专利示意图

一、技术领域

协调配电网调度服务的技术领域

二、专利介绍

1.专利信息

专利类型：发明

专利权人：清华大学深圳国际研究生院

申请号：202211543981.5

发明人：许银亮、杨弘榕

2.专利说明书摘要

本发明公开了基于深度强化学习的两阶段电动汽车协调配网辅助服务的调度方法，包括：建立基于配电网模型、电动汽车电池动态特性模型、充电价格激励模型以及放电价格激励模型的调度策略模型，调度策略模型经过基于高斯混合模型的两阶段训练方法进行训练；调度过程中，使用基于电动汽车能源可用性标准的K-均值聚类方法来选择进行配网辅助服务的电动汽车；建立数据模拟器后，在离线阶段，使用真实数据和模拟数据的混合数据进行预训练，在在线阶段，使用实时数据进行训练。本发明提出的调度方法，能够有效提升训练速度和模型鲁棒性，并减少在线启动过程中的累积电压误差和违规电动车充电比例，从而解决实时削峰和电压调节问题。

3.创新点

本发明是一种基于深度强化学习的考虑到价格激励的协调充电方案，以解决实时削峰和电压调节问题。且本发明提出了一种新的电动汽车用户参与意愿的建模方法，该方法衡量了多属性态度对电动汽车用户选择的影响，并同时考虑了电动汽车用户、充电站和电网的利润。此外，本发明提出了基于K-means聚类方法的电动车能量可用性标准，以评估电动车的能量状态进行调度，并为每个电动车定义了一个松弛时间，以评估其调度潜力并满足电动车出发时的充电需求。

4.痛点问题

（1）电动汽车充电辅助服务的监管方案可以归纳为两类：电动汽车充电协调和价格激励，然而，现有的方案只考虑其中之一，由于这两种方法之间的强关联性，使得提出的方案不具备可行性。此外，现有方案对电动汽车用户的需求响应评价方式比较粗糙，大多只提出简单线性模型以反映用户对价格激励的实际反应，且忽略了电动汽车的电荷状态和电动车车主充电需求对意愿度的影响，这使得现有方案在实际运行中难以获得良好的效果；

（2）现有方法通常使用电动汽车实时电荷状态和出发/停车时间作为聚类算法选择电动汽车参与调峰辅助服务的标准，但这不能很好地反映EV的调度优先级。对于电池容量大的电动车来说，高SOC并不意味着充电时间短，而对于容量小的电动车来说，停放时间短也未必说明充电任务紧迫，现有方案未能设定有效的电动汽车参与电网辅助服务的标准以保障电动汽车用户的充电需求；

（3）此外，现有电动汽车的调度方案都是基于模型的传统优化方法，依赖于电动车状态和电网的完整和准确的信息，这在现实中很难获得。因为运行环境随时间的动态变化特性和电动车充电行为的不确定性，基于模型的方法可能无法有效地解决复杂的优化问题，随着配电网规模和电动汽车规模的增加，基于模型的方法的计算复杂性将给系统运营商带来很大的计算成本。

5.技术优势

所提方法充分挖掘电动汽车灵活电力资源的调度潜力，使电网侧节点电压稳定回升至规定范围，负荷峰谷差减小，避免了传输线路阻塞问题。聚合商侧负荷波动率降低，利润也有显著提升。而电动汽车也能够在辅助服务结束后达到预期SOC值，因此，该方法兼顾了电网侧，聚合商、电动汽车用户三方的利益。

三、产业化信息

1.应用场景

电动汽车的大量普及将对电网的安全和经济运行带来重大的负面影响，未经协调的大规模电动汽车充电及其随机行为可能会给配电网带来严重的负担，非管理式电动汽车充电增加了高峰时段的负荷需求，可能造成设备和线路堵塞，并严重威胁电力系统的稳定运行；在一定时间特定范围内的大量电动汽车将导致电力需求激增，从而使线路损耗增加并造成电压下降，一旦电压下降到一定水平，电网将无法供电。随着车联网（V2G）技术的主动功率控制技术和四象限智能充电器技术的发展，电动汽车也可以作为灵活储能资源为电网提供辅助服务，为配电网的稳定运行发挥重要作用。

2.合作方式

面议

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