CN115149523A - 一种考虑风光出力不确定性的充电站配置方法及系统 - Google Patents

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CN115149523A CN202210733073.6A CN202210733073A CN115149523A CN 115149523 A CN115149523 A CN 115149523A CN 202210733073 A CN202210733073 A CN 202210733073A CN 115149523 A CN115149523 A CN 115149523A
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Abstract

本发明涉及一种考虑风光出力不确定性的充电站配置方法及系统，包括：获取电网历史年度运行数据以及多套充电站配置方案，确定各充电站配置方案对应的电源输出功率并确定功率平衡约束、各充电站配置方案对应的电网年化网损函数；根据交通网络拓扑确定各充电站配置方案对应的用户耗费时间函数；以电网年化网损和用户所需时间最小为上层目标函数，对上层多目标配置模型进行求解，得到上层最优配置方案集合，降低了电网年化网损和电动汽车用户充电耗费的时间；并基于下层校验模型，在各典型场景下对弃风弃光量约束中弃风量范围的上限和弃光量范围的上限进行迭代更新，使得弃风弃光量尽可能小，保证了风光新能源的消纳能力。

Description

一种考虑风光出力不确定性的充电站配置方法及系统
技术领域
本发明涉及电网规划领域，特别是涉及一种考虑风光出力不确定性的充电站配置方法及系统。
背景技术
随着“双碳”目标的指引和“以新能源为主体的新型电力系统”战略的推进，规模化可再生能源高速发展，终端电气化程度也不断提高。由于电动汽车具有化石能源依赖性低、零排放等特性，必将成为新型负荷发展的主力军。伴随着作为绿色能源代表的风机、光伏等分布式电源在配电网的高比例渗透，配电网结构以及运行方式较传统配电网发生改变，其短时间的随机性、波动性和长时间的逆调峰特性给电网稳定运行和消纳能力带来巨大挑战。因此在对充电站进行配置时需要考虑风电和光伏这类可再生分布式电源；同时应在充电站合理有效配置的基础上，保证风电和光伏新能源的消纳能力。
发明内容
本发明的目的是提供一种考虑风光出力不确定性的充电站配置方法及系统，以解决风光出力预测不精确导致的充电站不合理配置的问题，并在充电站合理有效配置的基础上，保证风电和光伏新能源的消纳能力。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种考虑风光出力不确定性的充电站配置方法，包括：
获取电网历史年度运行数据以及多套充电站配置方案；其中，所述电网历史年度运行数据包括：年均风电出力数据、年均光伏出力数据、风速数据、光照强度数据、电网参数和电网所属区域的交通网络拓扑；所述充电站配置方案包括：充电站的设置位置；
根据所述年均风电出力数据和风力发电机输出功率模型，以及所述年均光伏出力数据和光伏发电机输出功率模型，确定各所述充电站配置方案对应的电源输出功率；
根据所述电网参数确定各所述充电站配置方案对应的电网年化网损函数；
根据所述交通网络拓扑确定各所述充电站配置方案对应的用户耗费时间函数；所述用户耗费时间包括用户电动汽车行驶到充电站的时间和排队时间；
基于上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案集合；所述上层多目标配置模型包括上层目标函数以及上层约束条件；所述上层目标函数包括以所述电网年化网损函数最小为目标的第一目标函数和以所述用户所需时间函数最小为目标的第二目标函数；所述上层约束条件包括：功率平衡约束、节点电压约束、支路传输功率约束、充电站容量约束、上级电网购电量约束以及弃风弃光量约束；其中，各所述充电站配置方案的功率平衡约束由所述充电站配置方案对应的电源输出功率确定；
基于下层校验模型，确定所述上层最优配置方案集合中各上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量；所述下层校验模型包括下层目标函数以及下层约束条件，所述下层目标函数为以上层最优配置方案在各所述典型场景下的弃风弃光量之和最小为目标的函数，所述下层约束条件包括电力系统潮流约束；所述典型场景根据所述风速数据和所述光照强度数据确定；
当所述上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量均小于允许弃风弃光量时，所述上层最优配置方案通过下层校验；采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃风量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃风量范围的上限
Figure BDA0003714336370000021
采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃光量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃光量范围的上限
Figure BDA0003714336370000022
并跳转至“基于所述上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案”步骤，直至相邻两次迭代所得的
Figure BDA0003714336370000023
之差、
Figure BDA0003714336370000024
之差均小于对应的给定值时，停止迭代跳转，此时得到的上层最优配置方案为最终的充电站配置方案。
可选地，所述风力发电机输出功率模型如下：
Figure BDA0003714336370000025
其中，
Figure BDA0003714336370000026
为位置w风场处风电的输出功率；
Figure BDA0003714336370000027
为位置w风场处风电的额定容量；
Figure BDA0003714336370000028
分别为位置w风场处风电的切入风速、额定风速和切出风速。
可选地，所述光伏发电机输出功率模型如下：
Figure BDA0003714336370000031
其中，
Figure BDA0003714336370000032
为位置w处光伏板的输出功率；
Figure BDA0003714336370000033
表示位置w处光伏板额定出力；Iw，
Figure BDA0003714336370000034
