CN112508450B - 一种城市配电网对电动汽车的接纳能力评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种城市配电网对电动汽车的接纳能力评估方法，包括：基于出行链和蒙特卡洛方法对城市电动汽车充电负荷建模；建立配电网对电动汽车接纳能力评估方案；对评估方案的指标矩阵进行标准化处理，在衡量与理想值的接近程度的度量方面采用欧氏距离进行度量，并采用描述评价对象之间关系紧密程度的灰色关联度、衡量各方案与理想解整体贴近程度的群体效用值以及描述各方案中最劣指标偏离程度的个体偏差值进行综合评估，并根据综合评估标准进行方案接纳能力优先级排序；根据优先级排序的结果确定最优的方案。

Description

一种城市配电网对电动汽车的接纳能力评估方法
技术领域
本发明涉及电动汽车充电负荷建模以及充电负荷对配电网影响研究领域，特别涉及一种城市配电网对电动汽车的接纳能力评估方法。
背景技术
随着日益严峻的能源和环境问题，具有高效、清洁等优点的电动汽车得到了全球各国政府的大力推广。然而由于电动汽车充电负荷在时空分布上具有一定的随机性和聚集性，大规模电动汽车的接入会对配电网的安全经济运行和电能质量带来不良影响，主要体现在充电负荷的接入导致线路过载、变压器过载、电力器件老化、电压下降、谐波污染以及系统网损增加等方面。由于电动汽车接入配网的节点以及电动汽车数量不同，不同接入情境下对配网的影响不同，因此需要对配电网接纳电动汽车的能力进行评估，这也成为进一步推广电动汽车的重要前提。
以往研究在电动汽车接纳能力评估指标选取时，通常考虑节点电压水平是否越线、配电变压器负载路率、线路潮流是否超过安全约束条件、网络功率损耗情况以及其他因素。这些研究注重对评估对象进行综合多方面综合评价，从技术合理性、安全可靠性以及经济性三个方面提出评估配电网承载能力的7项指标，将模糊理论与层次分析法相结合形成模糊层次法进行多目标决策，实现不同方案下配电网的承载能力的评估，该方法为工程中常用的评估方法。然而这在配电网接纳电动汽车能力评估指标的选取上有所欠缺，缺乏一定的全面性；其次在指标权重的处理上，主观性较强，会对评估结果产生一定的偏差。
因此，提出了一种基于理想点逼近法(TOPSIS)的配电网接纳电动汽车能力评估方法，从配电网运行的合理性、安全性以及经济性方面建立评估指标体系，对配电网的接纳能力进行全方位评估。利用理想点逼近法(TOPSIS)对配电网接纳电动汽车的能力进行评估；利用熵权法修正层次分析法的综合赋权方法对各评估指标进行赋权，最后借助IEEE33的标准配电网模型对电动汽车不同接入方式接入时配电网的接纳能力进行仿真分析。
发明内容
本发明的目的是提供一种城市配电网对电动汽车的接纳能力评估方法，从配电网运行的合理性、安全性以及经济性方面建立评估指标体系，对配电网的接纳能力进行全方位评估。
为了实现以上目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
一种城市配电网对电动汽车的接纳能力评估方法，其特点是，包括：
基于出行链和蒙特卡洛方法对城市电动汽车充电负荷建模；
建立配电网对电动汽车接纳能力评估方案；
对评估方案的指标矩阵进行标准化处理，在衡量与理想值的接近程度的度量方面采用欧氏距离进行度量，并采用描述评价对象之间关系紧密程度的灰色关联度、衡量各方案与理想解整体贴近程度的群体效用值以及描述各方案中最劣指标偏离程度的个体偏差值进行综合评估，并根据综合评估标准进行方案接纳能力优先级排序；
根据优先级排序的结果确定最优的方案。
所述的基于出行链和蒙特卡洛方法对城市电动汽车充电负荷建模包括：
生成出行链模型：
出行链中起点和终点分别由H、W、C、R、O表示，t0为用户起始出行时刻；
Figure BDA0002851036750000021
为用户从起点si行驶至终点di的行驶时间；/>
Figure BDA0002851036750000022
为在目的地di的驻留时间；/>
Figure BDA0002851036750000023
为第i次行程的行驶距离；GTC为电动汽车出行时空特征量的集合，可由式(1)描述：
Figure BDA0002851036750000024
