CN117977599B - 含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法、***、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电力调度技术领域，公开了一种含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法、***、设备和介质，所述方法包括：根据电动汽车的充电方式，建立电动汽车模型，所述充电方式包括额定功率充电、可调节充电和灵活充放电；根据虚拟电厂的资源类型和所述电动汽车模型，建立虚拟电厂调度模型；对所述虚拟电厂调度模型进行计算，得到虚拟电厂的调度结果。本发明将电动汽车作为特殊的储能单元参与虚拟电厂的调度，减少了普通储能的使用成本，在加入充电桩后，减少了储能电池的充放电循环次数，从而提升了虚拟电厂的经济效益，并且促进了可再生能源的消纳。
Description
技术领域
本发明涉及电力调度技术领域，特别是涉及一种含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法、***、设备和介质。
背景技术
随着化石能源枯竭和环境污染问题的加剧,大力发展可再生能源已成为各国实现低碳经济、构建可持续发展能源体系的战略选择。然而,可再生能源的输出功率存在显著的间歇性和强随机波动性，直接并网运行可能影响整体电力***的安全稳定经济运行。这极大地阻碍了其推广应用。此外，传统电力能源生态***是“源随荷动”的运行模式，如果需求侧负荷显著增加，而供电侧提供的电力远远不足时，两端的供需不平衡将严重威胁电力***的安全稳定运转。因此，“源随荷动”模式亟需向“源荷互动”模式转变。
为了解决这一问题，研究人员提出了虚拟电厂技术。虚拟电厂主要由分布式能源、储能***和负载组成。作为一种高度灵活、适应性强的资源整合手段，虚拟电厂同时具有生产者和消费者的双重身份，可以根据需求和来源改变运行状态，真正实现源与负荷的互动。其中分布式能源和可调资源是虚拟电厂进行调度策略研究的重点。而随着电动汽车关键技术的不断发展，未来势必有更多的电动汽车参与到大电网的运行中来。但是目前针对虚拟电厂的资源调度方法缺乏对电动汽车的有效研究。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法、***、设备和介质，通过虚拟电厂技术利用电动汽车的储能特性，和多种资源一同参与电力市场，达到减少储能电池的充放电循环次数，促进可再生能源的消纳的技术效果。
第一方面，本发明提供了一种含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法，所述方法包括：
根据电动汽车的充电方式，建立电动汽车模型，所述充电方式包括额定功率充电、可调节充电和灵活充放电；
根据虚拟电厂的资源类型和所述电动汽车模型，建立虚拟电厂调度模型；所述虚拟电厂调度模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数以虚拟电厂的收益最大化构建得到，所述约束条件包括最低充电量约束条件、爬坡约束条件和灵活度约束条件，所述灵活度约束条件由虚拟电厂的调控灵活度构建得到；
对所述虚拟电厂调度模型进行计算，得到虚拟电厂的调度结果。
进一步地，采用如下公式表示所述电动汽车模型：
当采用额定功率充电时：
当采用可调节充电时：
当采用灵活充放电时：
式中，表示电动汽车在t时刻的荷电状态，/>表示充电功率系数，表示电动汽车在t时刻的实际功率，/>表示两个时刻之间的时间差，/>表示电动汽车的额定功率，/>表示放电功率系数，/>表示电动汽车接入充电桩时的初始荷电状态，/>表示充电阈值，/>表示电动汽车的额定充电功率，/>表示电动汽车的额定放电功率。
进一步地，所述最低充电量约束条件和所述爬坡约束条件的构建步骤包括：
根据电动汽车的荷电状态，构建最低充电量约束条件；
根据虚拟电厂的输出功率，构建爬坡约束条件。
进一步地，所述灵活度约束条件的构建步骤包括：
根据电动汽车的不同充电方式，计算电动汽车的调控灵活度；
根据储能***的储能状态，得到储能***的调控灵活度；
根据电动汽车的调控灵活度和储能***的调控灵活度，得到虚拟电厂的调控灵活度；
根据虚拟电厂的调控灵活度，建立灵活度约束条件。
