CN106845727A - 考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站启发式规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站启发式规划方法，包括：电动汽车充电点的时空分布预测，确定快速充电站的候选站址空间；根据电动汽车充电点的时空分布预测结果利用中心极限定理确定快速充电站的服务半径；根据快速充电站的候选站址空间和快速充电站的服务半径确定快速充电站的候选站址空间中所有候选站址按照充电需求由大到小排序的队列；按照启发式规则考虑配网潮流约束确定最终的快速充电站的站址和容量，从而得到快速充电站的规划方案。本发明规划方法中综合考虑电动汽车用户的出行需求和配电网的潮流约束，通过选择快速充电站的位置和容量在保障电动汽车用户的交通出行需求的同时满足配电网潮流约束。

Description

考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站启发式规划方法

技术领域

本发明属于电动汽车快速充电站规划技术领域，涉及配电网潮流约束和交通出行需求的选址定容启发式规划方法。

背景技术

目前为止，充电站规划方面的研究还比较初步，尚没有形成全面而系统的充电站规划模型与方法。现有的有关选址定容的方法，多数以俘获最大的交通网络流量对充电站进行选址定容或者以充电站运营商所获得的净现值收益最大为目标进行充电站规划方案的优选。然而，由于电动汽车特有的电池属性，基于机动车出行历史数据以俘获最大交通流量为目标的快速充电站规划方法并不一定能很好的俘获电动汽车充电需求点的分布信息，而考虑充电需求点的分布可更加精确的确定快速充电站的候选站址；同时由于充电站既是交通基础设施也是电力设施的二重属性，在规划中还应综合考虑电动汽车用户的出行需求和配电网的潮流约束，属于典型的多学科交叉问题。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，综合考虑配网潮流约束和交通出行需求，提出了一种高速公路电动汽车快速充电站启发式规划方法，解决高速公路上电动汽车快速充电站的选址和定容的问题。该启发式规划方法：1)结合电动汽车交通出行特征信息考虑电动汽车充电需求点的分布以给出快速充电站的候选站址空间；2)通过提出一种启发式规则来考虑配网潮流约束，确定一种规划方案。该规划方案可在保障电动汽车用户的交通出行需求的同时满足配网潮流约束。

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站启发式规划方法，主要包括确定电动汽车充电点的时空分布预测，确定快速充电站的服务半径和确定候选地址的充电需求，从而得到电动汽车快速充电站的规划方案；具体步骤如下：

步骤一：电动汽车充电点的时空分布预测：确定高速公路中每辆电动汽车需要充电的位置和时间；每个位置即为一个快速充电站的候选站址，快速充电站的候选站址的集合即为快速充电站的候选站址空间；

步骤二：根据步骤一电动汽车充电点的时空分布预测结果，利用中心极限定理确定快速充电站的服务半径SR；

步骤三：根据步骤一确定的快速充电站的候选站址空间和步骤二确定的快速充电站的服务半径SR，利用共享型最近邻居聚类算法确定每个候选站址的充电需求；最后确定快速充电站的候选站址空间中所有候选站址按照充电需求由大到小排序的队列CD；

步骤四：确定快速充电站的规划方案：根据以上步骤确定的电动汽车需要充电的位置和时间，快速充电站的服务半径SR和候选站址充电需求的排序队列CD，按照启发式规则考虑配网潮流约束确定最终的快速充电站的站址和容量，从而得到快速充电站的规划方案，具体步骤如下所示：

步骤4-1：取i＝1；

步骤4-2：根据步骤三得到的队列CD，取CD(i)为第一个候选站址；

步骤4-3：相邻电动汽车快速充电站之间的距离满足公式(1)；依次搜寻队列CD中满足公式(1)的候选站址，从而确定一组候选站址方案。

SR≤D_nei≤2*SR (1)