i∈{1,2,3,4,5}；si,di∈{H,W,C,R,O}
对电动汽车耗电量作简化处理：
车辆行驶过程中其电池耗电量以及达到目的地时的电池电量可由式(2)-(4)确定：
Figure BDA0002851036750000025
Figure BDA0002851036750000026
Figure BDA0002851036750000031
式中，e0为电动汽车单位里程耗电量；
Figure BDA0002851036750000032
为车辆从si行驶至di的总耗电量；Bev为车辆电池容量；
采用蒙特卡洛法对目标区域内所有电动汽车进行建模，针对不同充电需求的用户采取不同的充电决策，分别统计其充电时长及充电负荷，
继而得到总的充电需求时空分布。
所述的建立配电网对电动汽车接纳能力评估方案包括：利用理想点逼近法对以不同方式接入充电负荷时的配电网接纳能力进行评估，分别选取六项评估指标；
电压偏移不越限率T1：
配电网接入电动汽车充电负荷后配电网中节点电压不越限的节点数与节点总数的比例，该指标用于评估电动汽车充电负荷接入后各节点的电压偏移是否满足相关技术标准：
Figure BDA0002851036750000033
其中，Nv、N分别为配电网中满足电压偏移标准的节点数和系统的节点总数；
节点无功不达标率T2：
配电网接入电动汽车充电负荷后各节点的功率因数无法达到无功配置所需标准的节点数与节点总数的比例，该指标用于评估电动汽车充电负荷接入后各节点的无功是否达标：
Figure BDA0002851036750000034
其中，Nq、N分别为配电网中达到无功标准的节点数和节点总数；
网络安全运行指标S1：
配电网接入电动汽车充电负荷后产生的电流值超越该线路的安全载流量的线路数量与线路总数的比例，该指标用来评估充电负荷接入后网络中单回线路是否满足安全运行标准：
Figure BDA0002851036750000035
其中，Lout、L分别为配电网中超出网络中最大电流安全运行区间的线路数和线路总数；
负载率S2；
配电网接入电动汽车充电负荷后配电变压器或线路在短时间内的平均负荷与最大负荷的比值，该指标用于评估充电负荷接入后短时间内对配电网安全运行的影响：
Figure BDA0002851036750000041
其中，Pav、Pmax分别为配电网中短时平均负荷与产生的最大负荷值；
网损值E1：
配电网接入电动汽车充电负荷后各条线路的有功损耗之和，该指标用于评估充电负荷接入后对配电网运行经济性的影响；
Figure BDA0002851036750000042
其中，Pi、Qi分别为线路i的有功与无功功率；Ri为线路i的及其相连设备的电阻；Ui为线路i的电压；
附加无功耗费E2：
配电网接入电动汽车充电负荷后为了保证功率因数在一个相对合理的值进行无功补偿所产生的额外费用
E2＝η·Qneed (10)
其中，η为补偿单位容量的无功补偿时所必需投资；Qneed为电动汽车充电负荷接入后所需的无功补偿容量。
所述的对评估方案的指标矩阵进行标准化处理，在衡量与理想值的接近程度的度量方面采用欧氏距离进行度量，并采用描述评价对象之间关系紧密程度的灰色关联度、衡量各方案与理想解整体贴近程度的群体效用值以及描述各方案中最劣指标偏离程度的个体偏差值进行综合评估，并根据综合评估标准进行方案接纳能力优先级排序包括：
将决策矩阵X按照式(11)-式(13)进行规范化，并将综合指标综合权重与标准化的决策矩阵相乘，得到加权规范化矩阵Y
Figure BDA0002851036750000043
Figure BDA0002851036750000044
Figure BDA0002851036750000051
其中，amax,j、amin,j为第j个指标的最大值和最小值；aij表示方案i中第j个指标；bij为方案i中第j个指标的标准化形式；q1、q2为中间型指标所在区间的边界值；
Y＝(yij)m×n＝(kjcij)m×n (14)
根据加权规范化矩阵确定正、负理想解，其中正、负理想参考值的选取方式如下：
Figure BDA0002851036750000052
计算评估方案与正、负理想解之间的贴近度：
