CN110086186B - 一种计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，考虑利用负荷侧的可控负荷特性进行针对城市配电网的电压调控，当出现负荷消耗功率不平衡时，可利用电动汽车V2G运行模式充放电，作为系统的电压控制手段；考虑路灯的运行时间，通过路灯充电桩尽可能充分利用配变容量，提高配变经济容量的利用；综合利用系统内通过路灯充电桩充放电的可控负荷特性、有载调压变压器以及电容器的调压能力，可有效减少有载调压变压器和电容器的设备损耗，避免其余无功补偿设备的投运，减少投资成本，保证电压快速恢复，提高整体策略的经济性。

Description

一种计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法

技术领域

本发明涉及一种城市配电网电压控制方法，具体是一种计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，属于电力系统配电网电压控制领域。

背景技术

在目前配电网中，影响电压水平的不确定因素多为负荷波动，而大规模电动汽车接入配电网，其充电和放电将会加大配电网的节点电压偏差、降低配电网的电能质量。电动汽车的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战，增加电动汽车充电桩是必然的发展趋势，将其与路灯相结合更能减少占地空间提高使用效率。在未来的配电系统中，负荷渗透率将会逐渐增加，使得电压波动、越限等问题更加突出，用户对供电质量和安全可靠性要求将不断提高，配电网的供电质量问题也严重影响着重要用户供电安全。因此，需要更为有效的电压控制方式维持电压水平。

为解决以上问题而大力改造和新建配电网络在技术、资金和效益上都存在相当的难度，目前电压控制方式大多为传统调压方法，如增加无功补偿装置、改变变压器分接头档位等，但考虑有载调压变压器和电容器组在动作时会产生一定的设备损耗并影响使用年限，若动作次数或投切组数过多，则会降低其使用率。电动汽车规模的逐渐增大，虽接入电网的大规模路灯充电桩无序充电对电网产生巨大影响，但电动汽车与电网互动(Vehicleto Grid，V2G)概念的提出，为配电网电压控制提供了新的调节手段，有文献提出了考虑EV随机性充电负荷的配电网无功电压协调优化方法，但未将其作为一种电压控制措施参与调压，也有文献建立了考虑分布式电源、EV与负荷的有功功率调节的微电网电压调节模型，但未考虑各调节措施在运行时的费用成本问题。目前文献大多是对含电动汽车的配电网的协调运行进行了研究，未针对电压调控方式与资源协调进行具体说明。同时，因城市路灯有运行的固定时间，系统中供道路照明的配电变压器在路灯的非运行时间，其容量得不到充分利用，或者由于目前配变配置容量较大，其负荷率相对较低，达不到其经济容量的利用。因此，有文献提出通过对路灯进行改造，通过LED灯替换传统高压钠灯进行节能，并对路灯式充电桩推广应用进行了可行性分析。

对于电动汽车这类典型的可控负荷，其充电桩区域布局不合理，覆盖面积较小，充电站点较为集中，不利于用户方便使用；城市路灯运行时间固定，配变容量得不到充分利用；对于城市配电网电压控制方式中，增加储能和无功补偿装置成本较高，电网负荷过大，在负荷消耗功率不平衡环境下，经济性问题需要进一步考虑；考虑需求侧响应的配电网电压调节不能只考虑网源侧，需要结合负荷侧进行电压质量改善以及控制费用、成本之间的经济关系进行权衡。

综上所述，对于负荷渗透率逐渐增大的配电网，同时考虑电动汽车用户的行驶里程、充电需求以及接入配电网的时间都有很强的不确定性，故需对路灯充电桩接入电网对配电网的影响进行深入研究以保证供电质量和用户满意度，并需将已有的控制方式与不断发展出现的新型产物相结合，提出更加符合当前配电网电压的控制方法。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明提供一种计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，考虑路灯运行时间特性以及相应配电变压器容量，并计及用户需求相应特性，解决由于负荷消耗不平衡产生的城市配电网电压越限问题。

为了解决所述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，其特征在于：本方法增加了路灯充电桩在城市配电网电压控制中的作用，将通过路灯充电桩的电动汽车充放电作为电压控制的手段之一，包括以下步骤：