式(1)，D_nei是两个相邻电动汽车快速充电站之间的距离；

步骤4-4：利用步骤一得到的电动汽车需要充电的位置和时间和步骤4-3得到的候选站址方案，利用定容模型，确定所述候选站址方案中每个候选快速充电站的容量，从而确定充电机个数；所述定容模型的优化目标是充电机成本和等待成本之和最小，确定快速充电站的充电机台数，所述定容模型如公式(2)和公式(3)所示：

min z＝C_sc+C_wL_s (2)

s.t.W_s≤t_w (3)

式(2)和式(3)中，z是总成本；C_w是每个电动汽车用户单位时间的时间成本；C_s是一个充电机的每一小时的投资成本，其中，V₀是一个充电机的一次性购买成本；i_r是利率；p是一个充电机的使用寿命；L_s平均等待队长，W_s是平均等待时间，并按照快速充电站服务系统满足排队论M/M/S模型，确定平均等待队长L_s和平均等待时间W_s；t_w是一个时间常数，t_w为10到40min；至此得到一快速充电站的候选规划方案；

步骤4-5：判断该快速充电站的候选规划方案是否满足配网潮流约束，如果满足潮流约束，则将该快速充电站的候选规划方案定为快速充电站的规划方案；如果不满足潮流约束，且i≤n，则i＝i+1，返回步骤4-2，直至满足潮流约束；如果不满足潮流约束且i＞n，则配网需要升级改造。

本发明中，考虑的配网潮流约束包括潮流等式约束、电压约束和线路电流约束；

潮流等式约束：

式(4)中，n_k是配网节点数，是节点i的电压向量，P_i和Q_i分别是节点i注入的有功功率和无功功率，是配网络节点导纳矩阵元素Y_ji的共轭复数；

电压约束：V_k,min<V_k<V_k,max k∈n_k (5)

式(5)中，V_k是节点k的电压，V_k,max和V_k,min分别是节点k所允许的最小电压和最大电压；

线路电流约束：I_l≤I_l,max l∈n_l (6)

式(6)中，I_l为线路l的电流，I_l,max是线路l所允许的最大电流值。

与现有的规划方法相比，本发明的有益效果是：

本发明结合电动汽车交通出行特征信息考虑电动汽车充电需求点的分布以给出快速充电站的候选站址空间；通过提出一种启发式规则来考虑配网潮流约束，以确定一种规划方案。该规划方案可在保障电动汽车用户的交通出行需求的同时满足配网潮流约束。

附图说明

图1是本发明规划方法的流程图；

图2是考虑和未考虑配网潮流约束两种规划方案的配电系统电压分布图；

图3是本发明具体实施方式中一算例系统示意图；

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明作进一步说明如下：

如图1所示，本发明一种考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站启发式规划方法，其特征在于，包括电动汽车充电点的时空分布预测，确定快速充电站的服务半径和确定候选地址的充电需求，从而得到电动汽车快速充电站的规划方案。步骤如下：

步骤一：电动汽车(EV)充电点的时空分布预测：确定高速公路中每辆EV需要充电的位置和时间；每个位置即为一个快速充电站的候选站址，快速充电站的候选站址的集合即为快速充电站的候选站址空间；具体内容如下：

步骤1-1：获取如下基础数据：

电动汽车数据：包括EV类型、每类EV类型的电池容量的概率密度函数、每类EV类型的电池容量的上下边界、每类EV类型的电池容量与其续航里程的数学关系；

交通数据：包括交通起止点概率矩阵P_m×m和汽车进入高速公路时间t_s的概率分布；

通过交通起止点调查数据得到高速出入口交通起止点矩阵A_m×m，利用该高速出入口交通起止点矩阵A_m×m根据下式得到P_m×m；

p_ij＝a_ij/B_i(1≤i≤m,1≤j≤m)

式中，m是高速公路出入口个数，a_ij是每天从高速出入口i到高速出入口j汽车的平均数量，p_ij是指某一汽车每天从高速出入口i到高速出入口j的概率；B_i每天从高速出入口i进入高速公路的汽车的平均数量，其计算公式如下