通过分别计算欧式距离、灰色关联度、群体效用值以及个体偏差值用来衡量各方案到正、负理想解的贴近程度，将各方案按照贴近优先程度进行排序；
欧氏距离：用以计算不同方案与理想解之间的距离；
Figure BDA0002851036750000053
灰色关联度：用以计算不同方案与理想解之间的关联程度；
灰色关联系数：
Figure BDA0002851036750000054
灰色关联度：
Figure BDA0002851036750000061
群体效用值：用以计算不同方案与正理想解方案的接近程度；
Figure BDA0002851036750000062
个体偏差值：用以计算每个方案下最劣指标与理想指标之间的偏差程度；
Figure BDA0002851036750000063
Bi为个体偏差值。
所述根据优先级排序的结果确定最优的方案包括：
从距离和相似度层面上看，可将欧式距离和灰色关联度进行综合，首先将正、负欧式距离和灰色关联度根据用户评判偏好进行两两综合得到正理想距离
Figure BDA0002851036750000064
和负理想距离
Figure BDA0002851036750000065
计算公式如式(21)-式(22)所示：
Figure BDA0002851036750000066
Figure BDA0002851036750000067
其中，α、β为用户进行评估时的偏好系数；
正理想距离
Figure BDA0002851036750000068
中，当距离负理想解的欧氏距离越远且与正理想解的关联度越高，即/>
Figure BDA0002851036750000069
越大，说明待评估方案与理想解的相似程度越高；反之，负理想距离/>
Figure BDA00028510367500000610
越大，说明待评估方案与负理想解的相似程度越近，此方案下配电网的接纳能力越差；将正、负理想距离进行综合得到不同方案与理想解的相对距离，如式(23)所示：
Figure BDA00028510367500000611
从贴近度和个体偏差的角度上来看，可将群体效用值和个体偏差值综合得到两者的折衷系数Qi，通过折衷系数衡量接纳能力，如式(24)所示：
Figure BDA00028510367500000612
折衷系数在体现方案与理想方案之间的贴近程度的同时，反映出最劣的个体指标与立项指标之间的偏差程度，折衷系数越小说明此方案与理想方案之间的贴近程度越近，个体偏差程度越小，方案下配电网的接纳能力越高。
本发明与现有技术相比，具有以下优点：
从配电网运行的合理性、安全性以及经济性方面建立评估指标体系，对配电网的接纳能力进行全方位评估。
附图说明
图1为本发明提供的城市配电网对电动汽车的接纳能力评估方法流程图；
图2为本发明配电网接纳能力评估指标体系图。
图3为本发明提供的混合链下各区域充电负荷曲线图。
图4为本发明提供的IEEE33配电网拓扑结构图。
图5为本发明提供的电动汽车充电负荷在不同接入方案下的节点电压水平。
具体实施方式
以下结合附图，通过详细说明一个较佳的具体实施例，对本发明做进一步阐述。
如图1所示，一种城市配电网对电动汽车的接纳能力评估方法，包括如下步骤：
S1，基于出行链和蒙特卡洛方法对城市电动汽车充电负荷建模；
S2，建立配电网对电动汽车接纳能力评估方案；
S3，对评估方案的指标矩阵进行标准化处理，在衡量与理想值的接近程度的度量方面采用欧氏距离进行度量，并采用描述评价对象之间关系紧密程度的灰色关联度、衡量各方案与理想解整体贴近程度的群体效用值以及描述各方案中最劣指标偏离程度的个体偏差值进行综合评估，并根据综合评估标准进行方案接纳能力优先级排序；
S4，根据优先级排序的结果确定最优的方案。
具体地，所述基于出行链和蒙特卡洛方法对城市电动汽车充电负荷建模包括：
出行链模型生成
本发明采用出行链理论来研究电动私家车的时空出行轨迹和出行特征，本发明所提出行链中起点和终点主要包括住宅区、工作区、商业区、休闲区以及其他区域，分别由H、W、C、R、O表示。假设用户首次出行起始点都为住宅区，t0为起始出行时刻；
Figure BDA0002851036750000081
为用户从起点si行驶至终点di的行驶时间；/>