S01)、计算计及城市配电网中含路灯充电桩的各节点电压，判断配电网中各节点电压是否越限，若在电压期望值内，直接输出各节点电压值，若出现越限节点，进行下一步；

S02)、进行一级调压，调度中心预估系统内有载调压变压器分接头档位和电容器投切组数投入最大时的电压恢复情况，若预估后电压可回升至规定范围内，以该项措施为动作成本最小为目标建立调压模型，得出最优动作情况；

S03)、若预估电压未能回升至规定范围内，则考虑配电变压器经济容量的限制，将通过路灯充电桩运行在V2G模式下的电动汽车参与电压调控，V2G模式指电动汽车与电网互动模式；

S04)、建立以通过路灯充电桩充放电的电动汽车成本以及有载调压变压器和电容器调控成本最小为目标的电压控制模型，电动汽车成本考虑配电变压器容量、用户需求响应和路灯运行时间特性，求解得出系统内可控资源的合理配置。

进一步的，步骤03)具体为：将通过路灯充电桩运行在V2G模式下的电动汽车参与电压调控时考虑用户本身行为习惯，根据统计数据拟合得出电动汽车用户日行驶里程d的概率密度函数为：

μ_d为日行驶里程期望值，σ_d为日行驶里程标准差；假设车主在某日外出返回时有一定的概率会开始充电，若充电则充满为止，则外出返回开始充电时刻满足的概率分布密度与充电持续时间的概率分布密度分别如公式7和8所示，

式中，σ_s为充电时刻标准差，μ_s为EV充电时刻期望，x为开始充电时刻，P_sec为单辆电动汽车充电功率，采用蒙特卡洛法模拟得到系统中每一个时段电动汽车充电总负荷的期望，得知电动汽车充电负荷功率的时段分布不均，波动幅度较大；

以变压器的负荷率在0.5～0.6时对应的变压器容量称为经济容量，若城市供电网络中某节点设有M辆电动汽车可通过改造后的路灯充电桩充放电，每辆电动汽车相互独立，在某一时段t内，电动汽车的充放电总功率P_{LED_EV,t}为接入配电网的电动汽车充放电功率之和，

考虑道路照明时间的特殊性与节能性，结合路灯改为LED后变压器的升压器的剩余容量，分别对白天和晚间的电动汽车充电总功率进行限制，白天时电动汽车充放电总功率的电压器容量应不大于其自身60％容量，即白天路灯关闭时可通过路灯充电桩充电的电动汽车总功率P_{LED_EV_tch}为：

0＜P_{LED_EV_tch}＜60％P_TL-P_{LDi_t} (10)，

式中，P_TL为变压器有功容量，

S_TL为变压器容量，

为功率因数，P_{LDi_t}为白天t时刻节点i上常规负荷有功消耗功率；夜晚路灯全部运行时可通过路灯充电桩充电的电动汽车总功率P_{LED_EV_tnch}为：P_TL-P_LED-P_{LNi_t}＜P_{LED_EV_tnch}＜60％P_TL(11)，式中，P_LED为LED路灯消耗功率，P_{LNi_t}为晚间t时刻节点i上常规负荷有功消耗功率；

将参与配电网调控的电动汽车作为激励性的需求响应，将其作为确定了参与集中调度，假设电动汽车在运行时的消耗总电量为定值，系统则可在各时段根据电网功率需求对其进行调控，以μ表示用户的需求响应(Demand Response，DR)参与意愿，即考虑用户参与DR的负荷值占原始负荷值的比例，因此，负荷特性可表示为：

(1-μ)P_{LED_EV 0,t}≤P_{LED_EV,t}≤P_{LED_EV 0,t} (12)

式中，P_{LED_EV 0,t}为t时刻通过路灯充电桩充放电的电动汽车负荷原始值，0＜μ＜1；

调度中心根据建立的路灯充电桩-电动汽车负荷模型以及考虑需求响应的负荷特性负荷特性，可以确定每一时段内可调控的电动汽车充放电功率。

进一步的，步骤S02建立的以有载调压变压器和电容器动作成本最小为目标的电压控制模型为：

minF＝ω₁C_TL+ω₂C_C (1)，

式1中，F为城市配电网电压调控成本，C_TL、C_C分别为有载调压变压器及电容器动作成本；ω₁、ω₂为有载调压变压器和电容器参与调压的可控资源权重系数，

式2中，c_INC为有载调压变压器设备安装费用，L_TL为设备使用寿命，z为一天内最大动作次数，ΔZ_{TL_t}为t时段其对应的分接头变化次数；c_SSP为电容器单组设备费用，L_CL为设备使用寿命，ΔQ_{C_t}为t时段电容器无功变化量；