高速公路基本信息：包括出入口个数，出入口编号，出入口坐标，出入口之间的距离；仿真算例中选取了一段高速公路，该路段共有6个出入口并且每个出入口距离参考出入口1的距离分别为0，10.4，57，82.7，109.1和114km，如图3中三角形所示。假设高速公路中电动汽车快速充电站的规划方案需满足电动汽车双向充电需求。

步骤1-2：确定如下数据：确定不同EV类型的比例、每天进入高速公路的EV的平均数量EB_t、每天从高速出入口i进入高速公路的EV的平均数量EB_i；仿真算例中假设从6个路口进入的电动汽车数量占进入高速总汽车数量5％。其中每种电动汽车类型(L7e，M1，N1和N2)的比例分别是1.49％，87.51％，10％和1％。

步骤1-3：确定进入高速公路的所有电动汽车充电点的位置和时间。

步骤二：根据步骤一电动汽车充电点的时空分布预测结果，利用中心极限定理确定快速充电站的服务半径SR；即统计所有电动汽车需要充电后能行驶的最远距离Ran_sc，利用中心极限定理，由拟合的正态分布得到99％的电动汽车在余下电量时都可以行驶的距离，将该距离定义为所有快速充电站的服务半径SR。

步骤三：根据步骤一确定的快速充电站的候选空间和步骤二确定的快速充电站的服务半径SR，利用共享型最近邻居聚类算法确定每个候选站址的充电需求。最后确定快速充电站的候选站址空间中所有候选站址按照充电需求由大到小排序的队列CD；包括：

步骤3-1：确定距离矩阵D，其中，d_ij代表需要充电的位置P_i到需要充电的位置P_j之间的距离，i，j属于1～n，n为需要充电的电动车总数；

步骤3-2：确定相似度矩阵S。根据距离矩阵D，确定每个需要充电的位置所在服务半径SR内包含的需要充电的位置的个数；需要充电的位置P_i和需要充电的位置P_j的相似度s_ij：

s_ij＝size(NN(i)∩NN(j))

式中，NN(i)和NN(j)分别是需要充电的位置P_i和P_j所在服务半径SR内的需要充电的位置的集合；size是求集合NN(i)和NN(j)交集中元素的个数；

步骤3-3：确定候选站址的充电需求。将相似度矩阵S按行求和得到每个需要充电的位置的充电需求l_1,j；

步骤3-4：将充电需求按从大到小进行排序即确定候选站址充电需求的排序队列CD，公式如下：

CD＝sort(l)

式中sort是指将充电需求按从大到小进行排序。

步骤四：确定快速充电站的规划方案：根据以上步骤确定的电动汽车需要充电的位置和时间，快速充电站的服务半径SR和候选站址充电需求的排序队列CD，按照启发式规则考虑配网潮流约束确定最终的快速充电站的站址和容量，从而得到快速充电站的规划方案，具体步骤如下所示：

步骤4-1：取i＝1；

步骤4-2：根据步骤三得到的队列CD，取CD(i)为第一个候选站址；

步骤4-3：相邻电动汽车快速充电站之间的距离满足公式(1)；依次搜寻队列CD中满足公式(1)的候选站址，从而确定一组候选站址方案。

SR≤D_nei≤2*SR (1)

式(1)，D_nei是两个相邻电动汽车快速充电站之间的距离；

步骤4-4：利用步骤一得到的电动汽车需要充电的位置和时间和步骤4-3得到的候选站址方案，利用定容模型，确定所述候选站址方案中每个候选快速充电站的容量，从而确定充电机个数；

所述定容模型的优化目标是充电机成本和等待成本之和最小，确定快速充电站的充电机台数，所述定容模型如公式(2)和公式(3)所示：

min z＝C_sc+C_wL_s (2)

s.t.W_s≤t_w (3)