Figure BDA0002851036750000082
为在目的地di的驻留时间；/>
Figure BDA0002851036750000083
为第i次行程的行驶距离。GTC为电动汽车出行时空特征量的集合，可由式(1)描述：
Figure BDA0002851036750000084
i∈{1,2,3,4,5}；si,di∈{H,W,C,R,O}
电动汽车耗电量
本发明将电动汽车耗电量作简化处理，忽略实际行驶过程中用户驾驶习惯以及外界因素对车辆电池耗电量的影响，认为电池耗电量与车辆行驶里程呈线性关系，车辆行驶过程中其电池耗电量以及达到目的地时的电池电量可由式(2)-(4)确定：
Figure BDA0002851036750000085
Figure BDA0002851036750000086
Figure BDA0002851036750000087
式中，e0为电动汽车单位里程耗电量；
Figure BDA0002851036750000088
为车辆从si行驶至si的总耗电量；Bev为车辆电池容量。
电动汽车用户充电决策模型及充电负荷计算
根据电动汽车用户当前所在位置电池电量SOC的多少，若剩余SOC无法满足下一段行程的电量需求，应及时充电；若SOC相对充足，可根据当前时刻充电需求安排充电计划。
采用蒙特卡洛法对目标区域内所有电动汽车进行模型，针对不同充电需求的用户采取不同的充电决策，分别统计其充电时长及充电负荷，继而得到总的充电需求时空分布。
进一步地，所述的建立配电网对电动汽车接纳能力评估方案包括：
在电动汽车充电负荷建模的基础上，本发明考虑电动汽车接入对配电网的影响，基于传统配电网运行评估研究，从合理性、安全性以及经济性方面建立指标体系，对配电网的接纳能力进行全方位评估。
为体现方法的客观性与合理性，本文结合层次分析法与熵权法对不同决策方案下的多种指标进行综合赋权。最终利用理想点逼近法(TOPSIS)对以不同方式接入充电负荷时的配电网接纳能力进行评估。接纳能力评估构架如图1所示，在传统配电网接纳能力评估的基础上，分别选取合理性、安全性以及经济性三方面为准则选取六项评估指标，如图2所示。
电压偏移不越限率T1；
配电网接入电动汽车充电负荷后配电网中节点电压不越限的节点数与节点总数的比例。该指标用于评估电动汽车充电负荷接入后各节点的电压偏移是否满足相关技术标准。本发明中以0.9-1.1视为节点电压的有效水平范围。
Figure BDA0002851036750000091
其中，Nv、N分别为配电网中满足电压偏移标准的节点数和系统的节点总数。
节点无功不达标率T2；
配电网接入电动汽车充电负荷后各节点的功率因数无法达到无功配置所需标准的节点数与节点总数的比例。该指标用于评估电动汽车充电负荷接入后各节点的无功是否达标。本文中将节点功率因素标准范围设置为0.85-1。
Figure BDA0002851036750000092
其中，Nq、N分别为配电网中达到无功标准的节点数和节点总数。
网络安全运行指标S1；
配电网接入电动汽车充电负荷后产生的电流值超越该线路的安全载流量的线路数量与线路总数的比例。该指标用来评估充电负荷接入后网络中单回线路是否满足安全运行标准。
Figure BDA0002851036750000093
其中，Lout、L分别为配电网中超出网络中最大电流安全运行区间的线路数和线路总数。
负载率S2；
配电网接入电动汽车充电负荷后配电变压器或线路在短时间内的平均负荷与最大负荷的比值。该指标用于评估充电负荷接入后短时间内对配电网安全运行的影响。
Figure BDA0002851036750000101
其中，Pav、Pmax分别为配电网中短时平均负荷与产生的最大负荷值。
网损值E1；
配电网接入电动汽车充电负荷后各条线路的有功损耗之和。该指标用于评估充电负荷接入后对配电网运行经济性的影响。
Figure BDA0002851036750000102
其中，Pi、Qi分别为线路i的有功与无功功率；Ri为线路i的及其相连设备的电阻；Ui为线路i的电压。
附加无功耗费E2；
配电网接入电动汽车充电负荷后为了保证功率因数在一个相对合理的值进行无功补偿所产生的的额外费用。该指标用于评估配电网中各节点由于功率因数不足而进行无功补偿时所需要的额外投资。
