【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力系統優化調度，更具體的說是涉及一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法及系統。
技術介紹
1、目前，虛擬電廠是一種通過先進信息通信技術和軟件系統，可實現dg、儲能系統、可控負荷、電動汽車等的聚合和協調優化，為配電網和輸電網提供管理和輔助服務。同時，虛擬電廠通過通信手段和軟件系統，可將燃氣輪機、間歇性可再生能源發電機組、可控負荷等分布式能源聚合在一起，形成一個整體參與到電力系統運行和電力市場運營之中。
2、但是，在現有的虛擬電廠電力調度過程中，針對電動汽車的充電調度較少，且由于存在峰段供電和谷段供電的分時供電情況，也就無法充分調動虛擬電廠中的可控負荷，同時在發電側并未考慮碳排放的情況。
3、因此，如何提供一種能夠解決上述問題的多維度車網調度優化方法是本領域技術人員亟需解決的問題。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術提供了一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法及系統，可以更有效地利用電力資源，避免在谷電時段電力過剩而在峰電時段電力不足的情況；同時可通過智能調度，有助于促進新能源發電的消納和利用。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，包括以下步驟：
4、獲取預設時段內虛擬電廠的輸入數據，其中所述輸入數據包括：歷史電力使用數據、歷史發電數據以及充電樁使用數據；
5、按照峰電時段和谷電時段對所述歷史電力使用數據進行劃分，得到對應的峰段用
6、構建峰段約束條件，并結合所述峰段預測用電量對所述峰段用電數據進行調整，得到峰段用電調整結果；
7、構建谷段約束條件，并結合所述谷段預測用電量對所述谷段用電數據進行調整，得到谷段用電調整結果；
8、根據峰段用電調整結果以及谷段用電調整結果對汽車的充電方式進行調整。
9、優選的，得到峰段用電調整結果的具體過程包括：
10、獲取虛擬電廠內所使用的電動車電池參數以及使用參數，并與所述充電樁使用數據進行匹配，根據匹配結果建立電動車電池充放電調度目標函數；
11、構建峰段約束條件以及電動車充電調度約束條件，其中所述峰段約束條件包括用電成本以及用電量，所述電動車充電調度約束條件包括充放電功率上下限以及充電效率；
12、利用所述峰段約束條件以及電動車充電調度約束條件對所述電動車電池充放電調度目標函數進行求解，得到第一求解結果，并根據所述第一求解結果對所述峰段預測用電量進行調整。
13、優選的，得到谷段用電調整結果的具體過程包括：
14、構建谷段約束條件，其中所述谷段約束條件包括用電時間以及剩余用電量；
15、利用所述谷段約束條件以及所述電動車充電調度約束條件對所述電動車電池充放電調度目標函數進行求解，得到第二求解結果，并根據所述第二求解結果對所述谷段預測用電量進行調整。
16、優選的，得到對應的峰段預測用電量的具體處理過程包括：
17、按照峰電時段對所述歷史電力使用數據進行劃分，得到對應的峰段用電數據，并對所述峰段用電數據進行預處理，形成第一數據集；
18、構建電量預測模型，同時將所述第一數據集劃分為第一訓練數據集以及第一測試數據集；
19、利用所述第一訓練數據集對所述電量預測模型進行訓練，當達到訓練次數時利用所述第一測試數據集對所述電量預測模型進行測試，同時在測試時計算并優化損失；
20、當損失最小時保存此時的所述電量預測模型為最佳預測模型；
21、利用所述最佳預測模型對所述峰段用電數據進行預測，得到對應的峰段預測用電量。
22、優選的，得到對應的峰段預測用電量的具體處理過程包括：
23、按照谷電時段對所述歷史電力使用數據進行劃分，得到對應的谷段用電數據，并對所述谷段用電數據進行預處理；
24、利用所述最佳預測模型對經過預處理的所述谷段用電數據進行預測，得到對應的谷段預測用電量。
25、優選的，還包括：
26、構建發電量約束條件，并結合所述峰段用電調整結果以及所述谷段用電調整結果對火力發電數據、光伏發電數據、風力發電數據進行調整。
27、優選的，對火力發電數據、光伏發電數據、風力發電數據進行調整的具體處理過程包括：
28、構建發電量約束條件，其中所述發電量約束條件包括碳排放量、電網削峰補償以及輸電損耗、新能源不確定度；
29、結合所述第一求解結果、所述第二求解結果構建總發電量調度目標函數，并利用所述發電量約束條件對所述總發電量調度目標函數進行求解，得到對應的發電方案；
30、根據所述發電方案對火力發電數據、光伏發電數據、風力發電數據進行調整。
31、本專利技術還提供一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化系統，包括：
32、獲取模塊，用于獲取預設時段內虛擬電廠的輸入數據，其中所述輸入數據包括：歷史電力使用數據、歷史發電數據以及充電樁使用數據；
33、數據劃分模塊，用于按照峰電時段和谷電時段對所述歷史電力使用數據進行劃分，得到對應的峰段用電數據以及谷段用電數據，并分別利用所述峰段用電數據以及所述谷段用電數據進行預測，得到對應的峰段預測用電量以及谷段預測用電量；
34、第一調整模塊，用于構建峰段約束條件，并結合所述峰段預測用電量對所述峰段用電數據進行調整，得到峰段用電調整結果；
35、第二調整模塊，用于構建谷段約束條件，并結合所述谷段預測用電量對所述谷段用電數據進行調整，得到谷段用電調整結果；
36、第三調整模塊，用于根據峰段用電調整結果以及谷段用電調整結果對汽車的充電方式進行調整。
37、經由上述的技術方案可知，與現有技術相比，本專利技術公開提供了一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法及系統，通過獲取預設時段內虛擬電廠的歷史電力使用數據、歷史發電數據以及充電樁使用數據；按照峰電時段和谷電時段對所述歷史電力使用數據進行劃分，得到對應的峰段用電數據以及谷段用電數據，并分別利用所述峰段用電數據以及所述谷段用電數據進行預測，得到對應的峰段預測用電量以及谷段預測用電量，然后對應進行調整，可以更有效地利用電力資源，避免在谷電時段電力過剩而在峰電時段電力不足的情況；根據峰段用電調整結果以及谷段用電調整結果對汽車的充電方式進行調整，同時可通過智能調度，有助于促進新能源發電的消納和利用，同時可以進一步推動電動汽車產業的發展，促進電動汽車與電網的互動和融合。
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1.一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，其特征在于，得到峰段用電調整結果的具體過程包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，其特征在于，得到谷段用電調整結果的具體過程包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，其特征在于，得到對應的峰段預測用電量的具體處理過程包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，其特征在于，得到對應的峰段預測用電量的具體處理過程包括：
6.根據權利要求2所述的一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，其特征在于，還包括：
7.根據權利要求6所述的一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，其特征在于，對火力發電數據、光伏發電數據、風力發電數據進行調整的具體處理過程包括：
8.一種利用權利要求1-7任一項所述的一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法的優化系統，其特征在于，包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，其特征在于，得到峰段用電調整結果的具體過程包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，其特征在于，得到谷段用電調整結果的具體過程包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于虛擬電廠的多維度車網調度優化方法，其特征在于，得到對應的峰段預測用電量的具體處理過程包括：
5.根據權利要...
【專利技術屬性】
技術研發人員：盧煒，何雨微，戴詠夏，蔡亦斌，蔣靜，石磊，
申請(專利權)人：杭州市新能源汽車服務有限公司，
類型：發明
國別省市：
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