CN115036918A - 一种光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法，在基于对充电站内的最大光伏发电功率以及站内电动汽车充电需求功率的准确预测的基础上，同时建立充电站经济运行费用和负荷方差的目标函数组成的双目标模型，然后利用LSTM算法和GA‑BP算法对光伏发电功率和电动汽车充电负荷功率准确预测，并在此基础上利用NSGA‑II算法对双目标模型求解。本发明基于在完整优化周期对站内最大光伏发电功率和电动汽车需求功率的准确预测的基础上，对目标函数计算，即优化充电站周期内系统经济运行费用和负荷方差，此项发明可广泛应用于光储充电站系统控制领域。

Description

一种光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法
技术领域
本发明涉及光储充电站控制系统领域，具体是一种光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法。
背景技术
在近年来，在传统化石能源不断衰竭，新能源渗透率不断提高的大背景下，世界各国都在大力探索新的能源开发路径。国际能源署 IEA在2021年统计得出，全球新增可再生能源装机容量已达290GW，其中，新增光伏发电装机比重超过总容量的一半以上，再者是风能和水能，今后5年，可再生能源电力将占到全世界新增装机总量的95％，截至到2026年底，其新能源装机总容量将达到4800GW以上，新能源发电将会是未来电力的主要来源。在新能源转型和电力体制改革的新形势下，光储充一体化电动汽车充电站无疑是实现碳中和的热门研究问题之一，在大力发展光储充一体化电站时，首先要解决的问题就是充电站运行控制与电站能量优化调度的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法，通过对站内的能量优化调度，尽量避开在用电高峰期向大电网需求电能，以实现经济运行。
一种光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法，在基于对充电站内的最大光伏发电功率以及站内电动汽车充电需求功率的准确预测的基础上，同时建立充电站经济运行费用和负荷方差的目标函数组成的双目标模型；
所述充电站经济运行费用和负荷方差的目标函数的建立过程如下：
充电站经济运行费用最低的目标函数如下：
Figure BDA0003718836540000021
式中，优化调度周期T＝24，t表示每隔一个小时作为一个时间段，Cpv(t)表示第t个时间段光伏发电成本，Cbat(t)表示第t个时间段储能单元的维护费用，Cgrid(t)表示第t个时间段内的购售电费用；
Cpv(t)＝KpvPpv(t)
式中Ppv(t)表示第t个时间段的光伏发电功率，Kpv表示光伏发电成本系数，Cbat(t)＝Kbat|Pbat(t)|，式中，Pbat(t)表示储能单元第t个时间段的充放电功率，Kbat表示储能单元的运行维护费用； Cgrid＝KG(t)Pgrid(t)
式中，Pgrid(t)表示第t个时间段充电站与大电网的交换功率，购电时为正值，售电时为负值，KG(t)表示第t个时间段的购电或售电电价；
负荷方差最小的目标函数如下：
Figure BDA0003718836540000022
式中，P(t)＝Pev(t)-Ppv(t)+Pbat(t)，Pev(t)为电动汽车的实时充电功率，Pav为整个优化调度周期内的负荷平均功率：
Figure BDA0003718836540000031
进一步的，还包括利用LSTM算法和GA-BP算法对光伏发电功率和电动汽车充电负荷功率准确预测，并在此基础上利用NSGA-II 算法对双目标模型求解，具体步骤如下：
步骤a，根据光伏发电的历史数据，利用LSTM算法预测得到完整的优化周期内光伏发电功率序列Ppv；
步骤b，根据充电站区域内电动汽车历史充电数据，利用GA-BP 算法预测得到完整的优化周期内电动汽车充电需求功率序列Pev；
步骤c，根据蓄电池的充放电功率约束和荷电状态约束条件，随机生成每个时刻的储能单元充放电功率Pbat；
步骤d，计算光储充电站与大电网的交换功率Pgrid；
步骤e，计算目标函数系统经济运行费用，得到Cpv、Cbat、Cgrid；
步骤f，利用NSGA-II算法对搭建的双目标模型求解。
本发明的有益效果是：
(1)系统经济运行费用的目标优化函数很大程度上的解决了目前大多数光储充电站中的能量流动问题，让充电站获得的新型能源得到了更加充分的利用，一定程度上降低了电网在不同的时段的供电压力，降低了充电站的运行成本，非常符合节约能源的理念；
(2)负荷方差最小化的目标优化函数能够增加光储充电站与电网之间兼容性，减小电动汽车接入时对大电网功率平衡造成的影响，让充电站运行的稳定得到了进一步的提升；
(3)本发明兼顾负荷波动最小的同时追求系统经济运行最大化，为不同的运行场景提供了一系列的解决方案。
附图说明
图1是本发明光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法其中一个实施例的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例提供一种光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法，在基于对充电站内的最大光伏发电功率以及站内电动汽车充电需求功率的准确预测的基础上，同时建立充电站经济运行费用和负荷方差的目标函数组成的双目标模型，所述充电站经济运行费用和负荷方差的目标函数的建立过程如下：