电压控制模型的约束条件包括等式约束和不等式约束，等式约束条件为配电网节点有功、无功平衡方程：

式3中，P_Gi、Q_Gi和P_Li、Q_Li分别为节点i上发电机的有功、无功功率和常规负荷的有功、无功消耗功率；U_i、U_j分别是节点i与节点j的电压幅值；G_ij、B_ij、θ_ij分别为节点i和节点j之间的电导、电纳和电压相角差；

不等式约束包括有载调压变压器分接头档位约束T_{TLi_t}、并联电容器投切容量约束Q_{C_t}以及电压约束U_i，

其中，T_{TLi_max}、T_{TLi_min}分别为有载变压器分接头可调档位上、下限；Q_{C_max}、Q_{C_min}分别为电容器投切容量上、下限；U_i为系统中各节点电压，U_{i_max}、U_{i_min}分别为节点电压上下限值，分别取为0.95U_N与1.05U_N，U_N为电压额定值；

根据约束条件对电压控制模型优化求解，求出使城市配电网电压调控成本最低的ω₁、ω₂。

进一步的，S04建立的电压控制模型为：

式13中，C_{LED_EV,i}为通过路灯桩充放电的用户补偿代价函数，N为电动汽车并网节点数，C_TL为有载调压变压器动作成本，C_C为电容器调控成本，ω₁、ω₂、ω₃为参与调压的可控资源权重系数，

式14中，k_{LED_EVc}为给予用户的充放电单位电量补贴系数，其中包含通过对灯桩充放电的电动汽车的通信费用、用户舒适度损失费用、经济损失费用；

不等式约束在式4基础上增加下列约束：

其中，P_{LED_EVdi_t}为一天内可通过路灯充电桩放电的电动汽车总功率；P_{EVdi_min}、P_{EVdi_max}分别为节点i上可调控的放电最大、最小有功功率；

根据约束条件对电压调控模型优化求解，计算使电压控制成本最小的ω₁、ω₂、ω₃。

进一步的，采用粒子群算法对电压控制模型求解，电压控制模型中的状态变量包括节点有功、无功，在确定控制变量之后，这些变量可以通过潮流计算求得，控制变量有：

P_{LED_EVchi}、P_EVdi为电动汽车充、放电有功功率，T_api为有载调压变压器分接头档位，C_i为电容器投切组数，由粒子群优化算法计算出一天内某时刻最优的光伏无功值、电动汽车可调控容量，求解过程中，因适应度函数包含节点电压偏差最小罚函数，在每一次的适应度函数值更新前需计算一次潮流，以确定当前节点电压。

进一步的，在更新适应度值之前，需将有载调压变压器档位和电容器投切组数这类离散变量进行离散化处理，将其变为连续变量再进行潮流计算，重新计算各节点电压。

进一步的，公式6和8中，μ_d取值3.2，σ_d取值0.88，公式8中，σ_s取值3.4，μ_s取值17.6，公式10中，

取值0.95。

进一步的，路灯充电桩的路灯为LED灯。

本发明的有益效果：考虑利用负荷侧的可控负荷特性进行针对城市配电网的电压调控，当出现负荷消耗功率不平衡时，可利用电动汽车V2G运行模式充放电，作为系统的电压控制手段；通过以LED灯代替传统高压钠灯，对城市路灯的改造，可释放一定的配电变压器容量，考虑路灯的运行时间，通过路灯充电桩尽可能充分利用配变容量，提高配变经济容量的利用；综合利用系统内通过路灯充电桩充放电的可控负荷特性、有载调压变压器以及电容器的调压能力，可有效减少有载调压变压器和电容器的设备损耗，避免其余无功补偿设备的投运，减少投资成本，保证电压快速恢复，提高整体策略的经济性。

