本申請涉及電力輔助服務市場，尤其涉及電動汽車集群的調(diào)度方法、裝置、設備及產(chǎn)品。

背景技術：

1、隨著全球能源結構的轉(zhuǎn)型和氣候變化問題的日益嚴峻，發(fā)展清潔能源和提升能源利用效率成為全球性的挑戰(zhàn)和發(fā)展方向。電動汽車(ev)作為新能源汽車的重要組成部分，因其能有效減少溫室氣體排放和提高能源使用效率而受到廣泛關注。同時，隨著電動汽車數(shù)量的快速增長，車到網(wǎng)(v2g)技術的應用開始成為可能，電動汽車不僅能滿足個人出行需求，還能作為電力系統(tǒng)中的一種新型調(diào)節(jié)資源，參與電力市場，特別是備用市場，為電網(wǎng)提供備用容量，增強電網(wǎng)的靈活性和可靠性。電力系統(tǒng)的備用市場是電力市場的一個重要組成部分，其主要功能是通過市場機制確保電力系統(tǒng)在發(fā)生預期外事件時，如發(fā)電機故障或需求預測誤差等，能夠迅速調(diào)用備用資源來維持電網(wǎng)的穩(wěn)定運行。備用資源的可靠性和響應速度對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性至關重要。

2、在現(xiàn)有的技術中，通過將分散的電動汽車資源集中管理，形成一個規(guī)模較大的、可以統(tǒng)一調(diào)度的電動汽車集群，參與電力市場提供調(diào)頻、備用等服務。然而，這種實現(xiàn)方案并沒有充分解決電動汽車集群失信的問題，即電動汽車用戶的隨機出行行為可能導致實際可調(diào)用的備用容量低于承諾的容量，從而影響到電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和備用市場的信任度。

3、因此，如何提高電動汽車集群作為備用資源的可靠性，是目前亟待解決的一個問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本申請的主要目的在于提供一種電動汽車集群的調(diào)度方法、裝置、設備及產(chǎn)品，旨在解決電動汽車集群作為備用資源的可靠性低的技術問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)岢鲆环N電動汽車集群的調(diào)度方法，所述的方法包括：

3、根據(jù)歷史可信度指標將電動汽車集群分級，并確定各級別集群的初始備用容量，所述歷史可信度指標用于衡量電動汽車集群在過去提供備用容量時的信用表現(xiàn)；

4、將所述各級別集群的初始備用容量輸入至競標策略優(yōu)化模型，通過優(yōu)化算法優(yōu)化所述各級別集群的初始備用容量，得到各級別集群的目標備用容量，所述競標策略優(yōu)化模型用于最大化風險凈收益；

5、根據(jù)所述各級別集群的目標備用容量對所述電動汽車集群進行調(diào)度。

6、在一實施例中，所述根據(jù)歷史可信度指標將電動汽車集群分級，并確定各級別集群的初始備用容量的步驟，包括：

7、通過計算電動汽車集群在過去成功響應備用調(diào)用的比例來確定所述歷史可信度指標；

8、將所述歷史可信度指標由大到小排序，對應將所述電動汽車集群分為一到多級，得到電動汽車集群分級備用框架；

9、基于所述電動汽車集群分級備用框架，根據(jù)預設容量配給系數(shù)確定各級別集群的初始備用容量。

10、在一實施例中，所述競標策略優(yōu)化模型包括目標函數(shù)數(shù)學模型，所述將所述各級別集群的初始備用容量輸入至競標策略優(yōu)化模型的步驟之前，包括：

11、構建初始函數(shù)數(shù)學模型；

12、基于所述各級別集群的初始備用容量，構建約束條件；

13、根據(jù)所述約束條件更新所述初始函數(shù)數(shù)學模型，得到所述目標函數(shù)數(shù)學模型。

14、在一實施例中，所述構建初始函數(shù)數(shù)學模型的步驟，包括：

15、根據(jù)申報容量、申報價格以及容量成本計算確定性收益；

16、根據(jù)調(diào)用收益、失信成本以及失信罰金，計算不確定性收益；

17、基于所述確定性收益和所述不確定性收益，構建所述初始函數(shù)數(shù)學模型。

18、在一實施例中，所述將所述各級別集群的初始備用容量輸入至競標策略優(yōu)化模型，通過優(yōu)化算法優(yōu)化所述各級別集群的初始備用容量，得到各級別集群的目標備用容量的步驟，包括：

19、將所述各級別集群的初始備用容量輸入至所述目標函數(shù)數(shù)學模型，并采用多種優(yōu)化算法并行處理，得到風險凈收益結果區(qū)間；

20、在所述結果區(qū)間中選取最優(yōu)解，所述最優(yōu)解對應風險凈收益的最大值；

21、根據(jù)所述風險凈收益的最大值優(yōu)化預設容量配給系數(shù)，確定目標容量配給系數(shù)；

22、根據(jù)所述目標容量配給系數(shù)，確定所述各級別集群的目標備用容量。

23、在一實施例中，所述歷史可信度指標表示為：

24、

25、式中，hi為歷史可信度指標；rit為二進制變量，表示在時間t，第i個集群是否成功響應了備用調(diào)用，成功響應記為1，未響應記為0；t是評估周期內(nèi)的總調(diào)用次數(shù)。