充电站经济运行费用最低的目标函数如下：
Figure BDA0003718836540000041
式中，优化调度周期T＝24，t表示每隔一个小时作为一个时间段,Cpv(t)表示第t个时间段光伏发电成本，Cbat(t)表示第t个时间段储能单元的维护费用，Cgrid(t)表示第t个时间段内的购售电费用；
Cpv(t)＝KpvPpv(t)
式中Ppv(t)表示第t个时间段的光伏发电功率，Kpv表示光伏发电成本系数，Cbat(t)＝Kbat|Pbat(t)|，式中，Pbat(t)表示储能单元第t个
时间段的充放电功率，Kbat表示储能单元的运行维护费用；
Cgrid＝KG(t)Pgrid(t)
式中，Pgrid(t)表示第t个时间段充电站与大电网的交换功率，购电时为正值，售电时为负值，KG(t)表示第t个时间段的购电或售电电价；
负荷方差最小的目标函数如下：
Figure BDA0003718836540000051
式中，P(t)＝Pev(t)-Ppv(t)+P＝bat(t)，Pev(t)为电动汽车的实时充电功率，Pav为整个优化调度周期内的负荷平均功率，
Figure BDA0003718836540000052
本发明光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法还包括：利用LSTM算法和GA-BP算法对光伏发电功率和电动汽车充电负荷功率准确预测，并在此基础上利用NSGA-II算法对双目标模型求解，具体步骤如下：
步骤a，根据光伏发电的历史数据，利用LSTM算法预测得到完整的优化周期内光伏发电功率序列Ppv；
步骤b，根据充电站区域内电动汽车历史充电数据，利用GA-BP 算法预测得到完整的优化周期内电动汽车充电需求功率序列Pev；
步骤c,根据蓄电池的充放电功率约束和荷电状态约束条件，随机生成每个时刻的储能单元充放电功率Pbat；
步骤d，计算光储充电站与大电网的交换功率Pgrid；
步骤e,计算目标函数系统经济运行费用，根据公式得到Cpv、 Cbat、Cgrid；
步骤f,利用NSGA-II算法对搭建的双目标模型求解。
本发明首先预测出最大光伏发电功率和电动汽车需求的功率，储能单元根据自身状态输出功率，然后根据功率平衡得到光储充电站与大电网的交换功率，从而可以计算负荷方差，控制储能能量输出得到较小负荷方差；因为已经预测了光伏发电的最大功率和电动汽车的实时需求功率，运行费用的决定就取决于于电网的交换功率和储能的输出功率，根据功率平衡关系，控制储能的输出功率就会影响于电网的交换功率，控制储能输出功率使得能量流动得到优化，就能得到经济优化。
本发明兼顾负荷波动最小的同时追求系统经济运行最大化，为不同的运行场景提供了一系列的解决方案。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法，其特征在于：在基于对充电站内的最大光伏发电功率以及站内电动汽车充电需求功率的准确预测的基础上，同时建立充电站经济运行费用和负荷方差的目标函数组成的双目标模型；
所述充电站经济运行费用和负荷方差的目标函数的建立过程如下：
充电站经济运行费用最低的目标函数如下：
Figure FDA0003718836530000011
式中，优化调度周期T＝24，t表示每隔一个小时作为一个时间段，Cpv(t)表示第t个时间段光伏发电成本，Cbat(t)表示第t个时间段储能单元的维护费用，Cgrid(t)表示第t个时间段内的购售电费用；
Cpv(t)＝KpvPpv(t)
式中Ppv(t)表示第t个时间段的光伏发电功率，Kpv表示光伏发电成本系数，Cbat(t)＝Kbat|Pbat(t)|，式中，Pbat(t)表示储能单元第t个时间段的充放电功率，Kbat表示储能单元的运行维护费用；Cgrid＝KG(t)Pgrid(t)
式中，Pgrid(t)表示第t个时间段充电站与大电网的交换功率，购电时为正值，售电时为负值，KG(t)表示第t个时间段的购电或售电电价；
负荷方差最小的目标函数如下：
Figure FDA0003718836530000021
式中，P(t)＝Pev(t)-Ppv(t)+Pbat(t)，Pev(t)为电动汽车的实时充电功率，Pav为整个优化调度周期内的负荷平均功率：
Figure FDA0003718836530000022
2.如权利要求1所述的光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法，其特征在于：还包括：利用LSTM算法和GA-BP算法对光伏发电功率和电动汽车充电负荷功率准确预测，并在此基础上利用NSGA-II算法对双目标模型求解，具体步骤如下：
步骤a，根据光伏发电的历史数据，利用LSTM算法预测得到完整的优化周期内光伏发电功率序列Ppv；
步骤b，根据充电站区域内电动汽车历史充电数据，利用GA-BP算法预测得到完整的优化周期内电动汽车充电需求功率序列Pev；
步骤c，根据蓄电池的充放电功率约束和荷电状态约束条件，随机生成每个时刻的储能单元充放电功率Pbat；
步骤d，计算光储充电站与大电网的交换功率Pgrid；
步骤e，计算目标函数系统经济运行费用，得到Cpv、Cbat、Cgrid；
步骤f，利用NSGA-II算法对搭建的双目标模型求解。
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