E2＝η·Qneed (10)
其中，η为补偿单位容量的无功补偿时所必需投资；Qneed为电动汽车充电负荷接入后所需的无功补偿容量，本文中设置为0.01万元/kvar。
进一步地，所述的步骤S3首先对评估方案的指标矩阵进行标准化处理，在衡量与理想值的接近程度的度量方面除了采用欧氏距离进行度量外，还采用描述评价对象之间关系紧密程度的灰色关联度、衡量各方案与理想解整体贴近程度的群体效用值以及描述各方案中最劣指标偏离程度的个体偏差值进行综合评估，并根据综合评估标准进行方案接纳能力优先级排序。
构建加权规范化矩阵
将决策矩阵X按照式(11)-式(13)进行规范化，并将上述综合指标综合权重与标准化的决策矩阵相乘，得到加权规范化矩阵Y
Figure BDA0002851036750000103
Figure BDA0002851036750000111
Figure BDA0002851036750000112
其中，amax,j、amin,j为第j个指标的最大值和最小值；aij表示方案i中第j个指标；bij为方案i中第j个指标的标准化形式；q1、q2为中间型指标所在区间的边界值。
Y＝(yij)m×n＝(kjcij)m×n (14)
确定正、负理想解
根据加权规范化矩阵确定正、负理想解和，其中正、负理想参考值的选取方式如下：
Figure BDA0002851036750000113
计算评估方案与正、负理想解之间的贴近度
通过分别计算欧式距离、灰色关联度、群体效用值以及个体偏差值用来衡量各方案到正、负理想解的贴近程度，将各方案按照贴近优先程度进行排序。
欧氏距离：用以计算不同方案与理想解之间的距离。
Figure BDA0002851036750000114
灰色关联度：用以计算不同方案与理想解之间的关联程度。
灰色关联系数：
Figure BDA0002851036750000121
灰色关联度：
Figure BDA0002851036750000122
群体效用值：用以计算不同方案与正理想解方案的接近程度。
Figure BDA0002851036750000123
个体偏差值：用以计算每个方案下最劣指标与理想指标之间的偏差程度。
Figure BDA0002851036750000124
所述的步骤S4具体为：
从距离和相似度层面上看，可将欧式距离和灰色关联度进行综合，首先将正、负欧式距离和灰色关联度根据用户评判偏好进行两两综合得到正理想距离
Figure BDA0002851036750000125
和负理想距离
Figure BDA0002851036750000126
计算公式如式(21)-式(22)所示。
Figure BDA0002851036750000127
Figure BDA0002851036750000128
其中，α、β为用户进行评估时的偏好系数。
正理想距离
Figure BDA0002851036750000129
中，当距离负理想解的欧氏距离越远且与正理想解的关联度越高，即/>
Figure BDA00028510367500001210
越大，说明待评估方案与理想解的相似程度越高；反之，负理想距离/>
Figure BDA00028510367500001211
(包含与正理想解的欧氏距离和与负理想解的关联程度)越大，说明待评估方案与负理想解的相似程度越近，此方案下配电网的接纳能力越差。将正、负理想距离进行综合得到不同方案与理想解的相对距离，如式(23)所示。
Figure BDA00028510367500001212
从贴近度和个体偏差的角度上来看，可将群体效用值和个体偏差值综合得到两者的折衷系数Qi，通过折衷系数衡量接纳能力，如式(24)所示。
Figure BDA0002851036750000131
折衷系数在体现方案与理想方案之间的贴近程度的同时，反映出最劣的个体指标与立项指标之间的偏差程度，折衷系数越小说明此方案与理想方案之间的贴近程度越近，个体偏差程度越小，此方案下配电网的接纳能力越高。
上述对本发明的主要原理进行相关的阐述，进一步地，下文通过具体的例子说明。