附图说明

图1为24小时电动汽车负荷曲线图；

图2为考虑路灯充电桩的城市配电网多级电压控制流程图；

图3为粒子群算法流程图；

图4为改进的含路灯充电桩的城市配电网结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明。

实施例1

本实施例公开一种计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，本方法在城市配电网的电压控制中增加了路灯充电桩在电压控制中农的作用，即将通过路灯充电桩的电动汽车充放电作为电压值控制的手段之一。在传统配电网中并未考虑通过路灯的充电桩为电动汽车所使用，因此，本实施例里对路灯进行改造，在传统路灯上增加充电桩或者将传统高压钠灯改为LED灯，利用路灯运行时间特性，可利用其剩余配电变压器的容量，并以此作为一种调压措施控制电压水平。

本实施例所述方法包括以下步骤：

S01)、计算计及城市配电网中含路灯充电桩的各节点电压，判断配电网中各节点电压是否越限，若在电压期望值内，直接输出各节点电压值，若出现越限节点，进行下一步；

S02)、进行一级调压，调度中心预估系统内有载调压变压器分接头档位和电容器投切组数投入最大时的电压恢复情况，若预估后电压可回升至规定范围内，以该项措施为动作成本最小为目标建立调压模型，得出最优动作情况；

S03)、若预估电压未能回升至规定范围内，则考虑配电变压器经济容量的限制，将通过路灯充电桩运行在V2G模式下的电动汽车参与电压调控，V2G模式指电动汽车与电网互动模式；

S04)、建立以通过路灯充电桩充放电的电动汽车成本以及有载调压变压器和电容器调控成本最小为目标的电压控制模型，电动汽车成本考虑配电变压器容量、用户需求响应和路灯运行时间特性，求解得出系统内可控资源的合理配置。

电动汽车作为一类典型的柔性可控负荷，可通过集中调度与电网进行功率及能量交互，与电源侧共同控制可实现配电网的功率平衡。由于电动汽车可响应电网调度信号，因此在系统需要时可通过V2G模式与电力系统进行电能交互。电动汽车的行驶里程、充电需求以及接入配电网的时间都有很强的不确定性，考虑对其进行调控时需要满足用户本身的出行需求前提。

因城市中电动汽车用户多为常规充电方式，这里所考虑的接入电网中的电动汽车充电方式全部为常规充电。常规充电即慢速充电，是目前比较普及的充电方式，其可直接采用用户普通方式充电也可接入充电桩进行充电，其充电时间根据充电机功率的不同而存在差异。

常规充电方式的充电过程满足锂电池的充电特性，分为恒压和恒流2个阶段。因为恒压阶段时间较短，并且随着技术进步有进一步缩短的趋势，因此按照一般的处理方式将常规充电方式的功率特性近似处理为恒功率特性。

由于EV的充放电是一个强不确定性过程，因此很难从机理方向对EV充放电进行建模，目前对其采用较多的是基于统计数据规律的蒙特卡洛抽样建模方法。EV的充/放电负荷主要受车主的行驶特性、充放电方式、充放电时长、电池特性，以及EV的发展规模等因素的影响。用户行为主要由EV的日行驶里程以及进行充放电过程的起始时刻决定，同时结合最大似然估计法大致可统计出EV用户的日行驶里程d近似服从对数—正态分布，其概率密度函数为：

式中：μ_d为日行驶里程期望值，取值3.2；σ_d为日行驶里程标准差，取值0.88。

假设车主在某日外出返回时有一定的概率会开始充电，若充电则充满为止，则外出返回开始充电时刻满足的概率分布密度与充电持续时间的概率分布密度分别如公式7和8所示，

式中，σ_s为充电时刻标准差，取值3.4，μ_s为EV充电时刻期望，取值17.6，μ_d、σ_d的取值与公式6相同，x为开始充电时刻，P_sec为单辆电动汽车充电功率。

