基于大数据服务平台的电动汽车有序充放电管理

电动汽车(electric vehicle,EV)有序充放电管理可以促进错峰用电和平抑可再生能源发电出力波动。然而,在需求侧,EV有序充放电管理还存在调度任务难执行、充放电参与不便利和信息交互不通畅等问题。在此背景下,分别针对"配电系统-EV"层面和"输电系统-配电系统"层面制定EV有序充放电管理策略。首先,针对在"配电系统-用户"层面的EV大量分散接入、难以统一优化的问题,采用虚拟电厂(virtual power plant,VPP)建模,并制定灵活的管理机制来引导EV有序充放电。为此,开发多功能大数据服务平台(multi-function big-data service platform,M DSP)来分析EV的充放电特性,并通过发布分时电价和签订EV短期充放电协议(short-term charging and discharging agreement,SCDA)等措施,减小EV充放电功率预测不确定性对配电系统调度和运行的影响。接着,基于在"配电系统-EV"层面预测的EV充放电功率,建立"输电系统-配电系统"层面的双层分阶段机会约束规划模型;该模型分别以输电系统调度机构和VPP为上层和下层模型的优化主体,并包括日前优化和实时优化2个阶段。最后,对IEEE 30节点电力系统进行扩展,形成包括输电和配电网络的87节点算例系统,并用该系统对所提出的方法进行说明。