根据出行链理论和蒙特卡洛模拟，计算相应时空区域内城市电动私家车充电负荷，得到混合链下各区域充电负荷曲线图，如图3所示。本发明采用IEEE33节点配网系统进行仿真(拓扑结构如图4所示。设置配网的基准功率为10MVA,网络首端的基准电压为12.66kV，网络总负荷为3715+j2300kVA。
本文按照电动汽车接入数量以及不同接入方式设置如下4种评估方案：
方案1：考虑5000辆车按常规负荷比例全节点接入；
方案2：考虑5000辆车以充电站形式全部单节点接入(本文中选取靠近电源点的2号节点)
方案3：考虑5000辆车按比例以充电站形式多节点接入，接在各功能区配网末端节点(本文中选取22、18、32、25号节点)；
方案4：考虑5000辆车按比例以充电站形式多节点接入，接在各功能区配网首端节点(本文中选取19、7、26、23号节点)。
考虑到目前电动汽车充电地区分散且目前电动汽车充电负荷对于整体配电网的影响不够显著，本文实例分析中将不同规模电动汽车进行全节点、部分节点以及单节点接入方案为评估对象，选取IEEE33节点配电网，进行计及充电负荷的潮流计算，得到电动汽车充电负荷在不同接入方案下的节点电压水平，如图5所示。其次从技术合理性、安全可靠性以及运行经济性三方面计算不同方案中各指标与理想点之间的贴合度，并根据评估结果对方案进行排序。
以本文中设立的4种方案为基础，按照上述构建的接纳能力评估指标体系计算指标如表1所示。
表1充电负荷3中接入方案下的配电网接纳能力评估指标初始值
表1充电负荷3中接入方案下的配电网接纳能力评估指标初始值
Figure BDA0002851036750000141
将表中的初始数据构成原始指标矩阵X。
Figure BDA0002851036750000142
/>
进行指标规范化处理，具体结果如表2所示。
计算所得的客观和综合权重值如表5和表6所示。
表2不同方案下得出的规范化指标
Figure BDA0002851036750000143
表3客观权重值
Figure BDA0002851036750000144
表4综合权重值
Figure BDA0002851036750000145
Figure BDA0002851036750000151
通过矩阵规范化和权重确定得到加权规范化矩阵：
Figure BDA0002851036750000152
各方案下的正、负理想解为：
Y+＝(1,1,1,1,1,1) (25)
Y-＝(0,0,0,0,0,0) (26)
在上述研究内容的基础上，根据上述公式计算各方案下的不同指标与正负理想解之间的加权欧氏距离、灰色关联度、群体效用值以及个体偏差值，通过不同角度度量不同方案的各指标与理想指标之间的贴近程度，计算结果如表5所示。
表5不同方案下个指标与理想指标之间的距离评估值
Figure BDA0002851036750000153
从上述六项度量标准来看，欧式距离是用来度量各方案与理想解的距离，
Figure BDA0002851036750000154
越小，距正理想解的欧氏距离越近，/>
Figure BDA0002851036750000155
越大，距负理想解的欧氏距离越远，配电网的接纳能力越好；灰色关联度可应用于衡量不同方案与理想方案之间的相似程度，/>
Figure BDA0002851036750000156
越大，说明该方案与理想方案的相似程度越高，/>
Figure BDA0002851036750000157
越小，则该方案与负理想解的相似程度越低，该方案的接纳能力越好；群体效用值是用来量化不同方案与正理想方案之间的整体贴近程度，Si越小，说明该方案与理想方案的贴近度越近，此时接纳程度越好；个体效用值是用来度量方案中个体指标与最优指标之间的偏差值，Ri越小，说明不同方案下的最劣指标与理想指标之间的偏差度越小，此时配电网的接纳能力越高。
根据上述分析和表6中度量值结算结果，通过个体指标对不同方案进行排序：
表6根据不同指标值进行方案排序
Figure BDA0002851036750000161
计算不同方案下与正、负理想解的相对距离和同时考虑贴近程度与个体偏差的折衷系数，结果如表7所示。
表7不同方案下各指标与理想指标之间的相对距离和折衷系数表
Figure BDA0002851036750000162
