CN110895638B - 考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网模型建立方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网规划模型的建立方法,在电动汽车充电站的选址定容上,将电动汽车的交通流量转换为在交通网络中流动充电需求,基于M/M/s排队模型和交通领域的截流选址模型,建立电动汽车交通网络模型;采用时序法建立分布式电源(包括风电和光伏)和负荷模型,模拟分布式电源和负荷在不同时序场景下的出力或需求;基于等效负荷思想建立配电网中的储能元件模型;以配电网经济性、可靠性和电动汽车充电站截获最大交通流量为目标,建立嵌层规划模型,在内层尽可能优化系统运行的前提下,外层充分改善主动配电网的建设成本投入,提升配网规划的整体经济性,改善配电网的电压分布。
Description
技术领域
本发明涉及电网技术领域,特别是一种考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网规划模型的建立方法。
背景技术
随着分布式电源(Distributed Generation,DG)和电动汽车(Electric Vehicle,EV)的接入,配电网的电力规划内容也变得更为复杂,在接入成本以及综合效益上需要考虑更多的因素。一方面,DG出力和负荷需求具有明显不同的时序特性,合理地接入储能设备可以在用电低谷期储存能量,在用电高峰期释放能量,实现DG和负荷需求之间的互补,降低规划方案的综合成本。另一方面,EV充电站的接入将带来充电负荷,其选址定容问题也将影响配电网的稳定性以及EV出行的便利性。因此,建立有效的含风光储和充电站的规划模型对于主动配电网而言具有十分重要的意义。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供一种考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网规划模型的建立方法,能够同时考虑电力网和交通网的互相影响,在满足多元负荷需求的前提下,使配网规划结果更适应新形势下的能源发展趋势。
本发明采用以下方案实现:一种考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网规划模型的建立方法,包括以下步骤:
步骤S1:建立交通网络,基于M/M/s排队模型和截流选址模型,建立含电动汽车充电站的交通网络;
步骤S2:建立主动配电网模型,基于时序法,建立分布式电源和负荷的时序模型;基于等效负荷原理,建立储能模型;
步骤S3:通过将电动汽车交通流量转换成等效充电站的等效负荷,将交通网和电网耦合在一起,建立考虑交通网络的主动配电网嵌层规划模型。
进一步地,所述步骤S1的具体内容为:
步骤S11:对EV充电电量需求进行计算;
电池组的数量需求进行计算:
式中:NB为每天电池组的需求量;NEVi为第i种EV的保有量;Ldi和L0i分别为第i种EV平均每天的行驶路程以及完整充电一次能够行驶的路程;ai、bi和KEVdi分别为第i种EV的出勤率、更换电池比例以及每辆车装备的电池组数量;
充电电量需求为:
WB=NBPCtcharge/(ηtranηcharge) (2)
式中:ηtran为变压器效率;ηcharge为充电机的效率;
步骤S12:建立充电站选址定容模型;
利用重力空间互动模型,并结合Floyd算法,计算出全系统充电站每年截获的交通流量FCS;其计算式如下所示:
单个充电站截获的交通流量按以下公式计算:
式(3)中:表示最短路径k于时段t的单向交通流量需求的标幺值;ωko和ωkd分别为路径k的起点和终点的交通需求权重,用以表示各交通节点的繁忙程度;Dk为路径k长度的标幺值;σt和σRH分别为EV用户于时段t和高峰时段h的出行比例;Ωod为交通网络中任意起点o到任意终点d的最短路径集合,由Floyd算法求得;T为时间段集合;表示路径k上的流量能否被充电站截获的二值变量,若路径k有经过充电站,则变量为1,否则为0;
根据单个充电站截获的交通流量,计算等效的充电负荷,计算方式如下;
式(5)中,为节点i于时段t截获的交通流量;为路径k是否经过节点i的二值变量;为节点i处是否建设充电站的二值变量;Ω为网络节点的集合;式(6)中为节点i于交通高峰时段待充电车辆的平均到达率即指单位时间内到达充电站接受充电服务的EV数量;为电动汽车充电站每日充电总频次需求,需根据式(2)中的WB计算得到;式(7)中,pCS为单台充电设备的充电功率;μ为单台设备的平均服务率,单位为辆/小时;
步骤S13:基于M/M/s队列模型,把充电站的定容问题转化为如下非线性整数规划问题:
式中:为节点i配置的充电设备数,其乘以pCS即为节点i处充电站的容量;Wi RH和Wallowed分别为交通高峰时段接受充电服务的平均等待时间及其阈值;Pi non为节点i充电站设备全部空闲的概率;为节点i于交通高峰时段的设备平均使用率。
进一步地,所述步骤S2具体包括以下内容:
建立主动配电网模型,基于时序法对分布式电源包含风电和光伏的典型出力和不同类型的典型负荷曲线进行抽样,得到节点i在时刻t的DG出力值PDGi(t)和负荷值PLi(t);基于等效负荷原理,建立储能模型,储能元件调节策略如下;
计算节点i在时刻t的等效负荷Peqi和平均等效负荷Pavi,
Peqi(t)=PLi(t)-PDGi(t) (13)
式中:PLi(t)和PDGi(t)表示节点i在时刻t的负荷值以及DG出力值;
储能元件调节策略具体如下:
当Peqi(t)+ΔP1<<Pavi时,蓄电池充电,ΔP1为充电功率;
若满足|Peqi(t)+ΔP1-Pavi|≤δPavi,则蓄电池充电;δ表示Peqi在其平均值附近的波动系数;
当Peqi(t)-ΔP2>>Pavi时,蓄电池放电,ΔP2为放电功率;
若满足|Peqi(t)-ΔP2-Pavi|≤δPavi,则蓄电池放电。
进一步地,所述步骤S3具体包括以下内容:
嵌层规划模型的目标函数为:
式中:f1表示经济成本,包括建设成本Cinv和运行成本Cope;r为贴现率,η为投资年限;f2表示电压质量指标;为场景s下节点i的电压质量评估函数值;n为网络的节点总数;ΩS为场景的集合;f3表示交通网络满意度指标;pDG为DG单位容量;和分别为光伏和风力发电单位容量的投资成本;ΩPV和ΩWG分别为安装光伏和风机的节点集合;Nj为第j个安装节点的DG个数;cCS为每台充电设备的投资成本;为节点k是否投入储能装置的二值变量;ΩBS为安装储能的节点集合;和分别为储能装置的单位容量成本与充放电功率成本;和分别为储能最大容量和最大充放电功率;和分别为光伏和风力发电的单位运行费用;Δts为场景s下配网年累计运行时间;和分别为场景s下的第j个PV或WG的出力;fe(s)和Pem(s)分别为场景s下的电价和电功率需求;和为场景s下节点i的负荷功率和EV充电功率;为场景s下的电能损耗;Vs,i为场景s下节点i的电压幅值;Vmin和Vmax分别为节点电压的允许下限值和上限值;
嵌层规划模型的约束条件包含交通网约束和电网约束,交通网约束如下:
式中:为节点i配置的充电设备数,其乘以pCS即为节点i处充电站的容量;Wi RH和Wallowed分别为交通高峰时段接受充电服务的平均等待时间及其阈值;Pi non为节点i充电站设备全部空闲的概率;为节点i于交通高峰时段的设备平均使用率;NCS为充电站最大建设数量;
电网约束如下:
配电网潮流约束:
场景机会约束:
DG安装容量约束:
储能容量与充放电功率约束:
式中:为场景s下节点i的无功负荷;和分别为场景s下节点i的DG有功和无功出力;Vs,j为场景s下节点j的电压幅值;Gij和Bij分别为网络导纳;δs,ij为场景s下节点i和j的电压相角差;Ps,ij和分别为线路ij流过的功率和功率限值;Ks为满足机会约束条件的场景个数;γ为置信度;ΩLine为配电网线路集合;和分别为PV和WG的出力上限;ε为DG接入的最大渗透率;和分别为储能节点k当前的设备容量和充放电功率。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
1、本发明能够在最大程度上降低电动汽车充电站的建设成本,降低配电网规划成本。
2、电压稳定性为本发明的规划目标之一,因此本发明能够在最大程度上减小配电网的电压波动程度,使得配电网电压分布更为均匀。
3、本发明将电动汽车网络耦合进电力网络,充分考虑了电动汽车充电对配电网的影响,结合电动汽车充电,制定电网最优的优化调度策略,对电动汽车接入配电网的优化调度有十分显著的现实意义。
附图说明
图1为本发明实施例的风力发电出力功率图。
图2为本发明实施例的光伏发电出力功率图。
图3为本发明实施例的居民负荷功率图。
图4为本发明实施例的商业负荷功率图。
图5为本发明实施例的工业负荷功率图。
图6为本发明实施例的配电网和交通网耦合网络拓扑图。
图7为本发明实施例的规划模型求解流程图。
图8为本发明实施例19EV充电前后的负荷时序特性图。
图9为本发明实施例的春季高峰时段EV充电前后的负荷功率图。
图10为本发明实施例的春季高峰时段EV充电前后的节点电压幅值图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
本实施例提供一种考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网规划模型的建立方法,耦合了电力网和交通网,在考虑主动配电网中的风光储等设备元件的同时,通过将交通网络中电动汽车的交通流量折算成电动汽车充电所需的电力负荷,实现了电动汽车充电站的选址定容。包括以下步骤:
步骤S1:建立交通网络,基于M/M/s排队模型和交通领域的截流选址模型,建立含电动汽车充电站的交通网络;
步骤S2:建立主动配电网模型,基于时序法,建立分布式电源(包含风电和光伏)和负荷的时序模型;基于等效负荷原理,建立储能模型;
步骤S3:通过将电动汽车交通流量转换成等效充电站的等效负荷,将交通网和电网耦合在一起,建立考虑交通网络的主动配电网嵌层规划模型。
在本实施例中,选址定容模型,包括了MMs排队模型和截流选址模型,所述步骤S1的具体内容为:
步骤S11:对EV充电电量需求进行计算;
电池组的数量需求进行计算:
EV一般由几个电池组来提供电能,而每个电池组又由若干个电池串并联构成[12]。因此,可以借助电池组数量需求这个中间变量来分析EV充电需求。
根据用途不同,EV可以分为公交车、公务车、出租车、私家车和其他车(环卫车、邮政车等)。电池组的数量需求主要与各个车型的EV保有量、日行驶里程、出勤率以及更换电池比例等信息有关。因此,本文对电池组的数量需求进行计算,如式(1)所示。
式中:NB为每天电池组的需求量;NEVi为第i种EV的保有量;Ldi和L0i分别为第i种EV平均每天的行驶路程以及完整充电一次能够行驶的路程;ai、bi和KEVdi分别为第i种EV的出勤率、更换电池比例以及每辆车装备的电池组数量;
本实施例假设EV采用统一标准的锂离子电池组,每组由15个单体电池(额定电压为3.65V,额定容量为6A·h)串联而成。本实施例认为其充电过程可以近似为恒功率充电,且单个电池组的充电功率PC近似为1660W,所需时长tcharge为2.5h。另一方面,EV充电站配有大量的充电设备,一套设备由一台变压器及其附属的若干充电机构成。为了方便分析,假设充电站按照EV电池组的最大需求量进行电量配送,则此时充电电量需求为:
WB=NBPCtcharge/(ηtranηcharge) (2)
式中:ηtran为变压器效率;ηcharge为充电机的效率;
步骤S12:建立充电站选址定容模型;
充电站在交通网络中需要覆盖网络中的交通流量,其选址问题通常需要考虑截获尽可能多的流量。本实施例利用重力空间互动模型,并结合Floyd算法,计算出全系统充电站每年截获的交通流量FCS。其计算式如下所示:
单个充电站截获的交通流量按以下公式计算:
式(3)中:表示最短路径k于时段t的单向交通流量需求的标幺值;ωko和ωkd分别为路径k的起点和终点的交通需求权重,用以表示各交通节点的繁忙程度;Dk为路径k长度的标幺值;σt和σRH分别为EV用户于时段t和高峰时段h的出行比例;Ωod为交通网络中任意起点o到任意终点d的最短路径(OD路径)集合,由Floyd算法求得;T为时间段集合;表示路径k上的流量能否被充电站截获的二值变量,若路径k有经过充电站,则变量为1,否则为0;
系统全年截获的交通流量可以作为评价交通网络满意度的标准之一。同时,还将影响各个时段待充电车辆于节点i的平均到达率λi,t、充电功率以及充电站需要配置的充电设备数量。这里假设λi,t分别与充电站截获的交通流量、EV出行比例成正比,
根据单个充电站截获的交通流量,计算等效的充电负荷,计算方式如下;
式(5)中,为节点i于时段t截获的交通流量;为路径k是否经过节点i的二值变量;为节点i处是否建设充电站的二值变量;Ω为网络节点的集合;式(6)中为节点i于交通高峰时段待充电车辆的平均到达率即指单位时间内到达充电站接受充电服务的EV数量;为电动汽车充电站每日充电总频次需求,需根据式(2)中的WB计算得到;式(7)中,pCS为单台充电设备的充电功率;μ为单台设备的平均服务率,单位为辆/小时;
步骤S13:对于充电站而言,服务水平的高低在很大程度上取决于交通高峰时段车主的平均充电等待时间。当充电设备数增加时,充电站的排队问题就能得到缓解,等待时间也会缩短,但也增加了整个系统的投资成本。因此,可以通过设置平均充电等待时间的阈值,建立相关约束条件来配置各充电站的设备数量,达到充电设备投资最优。假定充电站待充电车辆的到达过程和充电服务时长分别采用泊松分布和负指数分布来进行模拟。基于M/M/s队列模型,把充电站的定容问题转化为如下非线性整数规划问题:
式中:为节点i配置的充电设备数,其乘以pCS即为节点i处充电站的容量;Wi RH和Wallowed分别为交通高峰时段接受充电服务的平均等待时间及其阈值;Pi non为节点i充电站设备全部空闲的概率;为节点i于交通高峰时段的设备平均使用率。
据行为科学家研究发现,一个人在排队时的平均逗留时间超过40min或平均等待时间超过10min便会因恼火而离去。考虑到EV充电时间的特殊性,式(A9)的第一个约束可以将阈值设为0.1h。另一方面,为了保证不会形成无限长排队情况,的值必须要满足最基本的充电频次需求,因此要设定式(A9)的第二个约束。
根据上述分析,考虑交通流量的充电站选址定容模型的核心决策变量为其优化过程不仅直接影响了交通网络的满意度指标,还会影响充电功率大小以及充电设备投资成本。因此,该模型可以将交通需求和电力负荷较好地联系起来,进一步体现了配电网与交通网环环相扣、相互影响的关系。