分别为位置w处光伏模块实际情况下和测试状态下的光照强度；
Figure BDA0003714336370000035
表示位置w处光照辐射点。
可选地，所述上层目标函数为：
min(C1,C2)
Figure BDA0003714336370000036
其中，C1表示电网年化网损函数；C2表示用户所需时间；Nb为配电网节点数；rij为线路ij的电阻；Vi为节点i的电压幅值；Nd为待新建充电站数量；λi为表示待新建充电站状态的0-1变量；Nr为配电网所在区域道路数量；
Figure BDA0003714336370000037
为用户前往第i个待新建充电站的电动汽车年均风电出力数据的平均行驶时间；
Figure BDA0003714336370000038
为用户在第i个待新建充电站的平均排队时间。
可选地，所述功率平衡约束如下：
Figure BDA0003714336370000039
其中，PiG，
Figure BDA00037143363700000310
分别为上级电网向节点i注入的有功和无功功率；Pi W，
Figure BDA00037143363700000311
分别为风电于节点i注入的有功和无功功率；Pi H，
Figure BDA00037143363700000312
分别为光伏于节点i注入的有功和无功功率；Pi W ，cut
Figure BDA00037143363700000313
分别为节点i因弃风损失的有功和无功功率；Pi H，cut，
Figure BDA00037143363700000315
分别为节点i因弃光损失的有功和无功功率；Pi D，
Figure BDA00037143363700000316
为节点i的有功和无功负荷；Vi，Vj为节点i和节点j的电压幅值；Gij，Bij，θij分别为线路ij的导纳矩阵实部、虚部和相角差。
可选地，所述弃风弃光量约束为：
Figure BDA00037143363700000317
Figure BDA0003714336370000041
其中，
Figure BDA0003714336370000042
分别为节点i处风电和光伏允许弃风弃光最大比例系数；Pi W为风电于节点i注入的有功功率；Pi H为光伏于节点i注入的有功功率；
Figure BDA0003714336370000043
分别为所述下层校验模型返回的弃风弃光值。
可选地，所述充电站容量约束如下：
Figure BDA0003714336370000044
其中，Nd为待新建充电站数量；λi为表示待新建充电站状态的0-1变量；Pi D,E为第i个待新建充电站的充电功率；GE为配电网充电需求。
可选地，所述下层目标函数为：
Figure BDA0003714336370000045
其中，g为典型场景下各节点期望弃风弃光量；Ns为风电出力和光伏出力典型场景的数目；ρs为场景概率；
Figure BDA0003714336370000046
分别为在典型场景下节点i因弃风损失的有功功率和弃光损失的有功功率。
可选地，所述电力系统潮流约束如下：
Figure BDA0003714336370000047
Figure BDA0003714336370000048
Figure BDA0003714336370000049
Figure BDA00037143363700000410
Figure BDA00037143363700000411
Figure BDA00037143363700000412
Figure BDA00037143363700000413
其中，
Figure BDA00037143363700000414
为线路ij在典型场景s中的有功和无功功率；
Figure BDA00037143363700000415
为线路jk在典型场景s中的有功和无功功率；xij为线路ij中的电抗；
Figure BDA0003714336370000051
为节点j在典型场景s中的有功和无功负荷；
Figure BDA0003714336370000052
分别为上级电网向节点j在典型场景s中注入的有功和无功功率；
Figure BDA0003714336370000053
分别为风电于节点j在典型场景s中注入的有功和无功功率；
Figure BDA0003714336370000054
分别为光伏于节点j在典型场景s中注入的有功和无功功率；
Figure BDA0003714336370000055
分别为节点j在典型场景s中因弃风损失的有功和无功功率；
Figure BDA0003714336370000056
分别为节点i因弃光损失的有功和无功功率；Ui,s为节点i在典型场景s中电压的平方；Uj,s为节点j在典型场景s中电压的平方；Lij,s为线路ij在典型场景s中电流的平方。
本发明还提供了一种考虑风光出力不确定性的充电站配置系统，包括：
获取模块，用于获取电网历史年度运行数据以及多套充电站配置方案；其中，所述电网历史年度运行数据包括：年均风电出力数据、年均光伏出力数据、风速数据、光照强度数据、电网参数和电网所属区域的交通网络拓扑；所述充电站配置方案包括：充电站的设置位置；
电源输出功率确定模块，用于根据所述年均风电出力数据和风力发电机输出功率模型，以及所述年均光伏出力数据和光伏发电机输出功率模型，确定各所述充电站配置方案对应的电源输出功率；
电网年化网损函数确定模块，用于根据所述电网参数确定各所述充电站配置方案对应的电网年化网损函数；
用户耗费时间函数确定模块，用于根据所述交通网络拓扑确定各所述充电站配置方案对应的用户耗费时间函数；所述用户耗费时间包括用户电动汽车行驶到充电站的时间和排队时间；
上层最优配置方案确定模块，用于基于上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案集合；所述上层多目标配置模型包括上层目标函数以及上层约束条件；所述上层目标函数包括以所述电网年化网损函数最小为目标的第一目标函数和以所述用户所需时间函数最小为目标的第二目标函数；所述上层约束条件包括：功率平衡约束、节点电压约束、支路传输功率约束、充电站容量约束、上级电网购电量约束以及弃风弃光量约束；其中，各所述充电站配置方案的功率平衡约束由所述充电站配置方案对应的电源输出功率确定；
期望弃风弃光量确定模块，用于基于下层校验模型，确定所述上层最优配置方案集合中各上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量；所述下层校验模型包括下层目标函数以及下层约束条件，所述下层目标函数为以上层最优配置方案在各所述典型场景下的弃风弃光量之和最小为目标的函数，所述下层约束条件包括电力系统潮流约束；所述典型场景根据所述风速数据和所述光照强度数据确定；