采用蒙特卡洛法模拟得到系统中每一个时段电动汽车充电总负荷的期望如图1所示，得知电动汽车充电负荷功率的时段分布不均，波动幅度较大；

城市供电网络中对于道路照明用的变压器一般按常规的电力变压器设计选择原则，习惯于以道路照明变压器的负荷率不宜大于60％选定变压器容量。在负载相对稳定且连续生产的情况下，一般配电变压器的负载率在0.5～0.6之间效率相对最高，此时对应变压器的容量称为经济容量。而对于道路照明，也就是供路灯用变压器负荷有一定特殊性，如白天时，照明设施关闭，变压器处于空载运行；晚间照明设施全开，变压器处于满负荷运行状态，且在不同季节总运行时间有所不同，例如，变压器在夏季高温时段运行时间明显短于冬季低温时段。

为结合电动汽车充电桩与路灯的建设，为充分发挥节能作用，整体路灯充电桩建设即将传统高压钠灯改造为LED路灯，节省50％左右的容量供充电桩使用。目前而言，市场上的充电桩多采用交流供电模式，因此这里选择为交流充放电方式的充电桩供电动汽车使用。

若城市供电网络中某节点设有M辆电动汽车可通过改造后的路灯充电桩充放电，每辆电动汽车相互独立，则在时段t内EV的充放电总功率P_LED-EV,t为接入系统的EV充放电功率之和。

考虑道路照明时间的特殊性与节能性，结合路灯改为LED后变压器的升压器的剩余容量，分别对白天和晚间的电动汽车充电总功率进行限制，白天时电动汽车充放电总功率的电压器容量应不大于其自身60％容量，即白天路灯关闭时可通过路灯充电桩充电的电动汽车总功率P_{LED_EV_tch}为：

0＜P_{LED_EV_tch}＜60％P_TL-P_{LDi_t} (10)，式中，P_TL为变压器有功容量，

S_TL为变压器容量，

为功率因数，取0.95，P_{LDi_t}为白天t时刻节点i上常规负荷有功消耗功率。

假设晚间道路照明全部运行，电动汽车的可充电总功率应大于变压器容量与LED总功率以及常规负荷总功率之差，即利用变压器剩余容量进行电动汽车充电，即路灯全部运行时可通过路灯充电桩充电的电动汽车总功率P_{LED_EV_tnch}为：

P_TL-P_LED-P_{LNi_t}＜P_{LED_EV_tnch}＜60％P_TL (11)，

式中，P_LED为LED路灯消耗功率，P_{LNi_t}为晚间t时刻节点i上常规负荷有功消耗功率。

同时考虑系统层面，用户的需求响应可由用电设备自身的负荷特性决定，其参与意愿同样是影响不同时段需求响应可用程度的重要因素。电动汽车在被调控过程中必然会影响到用户舒适度与经济性，因此将其作为激励型DR参与配电网的调控。一般情况下，此类负荷用户需与售电方签订合同，合同中约定负荷的响应容量、响应持续时间以及惩罚标准等内容。为保证优化的响应容量满足合同要求，规避其不确定性的影响，将其作为确定量参与调度优化。

将参与配电网调控的电动汽车作为激励性的需求响应，将其作为确定了参与集中调度，假设电动汽车在运行时的消耗总电量为定值，系统则可在各时段根据电网功率需求对其进行调控，以μ表示用户的需求响应(Demand Response，DR)参与意愿，即考虑用户参与DR的负荷值占原始负荷值的比例。因此，负荷特性可表示为：

(1-μ)P_{LED_EV 0,t}≤P_{LED_EV,t}≤P_{LED_EV 0,t} (12)

式中，P_{LED_EV 0,t}为t时刻通过路灯充电桩充放电的电动汽车负荷原始值，0＜μ＜1。

因此，通过对LED-EV负荷模型的建立以及考虑需求响应的负荷特性，使得调度中心可以确定每一时段内可调控的电动汽车充放电功率，如图1所示。

一定数量的电动汽车放电可以对线路电压进行提升，当作为负荷大量充电时则可能会使线路电压有所下降。因此，对于具备V2G技术的电动汽车，可将其动力电池作为一个较大容量的储能单元，在电动汽车通过路灯式充电桩向城市供电网回馈电能，缓解配电网峰期用电负荷压力所造成的电压水平偏低现象，在此模式运行下，电动汽车具有较大优化空间和调度灵活性。

对于城市供电网络负荷消耗功率不平衡所引起的系统电压越限，将城市道路照明和电动汽车作为典型多元负荷作为城市供电网的电压控制手段，同时考虑变压器的容量问题，根据系统内各资源特性，结合传统调压措施，构成多级电压控制。