26、此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提出一種電動汽車集群的調(diào)度裝置，所述電動汽車集群的調(diào)度裝置包括：

27、初步分級模塊，用于根據(jù)歷史可信度指標將電動汽車集群分級，并確定各級別集群的初始備用容量，所述歷史可信度指標用于衡量電動汽車集群在過去提供備用容量時的信用表現(xiàn)；

28、分級優(yōu)化模塊，用于將所述各級別集群的初始備用容量輸入至競標策略優(yōu)化模型，通過優(yōu)化算法優(yōu)化所述各級別集群的初始備用容量，得到各級別集群的目標備用容量，所述競標策略優(yōu)化模型用于最大化風險凈收益；

29、集群調(diào)度模塊，用于根據(jù)所述各級別集群的目標備用容量對所述電動汽車集群進行調(diào)度。

30、此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提出一種電動汽車集群的調(diào)度設備，所述設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現(xiàn)如上文所述的電動汽車集群的調(diào)度方法的步驟。

31、此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提出一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)為計算機可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上文所述的電動汽車集群的調(diào)度方法的步驟。

32、此外，為實現(xiàn)上述目的，本申請還提供一種計算機程序產(chǎn)品，所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上文所述的電動汽車集群的調(diào)度方法的步驟。

33、本申請?zhí)岢龅囊粋€或多個技術方案，至少具有以下技術效果：

34、根據(jù)歷史可信度指標將電動汽車集群分級，并確定各級別集群的初始備用容量，歷史可信度指標用于衡量電動汽車集群在過去提供備用容量時的信用表現(xiàn)，將各級別集群的初始備用容量輸入至競標策略優(yōu)化模型，通過優(yōu)化算法優(yōu)化各級別集群的初始備用容量，得到各級別集群的目標備用容量，競標策略優(yōu)化模型用于最大化風險凈收益，根據(jù)各級別集群的目標備用容量對電動汽車集群進行調(diào)度。通過歷史可信度指標對電動汽車集群進行初步分級，依據(jù)集群的過往響應情況來評估其可靠性，將電動汽車集群分為不同等級的備用資源，采用優(yōu)化算法對分級策略進行調(diào)整和優(yōu)化，確保集電商能夠在緊急情況下獲得可靠的備用資源，同時最大化其經(jīng)濟收益。

技術特征：

1.一種電動汽車集群的調(diào)度方法，其特征在于，所述的方法包括：

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)歷史可信度指標將電動汽車集群分級，并確定各級別集群的初始備用容量的步驟，包括：

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述競標策略優(yōu)化模型包括目標函數(shù)數(shù)學模型，所述將所述各級別集群的初始備用容量輸入至競標策略優(yōu)化模型的步驟之前，包括：

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述構建初始函數(shù)數(shù)學模型的步驟，包括：

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述各級別集群的初始備用容量輸入至競標策略優(yōu)化模型，通過優(yōu)化算法優(yōu)化所述各級別集群的初始備用容量，得到各級別集群的目標備用容量的步驟，包括：

6.如權利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，所述歷史可信度指標表示為：

7.一種電動汽車集群的管理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

8.一種電動汽車集群的管理設備，其特征在于，所述設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現(xiàn)如權利要求1至6中任一項所述的電動汽車集群的管理方法的步驟。

9.一種存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)為計算機可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至6中任一項所述的電動汽車集群的管理方法的步驟。

10.一種計算機程序產(chǎn)品，其特征在于，所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至6中任一項所述的電動汽車集群的管理方法的步驟。

技術總結
本申請公開了一種電動汽車集群的調(diào)度方法、裝置、設備及產(chǎn)品，涉及電力輔助服務市場技術領域，該方法包括：根據(jù)歷史可信度指標將電動汽車集群分級，并確定各級別集群的初始備用容量，歷史可信度指標用于衡量電動汽車集群在過去提供備用容量時的信用表現(xiàn)，將各級別集群的初始備用容量輸入至競標策略優(yōu)化模型，通過優(yōu)化算法優(yōu)化各級別集群的初始備用容量，得到各級別集群的目標備用容量，競標策略優(yōu)化模型用于最大化風險凈收益，根據(jù)各級別集群的目標備用容量對電動汽車集群進行調(diào)度。通過歷史可信度指標對電動汽車集群進行初步分級，采用優(yōu)化算法進一步優(yōu)化分級，確保集電商能夠在緊急情況下獲得可靠的備用資源，同時最大化其經(jīng)濟收益。

技術研發(fā)人員：薛禹勝,楊之樂,周文康,謝東亮,郭媛君,吳巨愛
受保護的技術使用者：南瑞集團有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/2