式(2)和式(3)中，

z是总成本；

C_w是每个电动汽车用户单位时间的时间成本；

C_s是一个充电机的每一小时的投资成本，其中，V₀是一个充电机的一次性购买成本；i_r是利率；p是一个充电机的使用寿命；

L_s平均等待队长，W_s是平均等待时间，并按照快速充电站服务系统满足排队论M/M/S模型，确定平均等待队长L_s和平均等待时间W_s；

t_w是一个时间常数，t_w为10到40min；

至此得到一快速充电站的候选规划方案；

步骤4-5：判断该快速充电站的候选规划方案是否满足配网潮流约束，

如果不满足潮流约束，且i≤n，则i＝i+1，返回步骤4-2；

如果不满足潮流约束且i＞n，则配网需要升级改造；

如果满足潮流约束，则将该快速充电站的候选规划方案定为快速充电站的规划方案。

本发明中考虑的配网潮流约束包括潮流等式约束、电压约束和线路电流约束；

潮流等式约束：

式(4)中，n_k是配网节点数，是节点i的电压向量，P_i和Q_i分别是节点i注入的有功功率和无功功率，是配网络节点导纳矩阵元素Y_ji的共轭复数；

电压约束：

V_k,min<V_k<V_k,max k∈n_k (5)

式(5)中，V_k是节点k的电压，V_k,max和V_k,min分别是节点k所允许的最小电压和最大电压；

线路电流约束：

I_l≤I_l,max l∈n_l (6)

式(6)中，I_l为线路l的电流，I_l,max是线路l所允许的最大电流值。

研究材料：

下面结合一个算例来介绍本发明的实施方法和实际效果，本算例选取一段高速公路路段作为测试路网。假设该路段上的配网结构是在典型三馈线系统的基础上的扩充，额定电压为35kV。所述算例系统仿真参数见表1。假设路网中的6个出入口分别与配网中8，14，16，24，26，30节点在空间上对应，如图3所示。假设在某个快速充电站映射到电网时，遵循就近原则：将快速充电站的负荷接入到距离该站最近的出入口所对应的配网节点中。

设置一个“极端场景”，在该极端场景中假设充电负荷峰值和常规负荷峰值在时间上是重合的。在极端场景下分析规划方案是否满足配网的潮流约束，目的就是验证启发式规划方法的有效性。

表1算例系统仿真参数

规划方案1：不考虑配网潮流约束时所得的规划方案如表2所示。

规划方案2：利用本发明考虑配网潮流约束时得到的规划方案如表3所示。

表2不考虑配网潮流约束时的规划方案

表3考虑配网潮流约束时的规划方案

表4不同规划方案的相关参数对比

表4中给出了两种规划方案在充电机总个数，峰值服务EV总数，覆盖需要充电的EV总数，网损和便利性成本方面的对比。从表4中可以看出，考虑配网约束的规划方案是以减少快速充电站网络峰值服务EV总数和EV的便利性成本为代价来满足配网安全性约束。但是两种方案都能满足了电动汽车的出行需求。由于等待时间的约束条件，在满足同样的充电需求时，充电机总数变化不大，只是充电机个数在空间的分布发生变化。

图2给出了两种规划方案的配网节点电压分布。由图2中可以看到在不考虑配网约束时优化选择充电需求较大的规划方案，会造成较多的充电负荷接入到配网节点14和26中。从而引起馈线2和4电压发生越线，不满足配网运行的约束。而考虑配网约束之后的规划方案会将配网节点14和26中部分负荷移到配网节点16中，使得规划方案满足配网运行约束。

以上所述仅是本发明的一个应用场景，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化，或者应用到其他高速公路上，应属本发明的覆盖范围。

Claims (2)

1.一种考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站启发式规划方法，其特征在于，包括电动汽车充电点的时空分布预测，确定快速充电站的服务半径和确定候选地址的充电需求，从而得到电动汽车快速充电站的规划方案；具体步骤如下：