一级电压调控：当系统出现负荷过重情况时，首先通过协调控制有载调压变压器分接头档位和电容器投切组数对系统进行调压。一级电压调控即为步骤S02建立的电压调控模型。

二级电压调控：若在以及调压后未能满足电压偏移要求，在考虑电动汽车具有V2G模式后，可通过对接入路灯式在充电桩的电动汽车充放电管理进行电压的调控，需考虑其变压器经济容量的限制。二级电压调控即为步骤S04建立的电压调控模型。具体控制方法框图如附图2。

本实施例中，步骤S02建立的以有载调压变压器和电容器动作成本最小为目标的电压控制模型为：

minF＝ω₁C_TL+ω₂C_C (1)，

式1中，F为城市配电网电压调控成本，C_TL、C_C分别为有载调压变压器及电容器动作成本；ω₁、ω₂为有载调压变压器和电容器参与调压的可控资源权重系数，

式2中，c_INC为有载调压变压器设备安装费用，L_TL为设备使用寿命，z为一天内最大动作次数，ΔZ_{TL_t}为t时段其对应的分接头变化次数；c_SSP为电容器单组设备费用，L_CL为设备使用寿命，ΔQ_{C_t}为t时段电容器无功变化量；

电压控制模型的约束条件包括等式约束和不等式约束，等式约束条件为配电网节点有功、无功平衡方程：

式3中，P_Gi、Q_Gi和P_Li、Q_Li分别为节点i上发电机的有功、无功功率和常规负荷的有功、无功消耗功率；U_i、U_j分别是节点i与节点j的电压幅值；G_ij、B_ij、θ_ij分别为节点i和节点j之间的电导、电纳和电压相角差；

不等式约束包括有载调压变压器分接头档位约束T_{TLi_t}、并联电容器投切容量约束Q_{C_t}以及电压约束U_i，

其中，T_{TLi_max}、T_{TLi_min}分别为有载变压器分接头可调档位上、下限；Q_{C_max}、Q_{C_min}分别为电容器投切容量上、下限；U_i为系统中各节点电压，U_{i_max}、U_{i_min}分别为节点电压上下限值，分别取为0.95U_N与1.05U_N，U_N为电压额定值；

根据约束条件对模型进行优化求解，求得使调控成本最小的有载调压变压器和电容器组的出力情况，即ω₁、ω₂的取值。

本实施例中，S04建立的电压控制模型为：

式13中，C_{LED_EV,i}为通过路灯桩充放电的用户补偿代价函数，N为电动汽车并网节点数，C_TL为有载调压变压器动作成本，C_C为电容器调控成本，ω₁、ω₂、ω₃为参与调压的可控资源权重系数，

式14中，k_{LED_EVc}为给予用户的充放电单位电量补贴系数，其中包含通过对灯桩充放电的电动汽车的通信费用、用户舒适度损失费用、经济损失费用；

不等式约束在公式4的基础上增加以下约束条件：

其中，P_{LED_EVdi_t}为一天内可通过路灯充电桩放电的电动汽车总功率；P_{EVdi_min}、P_{EVdi_max}分别为节点i上可调控的放电最大、最小有功功率；

根据约束条件对模型进行优化求解，计算使电压控制成本最小的ω₁、ω₂、ω₃。本实施例中，采用粒子群算法对电压控制模型求解，电压控制模型中的状态变量包括节点有功、无功，在确定控制变量之后，这些变量可以通过潮流计算求得，控制变量有：

P_{LED_EVchi}、P_EVdi为电动汽车充、放电有功功率(一级电压调控时不涉及此控制变量，为0)，T_api为有载调压变压器分接头档位；C_i为电容器投切组数，由粒子群优化算法计算出一天内某时刻最优的光伏无功值、电动汽车可调控容量。求解过程中，因适应度函数包含节点电压偏差最小罚函数，在每一次的适应度函数值更新前需计算一次潮流，以确定当前节点电压。在更新适应度值之前，需将有载调压变压器档位和电容器投切组数这类离散变量进行离散化处理，将其变为连续变量再进行潮流计算，重新计算各节点电压。

