关键词：电动汽车;辅助服务;数据驱动;广义储能系统;电动汽车与电网互动;可调度容量;聚合模型;双层聚类
摘 要：大规模电动汽车聚合可调度容量是含电动汽车的虚拟电厂参与多层级多场景电力平衡辅助服务的重要技术指标之一。然而,现有电动汽车聚合可调度容量模型难以适应大规模电动汽车与省级电力调度中心互动场景。为此，文中从面向电力系统调峰、调频和调压多级多场景调控新视角，提出了数据驱动和机器学习相结合的双层聚类电动汽车聚合可调度容量建模方法。该方法通过构建电动汽车-充电桩广义储能单元的个体可调度容量模型，结合基于密度空间的聚类算法和改进的自组织映射深度聚类算法，有效地融合了电动汽车电量的时间分布和充电桩的空间分布特性，构建了面向调峰、调频和调压多场景调控的聚合可调度容量模型。采用了某省实际充电记录数据对提出的方法进行了验证，获得了“早间型“”中午型“”晚间型”等多种充电画像类型，实现了时空分布各异的电动汽车广义储能系统的自主聚合和省市级规模电动汽车参与电网不同辅助服务潜能的评估，并为聚合可调度容量的预测奠定了数据基础。
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