进一步地，采用如下公式表示目标函数：
式中，表示虚拟电厂的收益，/>表示储能***的使用成本，/>表示电动汽车充电桩供电收益，/>表示电力市场交易收益；
采用如下公式表示最低充电量约束条件：
00
式中，表示电动汽车结束充电时的荷电状态，/>表示每辆电动汽车的最小充电比例，/>表示电动汽车接入充电桩时的初始荷电状态；
采用如下公式表示爬坡约束条件：
式中，表示虚拟电厂在t时刻的输出功率，/>表示光伏在t时刻的输出功率，/>表示储能***在t时刻的输出功率，/>表示电动汽车充电桩功率，/>表示实时市场购买功率，/>表示功率波动阈值；
采用如下公式表示灵活度约束条件：
式中，表示虚拟电厂在t时刻的向上灵活度，/>表示虚拟电厂在t时刻的向下灵活度，/>和/>分别表示向上灵活度的下限和向下灵活度的上限。
进一步地，采用如下公式表示储能***的使用成本：
式中，S表示储能***的度电成本，T表示时长；
采用如下公式表示电动汽车充电桩供电收益：
式中，a和b分别表示可调节充电和灵活充放电的电动汽车数量，和/>表示可调节充电和灵活充放电的充电价格，/>表示第i辆采用可调节充电模式的电动汽车的荷电状态，/>表示第i辆采用灵活充放电模式的电动汽车的荷电状态；
采用如下公式表示电力市场交易收益：
式中，表示虚拟电厂实时市场购电成本，/>表示日前市场售电收益。
进一步地，采用如下公式表示电动汽车的调控灵活度：
式中，表示电动汽车的向上灵活度，/>和/>分别表示可调节充电和灵活充放电的电动汽车数量，/>表示第i辆电动汽车的实际功率，/>表示第i辆电动汽车的额定放电功率，/>表示第i辆电动汽车的额定充电功率，/>表示电动汽车的向下灵活度；
采用如下公式表示虚拟电厂的调控灵活度：
式中，和/>分别表示储能***的向上灵活度和向下灵活度。
第二方面，本发明提供了一种含有电动汽车的虚拟电厂的调度***，所述***包括：
电动汽车建模模块，用于根据电动汽车的充电方式，建立电动汽车模型，所述充电方式包括额定功率充电、可调节充电和灵活充放电；
虚拟电厂建模模块，用于根据虚拟电厂的资源类型和所述电动汽车模型，建立虚拟电厂调度模型；所述虚拟电厂调度模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数以虚拟电厂的收益最大化构建得到，所述约束条件包括最低充电量约束条件、爬坡约束条件和灵活度约束条件，所述灵活度约束条件由虚拟电厂的调控灵活度构建得到；
调度优化模块，用于对所述虚拟电厂调度模型进行计算，得到虚拟电厂的调度结果。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明提供了一种含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法、***、设备和介质，通过所述方法，将实际问题转换为线性规划问题，通过求解得到虚拟电厂内电动汽车充电桩和储能最佳输出功率，通过对虚拟电厂的调度进行优化，避免了调节资源配置不足或过度配置，提高了虚拟电厂的经济效益和灵活性，减少了储能电池的充放电循环次数，促进了可再生能源的消纳。
附图说明
图1是本发明实施例中含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中虚拟电厂内部资源结构示意图；
图3是本发明实施例中三种电动汽车充电方式的对比图；
图4是本发明实施例中优化前后的虚拟电厂输出功率对比图；
图5是本发明实施例中含有电动汽车的虚拟电厂的调度***的结构示意图；
图6是本发明实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明第一实施例提出的一种含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法，其中，包括步骤S10~S30：
步骤S10，根据电动汽车的充电方式，建立电动汽车模型，所述充电方式包括额定功率充电、可调节充电和灵活充放电；
步骤S20，根据虚拟电厂的资源类型和所述电动汽车模型，建立虚拟电厂调度模型；所述虚拟电厂调度模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数以虚拟电厂的收益最大化构建得到，所述约束条件包括最低充电量约束条件、爬坡约束条件和灵活度约束条件，所述灵活度约束条件由虚拟电厂的调控灵活度构建得到；