如图4所示，为改进的含路灯充电桩的城市配电网结构示意图，当出现负荷消耗功率不平衡时，可利用电动汽车V2G运行模式充放电，作为系统的电压控制手段。

以上描述的仅是本发明的基本原理和优选实施例，本领域技术人员根据本发明做出的改进和替换，属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，其特征在于：本方法增加了路灯充电桩在城市配电网电压控制中的作用，将通过路灯充电桩的电动汽车充放电作为电压控制的手段之一，包括以下步骤：

S01)、计算计及城市配电网中含路灯充电桩的各节点电压，判断配电网中各节点电压是否越限，若在电压期望值内，直接输出各节点电压值，若出现越限节点，进行下一步；

S02)、进行一级调压，调度中心预估系统内有载调压变压器分接头档位和电容器投切组数投入最大时的电压恢复情况，若预估后电压可回升至规定范围内，以该项措施为动作成本最小为目标建立调压模型，得出最优动作情况；

S03)、若预估电压未能回升至规定范围内，则考虑配电变压器经济容量的限制，将通过路灯充电桩运行在V2G模式下的电动汽车参与电压调控，V2G模式指电动汽车与电网互动模式；

步骤S03)具体为：将通过路灯充电桩运行在V2G模式下的电动汽车参与电压调控时考虑用户本身行为习惯，根据统计数据拟合得出电动汽车用户日行驶里程d的概率密度函数为：

μ_d为日行驶里程期望值，σ_d为日行驶里程标准差；假设车主在某日外出返回时有一定的概率会开始充电，若充电则充满为止，则外出返回开始充电时刻满足的概率分布密度与充电持续时间的概率分布密度分别如公式7和8所示，

式中，σ_s为充电时刻标准差，μ_s为EV充电时刻期望，x为开始充电时刻，P_sec为单辆电动汽车充电功率，采用蒙特卡洛法模拟得到系统中每一个时段电动汽车充电总负荷的期望，得知电动汽车充电负荷功率的时段分布不均，波动幅度较大；

以变压器的负荷率在0.5～0.6时对应的变压器容量称为经济容量，若城市供电网络中某节点设有M辆电动汽车可通过改造后的路灯充电桩充放电，每辆电动汽车相互独立，在某一时段t内，电动汽车的充放电总功率P_{LED_EV,t}为接入配电网的电动汽车充放电功率之和，

考虑道路照明时间的特殊性与节能性，结合路灯改为LED后变压器的升压器的剩余容量，分别对白天和晚间的电动汽车充电总功率进行限制，白天时电动汽车充电总功率的电压器容量应不大于其自身60％容量，即白天路灯关闭时可通过路灯充电桩充电的电动汽车总功率P_{LED_EV_tch}为：

0＜P_{LED_EV_tch}＜60％P_TL-P_{LDi_t} (10)，

式中，P_TL为变压器有功容量，

S_TL为变压器容量，

为功率因数，P_{LDi_t}为白天t时刻节点i上常规负荷有功消耗功率；

夜晚路灯全部运行时可通过路灯充电桩充电的电动汽车总功率P_{LED_EV_tnch}为：

P_TL-P_LED-P_{LNi_t}＜P_{LED_EV_tnch}＜60％P_TL (11)，

式中，P_LED为LED路灯消耗功率，P_{LNi_t}为晚间t时刻节点i上常规负荷有功消耗功率；

将参与配电网调控的电动汽车作为激励性的需求响应，将其作为确定量参与集中调度，假设电动汽车在运行时的消耗总电量为定值，系统则可在各时段根据电网功率需求对其进行调控，以μ表示用户的需求响应参与意愿，即考虑用户参与需求响应的负荷值占原始负荷值的比例，因此，负荷特性可表示为：

(1-μ)P_{LED_EV0,t}≤P_{LED_EV,t}≤P_{LED_EV0,t} (12)

式中，P_{LED_EV0,t}为t时刻通过路灯充电桩充放电的电动汽车负荷原始值，0＜μ＜1；

调度中心根据建立的路灯充电桩-电动汽车负荷模型以及考虑需求响应的负荷特性，可以确定每一时段内可调控的电动汽车充放电功率；

S04)、建立以通过路灯充电桩充放电的电动汽车成本以及有载调压变压器和电容器调控成本最小为目标的电压控制模型，电动汽车成本考虑配电变压器容量、用户需求响应和路灯运行时间特性，求解得出系统内可控资源的合理配置。