步骤一：电动汽车充电点的时空分布预测：确定高速公路中每辆电动汽车需要充电的位置和时间；每个位置即为一个快速充电站的候选站址，快速充电站的候选站址的集合即为快速充电站的候选站址空间；

步骤二：根据步骤一电动汽车充电点的时空分布预测结果，利用中心极限定理确定快速充电站的服务半径SR；

步骤三：根据步骤一确定的快速充电站的候选站址空间和步骤二确定的快速充电站的服务半径SR，利用共享型最近邻居聚类算法确定每个候选站址的充电需求；最后确定快速充电站的候选站址空间中所有候选站址按照充电需求由大到小排序的队列CD；

步骤四：确定快速充电站的规划方案：根据以上步骤确定的电动汽车需要充电的位置和时间，快速充电站的服务半径SR和候选站址充电需求的排序队列CD，按照启发式规则考虑配网潮流约束确定最终的快速充电站的站址和容量，从而得到快速充电站的规划方案，具体步骤如下所示：

步骤4-1：取i＝1；

步骤4-2：根据步骤三得到的队列CD，取CD(i)为第一个候选站址；

步骤4-3：相邻电动汽车快速充电站之间的距离满足公式(1)；依次搜寻队列CD中满足公式(1)的候选站址，从而确定一组候选站址方案。

SR≤D_nei≤2*SR (1)

式(1)中，D_nei是两个相邻电动汽车快速充电站之间的距离；

步骤4-4：利用步骤一得到的电动汽车需要充电的位置和时间和步骤4-3得到的候选站址方案，利用定容模型，确定所述候选站址方案中每个候选快速充电站的容量，从而确定充电机个数；

所述定容模型的优化目标是充电机成本和等待成本之和最小，确定快速充电站的充电机台数，所述定容模型如公式(2)和公式(3)所示：

min z＝C_sc+C_wL_s (2)

s.t.W_s≤t_w (3)

式(2)和式(3)中，

z是总成本；

C_w是每个电动汽车用户单位时间的时间成本；

C_s是一个充电机的每一小时的投资成本，其中，V₀是一个充电机的一次性购买成本；i_r是利率；p是一个充电机的使用寿命；

L_s平均等待队长，W_s是平均等待时间，并按照快速充电站服务系统满足排队论M/M/S模型，确定平均等待队长L_s和平均等待时间W_s；

t_w是一个时间常数，t_w为10到40min；

至此得到一快速充电站的候选规划方案；

步骤4-5：判断该快速充电站的候选规划方案是否满足配网潮流约束，

如果满足潮流约束，则将该快速充电站的候选规划方案定为快速充电站的规划方案，

如果不满足潮流约束，且i≤n，则i＝i+1，返回步骤4-2，直至满足满足潮流约束为止；

如果不满足潮流约束且i＞n，则配网需要升级改造。

2.根据权利要求1所述考虑配网潮流约束的高速公路快速充电站启发式规划方法，其特征在于，考虑的配网潮流约束包括潮流等式约束、电压约束和线路电流约束；

潮流等式约束：

$\begin{array}{cc}{\stackrel{\&CenterDot;}{U}}_i\underset{j=1}{\overset{n_k}{\mathrm{\&Sigma;}}}\stackrel{*}{Y_{ij}}\stackrel{*}{U_j}=P_i+Q_i& i\&Element;n_k\end{array}---\left(4\right)$

式(4)中，n_k是配网节点数，是节点i的电压向量，P_i和Q_i分别是节点i注入的有功功率和无功功率，是配网络节点导纳矩阵元素Y_ji的共轭复数；

电压约束：

V_k,min<V_k<V_k,max k∈n_k (5)

式(5)中，V_k是节点k的电压，V_k,max和V_k,min分别是节点k所允许的最小电压和最大电压；

线路电流约束：

I_l≤I_l,max l∈n_l (6)

式(6)中，I_l为线路l的电流，I_l,max是线路l所允许的最大电流值。