步骤S30，对所述虚拟电厂调度模型进行计算，得到虚拟电厂的调度结果。
本发明中的虚拟电厂中的资源类型包括可控资源、不可控资源以及不可调负荷，请参阅图2，光伏发电以最大功率点跟踪模式工作，输出功率不可调，因此将光伏资源作为不可控资源，可控资源则包括电动汽车和储能***，因此电动汽车和储能***都属于可调设备。而不可调负荷则是指无法进行调控的负荷设备。在现有的虚拟电厂调控方法中大多针对光储资源进行研究，缺乏对电动汽车的考量，为此，本发明提供了一种虚拟电厂的调度方法，将电动汽车并入虚拟电厂的可调资源。
在本发明中，首先根据虚拟电厂中的各种资源类型进行资源建模，其中光伏资源和储能***资源的建模可以参考现有的建模方法，在此并不做过多说明，下面着重对电动汽车的精细化建模进行说明。在对电动汽车的建模过程中，首先建立电动汽车的荷电状态表示关系，即当电动汽车实际功率大于零时，处于充电状态；小于零时，处于放电状态：
式中，表示电动汽车在t时刻的荷电状态，/>表示充电功率系数，表示电动汽车在t时刻的实际功率，/>表示两个时刻之间的时间差，/>表示电动汽车的额定功率，/>表示放电功率系数。
在本实施例中，考虑电动汽车的三种充电方式，请参阅图3，分别为额定功率充电、可调节充电和灵活充放电。具体的说，额定功率充电是指电动汽车一般采用“先恒流再恒压”的充电方式，而恒流充电的充电时间较长，且在充电过程中电池两端电压变化很小，可近似认为是恒功率充电。该充电方式认为电动汽车的实际功率始终与额定充电功率相同，因此使用该充电方式的电动汽车纳入不可调负荷考虑。其功率的表示公式为：
式中，表示电动汽车的额定充电功率，/>表示电动汽车接入充电桩时的初始荷电状态。
对于可调节充电模式，指的是电动汽车的荷电状态达到充电阈值/>前以额定充电功率进行充电，达到充电阈值/>后则可用改变实际充电功率，如果将阈值设置为0，则可以认为是全程可调，设定该充电模式下的电动汽车数量为at，那么该充电模式下的电动汽车的实际功率可以表示为：
式中，表示电动汽车的额定充电功率，/>表示电动汽车的充电阈值。
对于灵活充放电模式，该充电模式与可调节充电不同的是，该充电方式下在电动汽车的荷电状态达到充电阈值后，实际功率/>可为负值，即可以进行放电，设定该充电模式的电动汽车的数量为/>，那么该充电模式下的电动汽车的实际功率可以表示为：
式中，表示电动汽车的额定放电功率。
在对电动汽车进行建模之后，根据可控资源的灵活度，来建立虚拟电厂调度模型，本实施例中的虚拟电厂调度模型综合考虑了资源的灵活度和经济性来构建。首先对虚拟电厂的调控灵活度进行定义，在本实施例中，虚拟电厂的调控灵活度包括向上灵活度和向下灵活度。根据上述说明可知，由于光伏发电以最大功率点跟踪模式工作，输出功率不可调，而虚拟电厂中的主要可调设备是电动汽车和储能，因此调控灵活度主要由这两类可控资源决定，即采用如下公式表示虚拟电厂的调控灵活度：
式中，和/>分别表示电动汽车的向上灵活度和向下灵活度，和/>分别表示储能***的向上灵活度和向下灵活度，t表示时间，/>和/>分别表示虚拟电厂的向上灵活度和向下灵活度。
其中，电动汽车的灵活度则可以定义为：
式中，表示电动汽车的向上灵活度，/>和/>分别表示可调节充电和灵活充放电的电动汽车数量，/>表示第i辆电动汽车的实际功率，/>表示第i辆电动汽车的额定放电功率，/>表示第i辆电动汽车的额定充电功率，/>表示电动汽车的向下灵活度；
储能***的灵活度则由储能***的储能状态来确定，具体的定义如下表1所示：
表1储能***的调控灵活度
上表1中表示储能***的额定输入功率，/>表示储能***的额定输出功率，/>表示储能***的实际功率。
在对虚拟电厂的调控灵活度进行定义之后，就可以综合考虑灵活度和经济性来构建虚拟电厂调度模型，具体步骤包括：
以虚拟电厂的收益最大化为目标构建目标函数；
根据电动汽车的荷电状态，构建最低充电量约束条件；
根据虚拟电厂的输出功率，构建爬坡约束条件；
根据虚拟电厂的调控灵活度，构建灵活度约束条件；
将所述目标函数、所述最低充电量约束条件、所述爬坡约束条件和所述灵活度约束条件作为虚拟电厂调度模型。