由以上两项综合指标计算结果表明，不论从相对距离层面还是考虑偏差值的贴近程度方面来看，方案4(按比例以充电站形式多节点接入，接在各功能区配网末端节点)情况下配电网的接纳能力是最优的。
上述实施方式仅为例举，不限定本发明的应用范围。这些实施方式还能以其它各种方式来实施，且能在不脱离本发明技术思想的范围内作不同的假设、替换。

Claims (2)

1.一种城市配电网对电动汽车的接纳能力评估方法，其特征在于，包括：
基于出行链和蒙特卡洛方法对城市电动汽车充电负荷建模；
建立配电网对电动汽车接纳能力评估方案；
对评估方案的指标矩阵进行标准化处理，在衡量与理想值的接近程度的度量方面采用欧氏距离进行度量，并采用描述评价对象之间关系紧密程度的灰色关联度、衡量各方案与理想解整体贴近程度的群体效用值以及描述各方案中最劣指标偏离程度的个体偏差值进行综合评估，并根据综合评估标准进行方案接纳能力优先级排序；
根据优先级排序的结果确定最优的方案；
所述的建立配电网对电动汽车接纳能力评估方案包括：利用理想点逼近法对以不同方式接入充电负荷时的配电网接纳能力进行评估，分别选取六项评估指标；
电压偏移不越限率T1：
配电网接入电动汽车充电负荷后配电网中节点电压不越限的节点数与节点总数的比例，该指标用于评估电动汽车充电负荷接入后各节点的电压偏移是否满足相关技术标准：
Figure FDA0004212023780000011
其中，Nv、N分别为配电网中满足电压偏移标准的节点数和系统的节点总数；
节点无功不达标率T2：
配电网接入电动汽车充电负荷后各节点的功率因数无法达到无功配置所需标准的节点数与节点总数的比例，该指标用于评估电动汽车充电负荷接入后各节点的无功是否达标：
Figure FDA0004212023780000012
其中，Nq、N分别为配电网中达到无功标准的节点数和节点总数；
网络安全运行指标S1：
配电网接入电动汽车充电负荷后产生的电流值超越线路的安全载流量的线路数量与线路总数的比例，该指标用来评估充电负荷接入后网络中单回线路是否满足安全运行标准：
Figure FDA0004212023780000021
其中，Lout、L分别为配电网中超出网络中最大电流安全运行区间的线路数和线路总数；
负载率S2；
配电网接入电动汽车充电负荷后配电变压器或线路在短时间内的平均负荷与最大负荷的比值，该指标用于评估充电负荷接入后短时间内对配电网安全运行的影响：
Figure FDA0004212023780000022
其中，Pav、Pmax分别为配电网中短时平均负荷与产生的最大负荷值；
网损值E1：
配电网接入电动汽车充电负荷后各条线路的有功损耗之和，该指标用于评估充电负荷接入后对配电网运行经济性的影响；
Figure FDA0004212023780000023
其中，Pi、Qi分别为线路i的有功与无功功率；Ri为线路i的及其相连设备的电阻；Ui为线路i的电压；
附加无功耗费E2：
配电网接入电动汽车充电负荷后为了保证功率因数在一个相对合理的值进行无功补偿所产生的额外费用
E2＝η·Qneed (6)
其中，η为补偿单位容量的无功补偿时所必需投资；Qneed为电动汽车充电负荷接入后所需的无功补偿容量；
所述的对评估方案的指标矩阵进行标准化处理，在衡量与理想值的接近程度的度量方面采用欧氏距离进行度量，并采用描述评价对象之间关系紧密程度的灰色关联度、衡量各方案与理想解整体贴近程度的群体效用值以及描述各方案中最劣指标偏离程度的个体偏差值进行综合评估，并根据综合评估标准进行方案接纳能力优先级排序包括：
将决策矩阵X按照式(7)-式(8)进行规范化，并将综合指标综合权重与标准化的决策矩阵相乘，得到加权规范化矩阵Y
Figure FDA0004212023780000031
Figure FDA0004212023780000032
Figure FDA0004212023780000033
其中，amax,j、amin,j为第j个指标的最大值和最小值；aij表示方案i中第j个指标；bij为方案i中第j个指标的标准化形式；q1、q2为中间型指标所在区间的边界值；
Y＝(yij)m×n＝(kjcij)m×n (10)
根据加权规范化矩阵确定正、负理想解，其中正、负理想参考值的选取方式如下：