在本实施例中,所述分布式电源(包括风电和光伏)存在明显的间歇性和随机性,受气象条件的限制较大,但随着季节和时序的变化,其出力也存有一定的规律性。在季节特性上,WG出力在冬季达到最大,在夏季最小,而PV恰好相反;在时序特性上,WG在傍晚时分达到最大,而PV在正午具有较大的出力。日常生活中的居民负荷、商业负荷以及工业负荷也具有类似的时序规律,但三类主要负荷由于性质有所差异,变化规律也不尽相同。因此,可以在四个季节中分别选取一个典型日,用24个时刻来模拟每个季节的DG出力以及负荷功率场景,组合成全年的96个场景。风光出力以及三类主要负荷的时序特性曲线如附图1~附图5所示。所述步骤S2具体包括以下内容:
建立主动配电网模型,基于时序法对分布式电源包含风电和光伏的典型出力和不同类型的典型负荷曲线进行抽样,得到节点i在时刻t的DG出力值PDGi(t)和负荷值PLi(t);基于等效负荷原理,建立储能模型,储能元件调节策略如下;
本实施例通过蓄电池来进行储能,提出了一种基于等效负荷的储能协调优化策略。假设风力和光伏发电的输出功率在每个场景内恒定,并以时序特性中的一个典型日作为一个周期进行研究。首先计算节点i在时刻t的等效负荷Peqi和平均等效负荷Pavi,
Peqi(t)=PLi(t)-PDGi(t) (13)
式中:PLi(t)和PDGi(t)表示节点i在时刻t的负荷值以及DG出力值。
基于储能的协调优化策略具体内容如下:
(1)若Peqi远远小于Pavi,则说明此时用电负荷处于低谷期,蓄电池可以通过充电来储存过剩的DG功率。因此,当Peqi(t)+ΔP1<<Pavi时,蓄电池充电,ΔP1为充电功率;
(2)经过一段时间充电后,若Peqi稍小于Pavi则说明出力和需求接近平衡。此时为了抑制等效负荷的波动性,充电条件需要作一些调整。若满足|Peqi(t)+ΔP1-Pavi|≤δPavi,则蓄电池充电;δ表示Peqi在其平均值附近的波动系数;本实施例取0.8。
(3)若Peqi远远大于Pavi,则说明此时用电负荷处于高峰期,蓄电池需要释放功率。因此,当Peqi(t)-ΔP2>>Pavi时,蓄电池放电,ΔP2为放电功率;
(4)经过一段时间放电后,若Peqi稍大于Pavi则说明出力和需求接近平衡。此时为了抑制等效负荷的波动性,放电条件需要作一些调整。若满足|Peqi(t)-ΔP2-Pavi|≤δPavi,则蓄电池放电。
在本实施例中,所述步骤S3具体包括以下内容:
嵌层规划模型的目标函数为:
式中:f1表示经济成本,包括建设成本Cinv和运行成本Cope;r为贴现率,η为投资年限;f2表示电压质量指标;为场景s下节点i的电压质量评估函数值;n为网络的节点总数;ΩS为场景的集合;f3表示交通网络满意度指标;pDG为DG单位容量;和分别为光伏和风力发电单位容量的投资成本;ΩPV和ΩWG分别为安装光伏和风机的节点集合;Nj为第j个安装节点的DG个数;cCS为每台充电设备的投资成本;为节点k是否投入储能装置的二值变量;ΩBS为安装储能的节点集合;和分别为储能装置的单位容量成本与充放电功率成本;和分别为储能最大容量和最大充放电功率;和分别为光伏和风力发电的单位运行费用;Δts为场景s下配网年累计运行时间;和分别为场景s下的第j个PV或WG的出力;fe(s)和Pem(s)分别为场景s下的电价和电功率需求;和为场景s下节点i的负荷功率和EV充电功率;为场景s下的电能损耗;Vs,i为场景s下节点i的电压幅值;Vmin和Vmax分别为节点电压的允许下限值和上限值;
嵌层规划模型的约束条件包含交通网约束和电网约束,交通网约束如下:
式中:为节点i配置的充电设备数,其乘以pCS即为节点i处充电站的容量;Wi RH和Wallowed分别为交通高峰时段接受充电服务的平均等待时间及其阈值;Pi non为节点i充电站设备全部空闲的概率;为节点i于交通高峰时段的设备平均使用率;NCS为充电站最大建设数量;
电网约束如下:
配电网潮流约束:
场景机会约束:
DG安装容量约束:
储能容量与充放电功率约束:
式中:为场景s下节点i的无功负荷;和分别为场景s下节点i的DG有功和无功出力;Vs,j为场景s下节点j的电压幅值;Gij和Bij分别为网络导纳;δs,ij为场景s下节点i和j的电压相角差;Ps,ij和分别为线路ij流过的功率和功率限值;Ks为满足机会约束条件的场景个数;γ为置信度;ΩLine为配电网线路集合;和分别为PV和WG的出力上限;ε为DG接入的最大渗透率;和分别为储能节点k当前的设备容量和充放电功率。
为了具体表现本发明所述规划模型的优越性,本实施例采用如附图6所示的交通网-配电网耦合拓扑结构对本发明所述模型进行仿真验证。
在本实施例的仿真算例中,结合工程实际设定DG节点的单位容量为0.1MW,安装数量限制为20,储能最大容量为3MWh,蓄电池单次充放电最大功率为0.3MW;节点电压幅值约束范围为0.95~1.05pu;充电站的选址个数限制为8。
运用NSGA-II算法对本实施例的仿真算例进行求解,由于NSGAII算法是现有的十分成熟的求解算法,该算法的详细计算方法本申请不赘述。设NSGAII算法的最大迭代数设为50,种群大小为150,交叉率为0.9,变异率为0.1,多项式变异指数为20。与经济费用相关的参数、交通节点车流量权重以及EV各时段出行比例见表1-表3。
表1与经济费用相关的参数
表2交通节点车流量权重
表3电动汽车各时段出行比例
模拟该系统的电动汽车相关信息如表4所示。本文充电站所用的变压器效率和充电机效率分别为95%、90%。根据式(A1)和式(A2)计算可知,该区域每天电池组的总需求量为2284个,每日平均充电电量需求为11086.1kWh。假设每辆EV单次充电量为30kWh,单台充电设备的充电功率为60kW,则所有充电站的每日总充电频次为370次,单台设备的平均服务率为0.5。
表4区域电动汽车相关信息
本实施例的仿真算例涉及配电系统和交通网络两部分,其求解流程如附图7所示。
(1)输入规划所需数据,基于各类EV信息对充电站每日的充电需求进行计算,并对DG和负荷的时序数据进行模拟。
(2)随机生成初始种群,基于耦合的配电网和交通网,计算满足机会约束的个体的目标函数值。
(3)对初始种群进行快速非支配排序,根据个体的层序和拥挤度信息选出优质的父本进行遗传操作,得到子代种群。
(4)基于耦合的网络,计算子代种群的目标函数值,然后将所有子代个体与父代个体进行混合,采用精英策略并对种群规模进行修剪,获得新的父本。
(5)判断是否达到最大迭代次数,若达到则退出计算,反之则回到步骤(3)继续迭代。
(6)迭代结束后,将最终种群中的重复解删去,然后将剩下方案的目标值进行无量纲化处理,并计算所有方案各个目标的标准差。最后基于均方差法,根据比例分摊原则来设置各个目标函数的权重,通过逼近理想解排序法(Technique for Order Preference bySimilarity to an Ideal Solution,TOPSIS)确定出最佳折衷方案。其具体操作过程可以参考文献。由于TOPSIS算法为较为成熟的技术,因此本申请不赘述。
本实施例的计算结果如表5、表6所示。
表5 DG节点配置结果
表6电动汽车充电站规划结果
最优方案对应的经济成本为1411.4万美元,电压质量指标为0.061pu,交通满意度指标为1.3×10-6pu,即全年截获到的交通流量值为7.68×105pu。
电动汽车充电站规划分析结果如附图8-附图10所示。
从规划结果来看,为了尽可能多地捕获交通网络中的流量,最大化地满足用户EV充电需求,建站节点一般选在车流量权重较大的位置(如节点3、6、7)或是交通网络的枢纽位置(如节点19、20、26等)。表6的选址节点车流量权重和为8.57,占整个交通网络权重的39.6%。同时,这些充电站在每日的交通高峰时段可以俘获交通流量190.54pu,占高峰时段总体交通流量的90.9%。可见,模型中构建的满意度指标可以有效帮助建站点俘获尽可能多的交通流量,可在用户不改变原始行驶路径的情况下为较多的EV用户提供充电服务。
