技术摘要：
本发明提出一种基于光伏不确定性出力的电动汽车充放电决策方法，包括以下步骤：1)光伏发电测控终端获取光伏发电单元实时输出能量信息，报告给电动汽车测控终端；2)电动汽车测控终端根据光伏发电单元实时输出能量得出输出系数u，构建以光伏发电输出功率为决定因素的收益  全部
背景技术：
灵活、安全、经济及清洁的电网系统是智能电网的发展方向。将新型的控制策略和 智能通信应用到发电、输电和配电各电力系统单元之中，将它们有机结合，可以实现电力系 统各单元智能交流。微电网下光伏发电、风力发电等分布式电源的发电量都具有随机性和 间歇性。V2G技术中电动汽车作为分布式储能单元可以实现能量的双向流动，既可以作为分 布式电源对负荷馈电，又可以作为分布式储能设备从分布式发电单元充电。马尔可夫决策 对随机过程运用概率来刻画其不确定性。通过马尔可夫决策机制以光伏发电的输出电量为 导向对电动汽车这个分布式储能单元构建随机模型，使微网下电动汽车实现充放电最佳动 态决策。大电网中基于电价因素的决策方法对处于“即插即用”孤岛运行模式的微电网并不 适用，本发明为不需考虑电力成本因素的微电网用户提供了一种基于智能微网下间歇性新 能源光伏发电不确定性出力以决策电动汽车充放电控制策略的方法，具体为一种将马尔可 夫决策过程应用于含电动汽车的智能微网单元，以实现智能微网单元内的电动汽车充放电 策略优化决策，能够帮助达到光伏发电新能源高效利用的目的。
技术实现要素：
发明目的：本发明提出一种基于光伏不确定性出力的电动汽车充放电决策方法， 使得微电网下电动汽车依据光伏发电单元的出力情况来选择电动汽车的充放电状态和过 程行为。 为了实现上述目的，本发明的技术方案为：本发明的动态决策基于微网及其通信 架构下光伏发电单元与电动汽车单元之间实现，光伏发电单元与光伏发电测控终端组成新 能源管理系统，电动汽车单元与电动汽车测控终端组成电动汽车管理系统；新能源管理系 统与电动汽车管理系统在微电网单元层中采用IEC61850  Ed2.0通信标准实施信息交互；通 过SV服务和Reporting服务在微电网下实现光伏发电单元与电动汽车单元的实时通信；根 据马尔可夫决策过程定义电动汽车单元的有限状态和行为，马尔可夫决策过程是基于马尔 可夫过程理论的随机动态系统最优决策过程，马尔可夫决策过程有限状态机制在每一段时 间间隔的开始，基于当前光伏发电单元输出能量来决定如何改变电动汽车单元的当前状态 和执行下一个行为。 一种基于光伏不确定性出力的电动汽车充放电决策方法具体分为如下三个步骤： 步骤一：光伏发电测控终端获取光伏发电单元实时输出能量信息，报告给电动汽 车测控终端； 步骤二：电动汽车测控终端根据光伏发电单元实时输出能量得出输出系数u，构建 以光伏发电输出功率为决定因素的收益函数数学模型，结合马尔可夫决策过程和电动汽车 4 CN 111583056 A 说　明　书 2/6 页 单元当前所处状态得出电动汽车单元实时光伏出力最大利用收益行为； 步骤三：电动汽车测控终端依据马尔可夫决策过程预测的光伏出力最大利用收益 行为和电动汽车单元当前所处状态输出控制指令，令电动汽车执行光伏出力最大利用收益 行为，以实现光伏发电高效利用。 进一步地，于步骤一中，光伏发电测控终端通过IEC  61850标准SV服务获取光伏发 电单元实时输出有功功率Ppv信息，然后通过IEC  61850标准Reporting服务报告给电动汽 车测控终端。 进一步地，于步骤二中，电动汽车单元的充放电马尔可夫决策过程模型由四元组 (S，A，T，R)构成，其中： S是一个有限状态集，属于S的每个元素s∈S代表一个状态； A是一个有限集，表示措施、控制等状态的可用行为集，As是有限集可用状态s的行 为，在模型架构中决定行为由微电网下的电动汽车实现，因此集合A只包括与电动汽车相关 的动作； T(s，s’)表示在状态s时执行动作a转移到下一个状态s’的概率，S×A→∏(S)为状 态转移函数，该状态转移函数反映每一对“状态—行为”映射到S上的一个概率分布； R(s，s’)表示在状态s上执行动作a后与s→s’过渡过程相关的收益，S×A→R为收 益函数。 进一步地，于步骤二中，用户在电动汽车闲置时希望尽量对电动汽车进行充电，避 免电动汽车未达到满荷电状态而使电动汽车处于不宜使用状态，给用户造成不舒适，根据 光伏发电单元输出能量优化电动汽车作为储能设备或发电单元进行充放电控制在微电网 环境下显得极其重要。 进一步地，于步骤二中，针对本发明中电动汽车单元的充放电马尔可夫决策过程 模型将电动汽车单元分为三种状态： (1)X＝0代表“不接入”微电网的闲置状态； (2)X＝1代表“部分电量”的电动汽车中储能电池为部分荷电状态； (3)X＝2代表“满电量”的充电完成状态。 