为第一 阶段与主网交换功率和微型燃气轮机功率调整惩罚系数， minF1表示最小化第一阶段总运 行成本； 第二阶段的优化目标是在第 一阶段得到的各单元出力的基础上,平衡功率预测误差带 来的影响： 其中 Fisnd、 分别为与主网联络线功率调节成本、 第i个分布式电源功率调节 成本、 超级电容运行维护成本， Nsnd为分布式电源总数量， minF2表示最小化第二阶段调节成 本； S3.4日内两层滚动优化约束， 电动汽车充放电管理层包括电动汽车充放电功率上下限 值、 电动汽车在某 一时刻的充放电状态变量约束、 电动汽车电池容量上下限值； 模型预测控 制MPC滚动优化层满足S3.2中约束条件。 4.如权利要求3所述含有电动汽车的热电联供系统多时间尺度分层调度方法， 其特征 在于， 步骤S3.2中， 日前 经济调度约束条件具体包括： 功率平衡约束： PBatt(t)+PMT(t)+PPV(t)+PWT(t)+PGrid(t)＝PLoad(t) QAM(t)+QHP(t)+QCS(t)＝Qload(t) 式中， PBatt(t)、 PMT(t)、 PPV(t)、 PWT(t)、 PGrid(t)、 PLoad(t)分别为t时刻蓄电池电功率、 微 型燃气轮机电功率、 光伏组件电功率、 风力发电机组电功率、 与主网交换功率和电负荷功 率， QAM(t)、 QHP(t)、 QCS(t)、 Qload(t)分别为t时刻吸收式制冷机输出热功率、 地源热泵机组输 出热功率、 储热装置 输出热功率和热负荷功率； 分布式电源输出功率约束 PDG.i.min≤PDG.i≤PDG.i.max 式中， PDG.i、 PDG.i.min、 PDG.i.max分别为第i个 分布式电源的输出功 率和第i个分布式电源输 出功率下限值和上限值； 微型燃气轮机 爬坡约束权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115204673 A 3