另一方面,EV充电会给建站节点增加充电负荷,改变节点的负荷时序特性。以节点19为例,考虑EV充电前后的负荷时序曲线如附图8所示。
由附图8可见,考虑EV充电相当于抬高了建站节点的负荷曲线,使得负荷水平变重。同时,EV各时段出行比例也将影响时序曲线的特点。结合表3,电动汽车主要集中在8:00-20:00点之间出行。因此,附图8中各个季节典型日中对应时段的负荷增量较多,尤其体现在高峰时刻18:00,负荷功率达到峰值。
EV充电站的选址定容规划不仅会改变建站节点的负荷时序特性,还会改变整个配电网节点的负荷水平,进而影响节点电压质量。以春季的高峰时段为例,考虑EV充电前后的系统负荷水平如附图9所示,对应场景的节点电压幅值分布如附图10所示。
从附图9中可见,在电动汽车出行高峰时段内,八个建站节点的负荷功率都有大幅度的增长,尤其是节点6的负荷涨了三倍多,节点9、26、28涨了近两倍。这八个节点在电力网中基本分布在线路的前中端,势必会增加各个支路前中端的电压降落。
在附图10中,6、9节点负荷的大量增长造成了节点3~18这条支路的电压下降明显,26、28节点负荷的大量增长又使得节点26~33这条支路的电压明显下降。用本文所提的电压质量指标来评价两种情况的系统电压水平,EV充电前的评估值为0.0824,考虑充电负荷后的评估值为0.1459,下降了77.1%。可见,这部分充电负荷在交通高峰时段会给网络带来较大的冲击,降低系统的节点电压水平。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰,皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (1)
1.一种考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网规划模型的建立方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤S1:建立交通网络,基于MMs排队模型和充电站选址定容模型,建立含电动汽车充电站的交通网络;
步骤S2:建立主动配电网模型,基于时序法对分布式电源包含风电和光伏的典型出力和不同类型的典型负荷曲线进行抽样;基于等效负荷原理,建立储能模型,储能元件调节策略;
步骤S3:通过将电动汽车交通流量转换成等效充电站的等效负荷,将交通网和电网耦合在一起,建立考虑交通网络的主动配电网嵌层规划模型;
所述步骤S1的具体内容为:
步骤S11:对EV充电电量需求进行计算;
电池组的数量需求进行计算:
式中:NB为每天电池组的需求量;NEVi为第i种EV的保有量;Ldi和L0i分别为第i种EV平均每天的行驶路程以及完整充电一次能够行驶的路程;ai、bi和KEVdi分别为第i种EV的出勤率、更换电池比例以及每辆车装备的电池组数量;
充电电量需求为:
WB=NBPCtcharge/(ηtranηcharge) (2)
式中:ηtran为变压器效率;ηcharge为充电机的效率;
步骤S12:建立充电站选址定容模型;
利用重力空间互动模型,并结合Floyd算法,计算出全系统充电站每年截获的交通流量FCS;其计算式如下所示:
单个充电站截获的交通流量按以下公式计算:
式(3)中:表示最短路径k于时段t的单向交通流量需求的标幺值;ωko和ωkd分别为路径k的起点和终点的交通需求权重,用以表示各交通节点的繁忙程度;Dk为路径k长度的标幺值;σt和σRH分别为EV用户于时段t和高峰时段h的出行比例;Ωod为交通网络中任意起点o到任意终点d的最短路径集合,由Floyd算法求得;T为时间段集合;表示路径k上的流量能否被充电站截获的二值变量,若路径k有经过充电站,则变量为1,否则为0;