在本实施例中，以虚拟电厂的经济收益最大化作为目标函数，目标函数的建模只考虑变化的部分，包含储能***使用成本、电动汽车充电桩供电收益/>、实时市场购电成本/>、日前市场售电收益/>四个方面。其余较为固定的成本如光伏***运行成本暂不考虑。因此，目标函数可以表示为：
式中，表示虚拟电厂的收益，/>表示储能***的使用成本，/>表示电动汽车充电桩供电收益，/>表示电力市场交易收益。
其中，储能***的使用成本从使用寿命、能量效率、放电深度、容量衰减等因素进行考量，计算出储能电站的度电成本，然后计算储能***的使用成本，其使用成本可以表示为：
式中，S表示储能***的度电成本，T表示时长。
假设计算得储能电站的度电成本为0.62～0.82元/(kW·h)，优选的可以取中间值0.72元/(kW·h)作为S进行使用成本的计算。
对于电动汽车充电桩供电收益，在本实施例中，车辆自身的损耗由用户自行承担，仅考虑向用户的售电收益。额定功率充电模式下的EV与***变动无关，收益固定，故不在此处计算，因此电动汽车充电桩供电收益只需要考虑电动汽车的可调节充电和灵活充放电两种充电模式即可，即电动汽车充电桩供电收益可以表示为：
式中，a和b分别表示可调节充电和灵活充放电的电动汽车数量，和/>表示可调节充电和灵活充放电的充电价格，/>表示第i辆采用可调节充电模式的电动汽车的荷电状态，/>表示第i辆采用灵活充放电模式的电动汽车的荷电状态。
假设以15分钟为时段，一天则可以分为96个时段，假设第t时段可调节充电模式下的电动汽车的数量为at，第t时段灵活充放电模式下的电动汽车的数量为bt，那么，且/>。
对于售电收益则可以表示为：
式中，表示虚拟电厂实时市场购电成本，/>表示日前市场售电收益，/>表示实时市场t时刻的价格，/>表示实时市场t时刻的购买功率，/>表示日前市场t时刻的价格，表示日前市场t时刻的售电功率，/>表示15分钟的交易时间间隔。
在考虑虚拟电厂的经济性构建完成目标函数之后，还需要考虑虚拟电厂的灵活度来构建相应的约束条件，具体约束条件包括：
①最低充电量约束
采用如下公式表示最低充电量约束条件：
00
式中，表示电动汽车结束充电时的荷电状态，/>表示每辆电动汽车的最小充电比例，/>表示电动汽车接入充电桩时的初始荷电状态。
②爬坡约束
虚拟电厂输出功率由光伏功率、储能输出功率/>、EV充电桩功率/>和实时市场购买功率/>共同决定。正常运行时单位时间整个虚拟电厂输出功率/>波动不得过大，因此，采用如下公式表示爬坡约束条件：
式中，表示虚拟电厂在t时刻的输出功率，/>表示光伏在t时刻的输出功率，/>表示储能***在t时刻的输出功率，/>表示电动汽车充电桩功率，/>表示实时市场购买功率，/>表示功率波动阈值。
③灵活度约束
采用如下公式表示灵活度约束条件：
式中，表示虚拟电厂在t时刻的向上灵活度，/>表示虚拟电厂在t时刻的向下灵活度，/>和/>分别表示向上灵活度的下限和向下灵活度的上限。
本发明提出的三种电动汽车充电模式符合目前电动汽车的发展趋势。通过价格激励使得用户愿意把电动汽车作为一种可调资源加入虚拟电厂，实现了用户和虚拟电厂的双赢。其中，灵活充放电模式考虑电动汽车的放电特性，将电动汽车作为特殊的储能单元参与虚拟电厂的调度，减少了普通储能的使用成本。
在虚拟电厂调度模型构建完成之后，就可以使用求解器比如Gurobi对模型进行求解，来解决虚拟电厂的资源调度问题，通过计算可以得到优化后的电动汽车充电桩的输出功率，从而进一步得到优化后的虚拟电厂的输出功率，即可以得到虚拟电厂的资源调度结果。
为了进一步验证本发明提供的调度方法的效果，下面通过实验对本发明提供的调度方法对虚拟电厂的调度优化前后的输出功率进行比较，本实验基于日前的光伏机组出力预测和不可调资源的负荷预测，设定向上和向下灵活性均为40kW，充电桩和储能最大输出功率为7kW和50kW，电动汽车和储能额定容量分别为50kwh和300kWh，零售电力市场中最大购电功率取10kW，通过本发明提供的调度方法对虚拟电厂的输出功率进行优化前后的对比如图4所示，从图4可以看到，优化后的虚拟电厂的输出功率方差缩小了45.5%，即证明了本发明提供的调度方法对虚拟电厂的资源调度具有良好的优化效果。
本实施例提供的一种电动汽车的虚拟电厂的调度方法，本发明将电动汽车作为特殊的储能单元参与虚拟电厂的调度，减少了普通储能的使用成本，在加入充电桩后，减少了储能电池的充放电循环次数，从而提升了虚拟电厂的经济效益，并且促进了可再生能源的消纳，进一步地，本发明探究了灵活度约束对虚拟电厂效益的影响，通过虚拟电厂调度模型证明了灵活度越高，虚拟电厂的效益越低，因此在进行日前规划时，需要平衡好虚拟电厂的经济效益和灵活性，从而为虚拟电厂的调度优化提供了指导。