进一步地，于步骤二中，定义电动汽车单元的充放电马尔可夫决策过程模型中四 种可用行为： (1)a0表示“准备”行为，当电动汽车处于“不接入”状态可通过“准备”行为接入微 电网进行充电； (2)a1表示“保持”行为，当电动汽车处于X＝1“部分电量”或X＝2“满电量”的状态 可通过“保持”维持当前状态； (3)a2表示“充电”行为，当电动汽车处于X＝1“部分电量”状态可通过“充电”行为 过渡到X＝2“满电量”状态； (4)a3表示“放电”行为，一个与a2行为相反的动作，当电动汽车处于X＝2“满电量” 状态可通过“放电”行为过渡X＝1“部分电量”状态。 进一步地，于步骤二中，四种行为动作中除了a0“准备”行为，其余三种行为“保 持”、“充电”和“放电”都可以对行为进行中断，使电动汽车在时间间隔的最后时刻过渡到X ＝0“不接入”微电网的状态。 5 CN 111583056 A 说　明　书 3/6 页 进一步地，于步骤二中，设电动汽车处于“不接入”闲置状态的概率为Poff，再次接 入微电网的概率为Pon，通过下面的数学表达式给出状态转移过程的概率定义： P  a0(s，s’)＝T(s，s’)[Ponδx’,1 (1﹣Poff)δx’,0] P  a1(s，s’)＝T(s，s’)[Ponδx’,0 (1﹣Poff)δx,x’] P  a2(s，s’)＝T(s，s’)[Ponδx’,0 (1﹣Poff)δx’,2] P  a3(s，s’)＝T(s，s’)[Ponδx’,0 (1﹣Poff)δx’,1] 式中Pai(s，s’)代表时间段t时状态s执行动作ai(i＝0,1,2,3)后转移到时间段t 1时状态s’的概率；δx,x’是克罗内克符号，如果x＝x’则δx,x’等于1，否则δx,x’等于0。 进一步地，于步骤二中，微电网下电动汽车单元以光伏发电输出功率为决定因素 的收益函数数学模型主要与下面几个方面相关： (1)执行行为a1“保持”后，该行为时间段内能量消耗与电动汽车单元当前所处状 态有关，用Ea1(X)表示，各状态下“保持”行为能量消耗情况为:Ea1(2)﹥Ea1(1)﹥Ea1(0)＝0； (2)电动汽车单元不处于X＝0的“不接入”状态时，行为a2“充电”能量消耗Ea2(X) 与行为a3“放电”能量消耗Ea3(X)都是非零的，其中Ea3(X)﹤0，“放电”行为实际是电动汽车 单元作为发电单元向微电网释放能量； (3)“保持”、“充电”和“放电”等行为的收益函数数学模型都与光伏发电单元实时 输出能量相关，用uE表示，其中u是光伏发电单元能量输出系数，表示光伏发电单元实时发 电量与光伏阵列装机容量之比，即实时输出有功功率Ppv与最大输出功率Ppvm之比，u＝ Ppv/Ppvm。 进一步地，于步骤二中，当电动汽车单元处于X＝0的“不接入”状态时，会给用户带 来不舒适影响，为此定义一个负收益系数H且H﹤0。 进一步地，于步骤二中，微电网下电动汽车单元以光伏发电输出功率为决定因素 的收益函数数学模型为： R  a0(s，s’)＝0 R  a1(s，s’)＝H[δx’,0δx,1] uEa1(X) R  a2(s，s’)＝uEa2(X) R  a3(s，s’)＝Hδx’,0 uEa3(X) 式中Rai(s，s’)(i＝0,1,2,3)表示执行行为ai由状态s过渡到状态s’时电动汽车 单元的收益，Eai(X)表示执行行为ai后，电动汽车单元在该行为时间段内的能量消耗，H为 负收益系数。 进一步地，于步骤三中，电动汽车单元依据马尔可夫决策过程所定义的行为与状 态转移关系执行光伏出力最大利用收益行为控制指令，以实现光伏发电高效利用。 本发明采用上述技术方法，具有以下有益效果： 1、本发明的控制策略基于微网及其通信架构下光伏发电测控终端与电动汽车测 控终端之间实现，新能源管理系统与电动汽车管理系统在微电网单元层中采用IEC  61850  Ed2.0通信标准实施信息交互，通过SV服务和Reporting服务在微电网下实现了光伏发电单 元与电动汽车单元的实时通信。 2、本发明以微电网下光伏发电单元输出能量为导向，通过马尔可夫决策过程的应 用对智能微电网中电动汽车单元建立智能有限状态充放电机制，实现以光伏发电单元输出 6 CN 111583056 A 说　明　书 4/6 页 能量为导向的电动汽车在微电网中充放电策略最优决策，实现微电网下电动汽车单元收益 最大化，采用本发明的决策方法，能够帮助达到光伏发电新能源高效利用的目的。 附图说明 图1为本发明一种基于光伏不确定性出力的电动汽车充放电决策方法流程示意 图； 图2为本发明微电网分层架构及各单元实时通信结构示意图； 图3为本发明一种基于光伏不确定性出力的电动汽车充放电决策方法结构示意 图； 图4为本发明电动汽车单元的充放电马尔可夫决策过程模型示意图； 图5为本发明微电网下某一天24小时光伏发电单元输出有功功率Ppv分布图。