根据单个充电站截获的交通流量,计算等效的充电负荷,计算方式如下;
式(5)中,为节点i于时段t截获的交通流量;为路径k是否经过节点i的二值变量;为节点i处是否建设充电站的二值变量;Ω为网络节点的集合;式(6)中为节点i于交通高峰时段待充电车辆的平均到达率即指单位时间内到达充电站接受充电服务的EV数量;为电动汽车充电站每日充电总频次需求,需根据式(2)中的WB计算得到;式(7)中,pCS为单台充电设备的充电功率;μ为单台设备的平均服务率,单位为辆/小时;为充电功率,λi,t为待充电车辆于节点i的平均到达率;
步骤S13:基于MMs排队模型,把充电站的定容问题转化为如下非线性整数规划问题:
式中:为节点i配置的充电设备数,其乘以pCS即为节点i处充电站的容量;Wi RH和Wallowed分别为交通高峰时段接受充电服务的平均等待时间及其阈值;Pi non为节点i充电站设备全部空闲的概率;为节点i于交通高峰时段的设备平均使用率;
所述步骤S2具体包括以下内容:
建立主动配电网模型,基于时序法对分布式电源包含风电和光伏的典型出力和不同类型的典型负荷曲线进行抽样,得到节点i在时刻t的DG出力值PDGi(t)和负荷值PLi(t);基于等效负荷原理,建立储能模型,储能元件调节策略如下;
计算节点i在时刻t的等效负荷Peqi和平均等效负荷Pavi,
Peqi(t)=PLi(t)-PDGi(t) (13)
式中:PLi(t)和PDGi(t)表示节点i在时刻t的负荷值以及DG出力值;
储能元件调节策略具体如下:
当Peqi(t)+ΔP1<<Pavi时,蓄电池充电,ΔP1为充电功率;
若满足|Peqi(t)+ΔP1-Pavi|≤δPavi,则蓄电池充电;δ表示Peqi在其平均值附近的波动系数;
当Peqi(t)-ΔP2>>Pavi时,蓄电池放电,ΔP2为放电功率;
若满足|Peqi(t)-ΔP2-Pavi|≤δPavi,则蓄电池放电;
所述步骤S3具体包括以下内容:
嵌层规划模型的目标函数为:
式中:f1表示经济成本,包括建设成本Cinv和运行成本Cope;r为贴现率,η为投资年限;f2表示电压质量指标;为场景s下节点i的电压质量评估函数值;n为网络的节点总数;ΩS为场景的集合;f3表示交通网络满意度指标;pDG为DG单位容量;和分别为光伏和风力发电单位容量的投资成本;ΩPV和ΩWG分别为安装光伏和风机的节点集合;Nj为第j个安装节点的DG个数;cCS为每台充电设备的投资成本;为节点k是否投入储能装置的二值变量;ΩBS为安装储能的节点集合;和分别为储能装置的单位容量成本与充放电功率成本;和分别为储能最大容量和最大充放电功率;和分别为光伏和风力发电的单位运行费用;Δts为场景s下配网年累计运行时间;和分别为场景s下的第j个PV或WG的出力;fe(s)和Pem(s)分别为场景s下的电价和电功率需求;和为场景s下节点i的负荷功率和EV充电功率;为场景s下的电能损耗;Vs,i为场景s下节点i的电压幅值;Vmin和Vmax分别为节点电压的允许下限值和上限值;
嵌层规划模型的约束条件包含交通网约束和电网约束,交通网约束如下:
式中:为节点i配置的充电设备数,其乘以pCS即为节点i处充电站的容量;Wi RH和Wallowed分别为交通高峰时段接受充电服务的平均等待时间及其阈值;Pi non为节点i充电站设备全部空闲的概率;为节点i于交通高峰时段的设备平均使用率;NCS为充电站最大建设数量;
电网约束如下:
配电网潮流约束:
场景机会约束:
DG安装容量约束:
储能容量与充放电功率约束:
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