请参阅图5，基于同一发明构思，本发明第二实施例提出的一种含有电动汽车的虚拟电厂的调度***，包括:
电动汽车建模模块10，用于根据电动汽车的充电方式，建立电动汽车模型，所述充电方式包括额定功率充电、可调节充电和灵活充放电；
虚拟电厂建模模块20，用于根据虚拟电厂的资源类型和所述电动汽车模型，建立虚拟电厂调度模型；所述虚拟电厂调度模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数以虚拟电厂的收益最大化构建得到，所述约束条件包括最低充电量约束条件、爬坡约束条件和灵活度约束条件，所述灵活度约束条件由虚拟电厂的调控灵活度构建得到；
调度优化模块30，用于对所述虚拟电厂调度模型进行计算，得到虚拟电厂的调度结果。
本发明实施例提出的含有电动汽车的虚拟电厂的调度***的技术特征和技术效果与本发明实施例提出的方法相同，在此不予赘述。上述含有电动汽车的虚拟电厂的调度***中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
此外，本发明实施例还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
请参阅图6，一个实施例中计算机设备的内部结构图，该计算机设备具体可以是终端或服务器。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示器和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域普通技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有相同的部件布置。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
综上，本发明实施例提出的一种含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法、***、设备和介质，所述方法通过根据电动汽车的充电方式，建立电动汽车模型，所述充电方式包括额定功率充电、可调节充电和灵活充放电；根据虚拟电厂的资源类型和所述电动汽车模型，建立虚拟电厂调度模型；所述虚拟电厂调度模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数以虚拟电厂的收益最大化构建得到，所述约束条件包括最低充电量约束条件、爬坡约束条件和灵活度约束条件，所述灵活度约束条件由虚拟电厂的调控灵活度构建得到；对所述虚拟电厂调度模型进行计算，得到虚拟电厂的调度结果。本发明将电动汽车作为特殊的储能单元参与虚拟电厂的调度，减少了普通储能的使用成本，在加入充电桩后，减少了储能电池的充放电循环次数，从而提升了虚拟电厂的经济效益，并且促进了可再生能源的消纳。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例直接相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。需要说明的是，上述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法，其特征在于，包括;
根据电动汽车的充电方式，建立电动汽车模型，所述充电方式包括额定功率充电、可调节充电和灵活充放电；
根据虚拟电厂的资源类型和所述电动汽车模型，建立虚拟电厂调度模型；所述虚拟电厂调度模型包括目标函数和约束条件，所述目标函数以虚拟电厂的收益最大化构建得到，所述约束条件包括最低充电量约束条件、爬坡约束条件和灵活度约束条件，所述灵活度约束条件由虚拟电厂的调控灵活度构建得到；
对所述虚拟电厂调度模型进行计算，得到虚拟电厂的调度结果；
其中，采用如下公式表示所述电动汽车模型：
当采用额定功率充电时：
当采用可调节充电时：
当采用灵活充放电时：