Figure FDA0004212023780000034
计算评估方案与正、负理想解之间的贴近度：
通过分别计算欧式距离、灰色关联度、群体效用值以及个体偏差值用来衡量各方案到正、负理想解的贴近程度，将各方案按照贴近优先程度进行排序；
欧氏距离：用以计算不同方案与理想解之间的距离；
Figure FDA0004212023780000035
灰色关联度：用以计算不同方案与理想解之间的关联程度；
灰色关联系数：
Figure FDA0004212023780000041
灰色关联度：
Figure FDA0004212023780000042
群体效用值：用以计算不同方案与正理想解方案的接近程度；
Figure FDA0004212023780000043
个体偏差值：用以计算每个方案下最劣指标与理想指标之间的偏差程度；
Figure FDA0004212023780000044
Bi为个体偏差值；
所述根据优先级排序的结果确定最优的方案包括：
从距离和相似度层面上看，将欧式距离和灰色关联度进行综合，首先将正、负欧式距离和灰色关联度根据用户评判偏好进行两两综合得到正理想距离
Figure FDA0004212023780000045
和负理想距离/>
Figure FDA0004212023780000046
计算公式如式(17)-式(18)所示：
Figure FDA0004212023780000047
Figure FDA0004212023780000048
其中，α、β为用户进行评估时的偏好系数；
正理想距离
Figure FDA0004212023780000049
中，当距离负理想解的欧氏距离越远且与正理想解的关联度越高，即/>
Figure FDA00042120237800000410
越大，说明待评估方案与理想解的相似程度越高；反之，负理想距离/>
Figure FDA00042120237800000411
越大，说明待评估方案与负理想解的相似程度越近，此方案下配电网的接纳能力越差；将正、负理想距离进行综合得到不同方案与理想解的相对距离，如式(19)所示：
Figure FDA0004212023780000051
从贴近度和个体偏差的角度上来看，将群体效用值和个体偏差值综合得到两者的折衷系数Qi，通过折衷系数衡量接纳能力，如式(20)所示：
Figure FDA0004212023780000052
折衷系数在体现方案与理想方案之间的贴近程度的同时，反映出最劣的个体指标与立项指标之间的偏差程度，折衷系数越小说明此方案与理想方案之间的贴近程度越近，个体偏差程度越小，方案下配电网的接纳能力越高。
2.如权利要求1所述的城市配电网对电动汽车的接纳能力评估方法，其特征在于，所述的基于出行链和蒙特卡洛方法对城市电动汽车充电负荷建模包括：
生成出行链模型：
出行链中起点和终点分别由H、W、C、R、O表示，t0为用户起始出行时刻；
Figure FDA0004212023780000053
为用户从起点si行驶至终点di的行驶时间；/>
Figure FDA0004212023780000054
为在目的地di的驻留时间；/>
Figure FDA0004212023780000055
为第i次行程的行驶距离；GTC为电动汽车出行时空特征量的集合，由式(1)描述：
Figure FDA0004212023780000056
对电动汽车耗电量作简化处理：
车辆行驶过程中其电池耗电量以及达到目的地时的电池电量由式(2)-(4)确定：
Figure FDA0004212023780000057
Figure FDA0004212023780000058
Figure FDA0004212023780000059
式中，e0为电动汽车单位里程耗电量；
Figure FDA00042120237800000510
为车辆从si行驶至di的总耗电量；Bev为车辆电池容量；
采用蒙特卡洛法对目标区域内所有电动汽车进行建模，针对不同充电需求的用户采取不同的充电决策，分别统计其充电时长及充电负荷，继而得到总的充电需求时空分布。
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