2.根据权利要求1所述的计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，其特征在于：步骤S02建立的以有载调压变压器和电容器动作成本最小为目标的电压控制模型为：

minF＝ω₁C_TL+ω₂C_C (1)，

式1中，F为城市配电网电压调控成本，C_TL、C_C分别为有载调压变压器及电容器动作成本；ω₁、ω₂为有载调压变压器和电容器参与调压的可控资源权重系数，式2中，c_INC为有载调压变压器设备安装费用，L_TL为设备使用寿命，z为一天内最大动作次数，ΔZ_{TL_t}为t时段其对应的分接头变化次数；c_SSP为电容器单组设备费用，L_CL为设备使用寿命，ΔQ_{C_t}为t时段电容器无功变化量；

电压控制模型的约束条件包括等式约束和不等式约束，等式约束条件为配电网节点有功、无功平衡方程：

式3中，P_Gi、Q_Gi和P_Li、Q_Li分别为节点i上发电机的有功、无功功率和常规负荷的有功、无功消耗功率；U_i、U_j分别是节点i与节点j的电压幅值；G_ij、B_ij、θ_ij分别为节点i和节点j之间的电导、电纳和电压相角差；

不等式约束包括有载调压变压器分接头档位约束T_{TLi_t}、并联电容器投切容量约束Q_{C_t}以及电压约束U_i，

其中，T_{TLi_max}、T_{TLi_min}分别为有载变压器分接头可调档位上、下限；Q_{C_max}、Q_{C_min}分别为电容器投切容量上、下限；U_i为系统中各节点电压，U_{i_max}、U_{i_min}分别为节点电压上下限值，分别取0.95U_N与1.05U_N，U_N为电压额定值；

根据约束条件对电压控制模型优化求解，求出使城市配电网电压调控成本最低的ω₁、ω₂。

3.根据权利要求2所述的计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，其特征在于：S04建立的电压控制模型为：

式13中，C_{LED_EV,i}为通过路灯桩充放电的用户补偿代价函数，N为电动汽车并网节点数，C_TL为有载调压变压器动作成本，C_C为电容器调控成本，ω₁、ω₂、ω₃为参与调压的可控资源权重系数，

k＝3；

式14中，k_{LED_EVc}为给予用户的充放电单位电量补贴系数，其中包含通过对灯桩充放电的电动汽车的通信费用、用户舒适度损失费用、经济损失费用；

不等式约束在式4基础上增加下列约束：

其中，P_{LED_EVdi_t}为一天内可通过路灯充电桩放电的电动汽车总功率；P_{EVdi_min}、P_{EVdi_max}分别为节点i上可调控的放电最大、最小有功功率；

根据约束条件对电压调控模型优化求解，计算使电压控制成本最小的ω₁、ω₂、ω₃。

4.根据权利要求2或3所述的计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，其特征在于：采用粒子群算法对电压控制模型求解，电压控制模型中的状态变量包括节点有功、无功，在确定控制变量之后，这些变量可以通过潮流计算求得，控制变量有：

P_{LED_EVchi}、P_EVdi为电动汽车充、放电有功功率，T_api为有载调压变压器分接头档位，C_i为电容器投切组数，由粒子群优化算法计算出一天内某时刻最优的光伏无功值、电动汽车可调控容量，求解过程中，因适应度函数包含节点电压偏差最小罚函数，在每一次的适应度函数值更新前需计算一次潮流，以确定当前节点电压。

5.根据权利要求4所述的计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，其特征在于：在更新适应度值之前，需将有载调压变压器档位和电容器投切组数这类离散变量进行离散化处理，将其变为连续变量再进行潮流计算，重新计算各节点电压。

6.根据权利要求1所述的计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，其特征在于：公式6和8中，μ_d取值3.2，σ_d取值0.88，公式8中，σ_s取值3.4，μ_s取值17.6，公式10中，

取值0.95。

7.根据权利要求1所述的计及路灯充电桩的城市配电网电压控制方法，其特征在于：路灯充电桩的路灯为LED。

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