式中，表示电动汽车在t时刻的荷电状态，/>表示充电功率系数，/>表示电动汽车在t时刻的实际功率，/>表示两个时刻之间的时间差，/>表示电动汽车的额定功率，/>表示放电功率系数，/>表示电动汽车接入充电桩时的初始荷电状态，表示充电阈值，/>表示电动汽车的额定充电功率，/>表示电动汽车的额定放电功率。
2.根据权利要求1所述的含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法，其特征在于，所述最低充电量约束条件和所述爬坡约束条件的构建步骤包括：
根据电动汽车的荷电状态，构建最低充电量约束条件；
根据虚拟电厂的输出功率，构建爬坡约束条件。
3.根据权利要求2所述的含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法，其特征在于，所述灵活度约束条件的构建步骤包括：
根据电动汽车的不同充电方式，计算电动汽车的调控灵活度；
根据储能***的储能状态，得到储能***的调控灵活度；
根据电动汽车的调控灵活度和储能***的调控灵活度，得到虚拟电厂的调控灵活度；
根据虚拟电厂的调控灵活度，建立灵活度约束条件。
4.根据权利要求3所述的含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法，其特征在于，采用如下公式表示目标函数：
式中，表示虚拟电厂的收益，/>表示储能***的使用成本，/>表示电动汽车充电桩供电收益，/>表示电力市场交易收益；
采用如下公式表示最低充电量约束条件：
式中，表示电动汽车结束充电时的荷电状态，/>表示每辆电动汽车的最小充电比例，/>表示电动汽车接入充电桩时的初始荷电状态；
采用如下公式表示爬坡约束条件：
式中，表示虚拟电厂在t时刻的输出功率，/>表示光伏在t时刻的输出功率，表示储能***在t时刻的输出功率，/>表示电动汽车充电桩功率，/>表示实时市场购买功率，/>表示功率波动阈值；
采用如下公式表示灵活度约束条件：
式中，表示虚拟电厂在t时刻的向上灵活度，/>表示虚拟电厂在t时刻的向下灵活度，/>和/>分别表示向上灵活度的下限和向下灵活度的上限。
5.根据权利要求4所述的含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法，其特征在于，采用如下公式表示储能***的使用成本：
式中，S表示储能***的度电成本，T表示时长；
采用如下公式表示电动汽车充电桩供电收益：
式中，a和b分别表示可调节充电和灵活充放电的电动汽车数量，和/>表示可调节充电和灵活充放电的充电价格，/>表示第i辆采用可调节充电模式的电动汽车的荷电状态，/>表示第i辆采用灵活充放电模式的电动汽车的荷电状态；
采用如下公式表示电力市场交易收益：
式中，表示虚拟电厂实时市场购电成本，/>表示日前市场售电收益。
6.根据权利要求4所述的含有电动汽车的虚拟电厂的调度方法，其特征在于，采用如下公式表示电动汽车的调控灵活度：
式中，表示电动汽车的向上灵活度，/>和/>分别表示可调节充电和灵活充放电的电动汽车数量，/>表示第i辆电动汽车的实际功率，/>表示第i辆电动汽车的额定放电功率，/>表示第i辆电动汽车的额定充电功率，/>表示电动汽车的向下灵活度；
采用如下公式表示虚拟电厂的调控灵活度：
式中，和/>分别表示储能***的向上灵活度和向下灵活度。
7.一种含有电动汽车的虚拟电厂的调度***，其特征在于，包括：
电动汽车建模模块，用于根据电动汽车的充电方式，建立电动汽车模型，所述充电方式包括额定功率充电、可调节充电和灵活充放电；其中，采用如下公式表示所述电动汽车模型：
当采用额定功率充电时：
当采用可调节充电时：
当采用灵活充放电时：
式中，表示电动汽车在t时刻的荷电状态，/>表示充电功率系数，/>表示电动汽车在t时刻的实际功率，/>表示两个时刻之间的时间差，/>表示电动汽车的额定功率，/>表示放电功率系数，/>表示电动汽车接入充电桩时的初始荷电状态，表示充电阈值，/>表示电动汽车的额定充电功率，/>表示电动汽车的额定放电功率；
虚拟电厂建模模块，用于根据虚拟电厂的资源类型和所述电动汽车模型，建立虚拟电厂调度模型；
调度优化模块，用于对所述虚拟电厂调度模型进行计算，得到虚拟电厂的调度结果。
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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