弃风弃光量上限更新模块，用于当所述上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量均小于允许弃风弃光量时，所述上层最优配置方案通过下层校验；采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃风量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃风量范围的上限
Figure BDA0003714336370000061
采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃光量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃光量范围的上限
Figure BDA0003714336370000062
并跳转至“基于所述上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案”步骤，直至相邻两次迭代所得的
Figure BDA0003714336370000063
之差、
Figure BDA0003714336370000064
之差均小于对应的给定值时，停止迭代跳转，此时得到的上层最优配置方案为最终的充电站配置方案。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提出了一种考虑风光出力不确定性的充电站配置方法及系统，包括：获取电网历史年度运行数据以及多套充电站配置方案；其中，所述电网历史年度运行数据包括：年均风电出力数据、年均光伏出力数据、风速数据、光照强度数据、电网参数和电网所属区域的交通网络拓扑；所述充电站配置方案包括：充电站的设置位置；根据所述年均风电出力数据和风力发电机输出功率模型，以及所述年均光伏出力数据和光伏发电机输出功率模型，确定各所述充电站配置方案对应的电源输出功率；根据所述电网参数确定各所述充电站配置方案对应的电网年化网损函数；根据所述交通网络拓扑确定各所述充电站配置方案对应的用户耗费时间函数；所述用户耗费时间包括用户电动汽车行驶到充电站的时间和排队时间；基于上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案集合；所述上层多目标配置模型包括上层目标函数以及上层约束条件；所述上层目标函数包括以所述电网年化网损函数最小为目标的第一目标函数和以所述用户所需时间函数最小为目标的第二目标函数；所述上层约束条件包括：功率平衡约束、节点电压约束、支路传输功率约束、充电站容量约束、上级电网购电量约束以及弃风弃光量约束；其中，各所述充电站配置方案的功率平衡约束由所述充电站配置方案对应的电源输出功率确定；基于下层校验模型，确定所述上层最优配置方案集合中各上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量；所述下层校验模型包括下层目标函数以及下层约束条件，所述下层目标函数为以上层最优配置方案在各所述典型场景下的弃风弃光量之和最小为目标的函数，所述下层约束条件包括电力系统潮流约束；所述典型场景根据所述风速数据和所述光照强度数据确定；当所述上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量均小于允许弃风弃光量时，所述上层最优配置方案通过下层校验；采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃风量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃风量范围的上限
Figure BDA0003714336370000071
采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃光量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃光量范围的上限
Figure BDA0003714336370000072
并跳转至“基于所述上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案”步骤，直至相邻两次迭代所得的
Figure BDA0003714336370000073
之差、
Figure BDA0003714336370000074
之差均小于对应的给定值时，停止迭代跳转，此时得到的上层最优配置方案为最终的充电站配置方案。本发明在对上层多目标配置模型进行求解时，考虑了各节点的风力发电机输出功率和光伏发电机输出功率，降低了电网年化网损；考虑了电网所属区域交通网络拓扑，降低了电动汽车用户充电耗费的时间，得到了有效合理的充电站配置方案；还在各典型场景下对弃风弃光量约束中弃风量范围的上限和弃光量范围的上限进行迭代更新，直至相邻两次迭代所得的弃风量之差、弃光量之差均小于对应的给定值，使得典型场景下的弃风弃光量尽可能的小，保证了风光新能源的消纳能力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1提供的考虑风光出力不确定性的充电站配置方法流程示意图；
图2是本发明实施例1中的某年风速数据；
图3是本发明实施例1中的某年光照强度数据；
图4是本发明实施例1中的电动汽车出行链模拟示意图；
图5是本发明实施例1中的各典型场景风机出力数据示意图；
图6是本发明实施例1中的各典型场景光伏出力数据示意图；
图7是本发明实施例2提供的考虑风光出力不确定性的充电站配置系统框图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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。
本发明的目的是提供一种考虑风光出力不确定性的充电站配置方法及系统，以解决风光出力预测不精确导致的充电站不合理配置的问题，并在充电站合理有效配置的基础上，保证风电和光伏新能源的消纳能力。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1
本实施例提供了一种考虑风光出力不确定性的充电站配置方法，参见图1，所述方法包括：
步骤S1：获取电网历史年度运行数据以及多套充电站配置方案；其中，所述电网历史年度运行数据包括：年均风电出力数据、年均光伏出力数据、风速数据、光照强度数据、电网参数和电网所属区域的交通网络拓扑；所述充电站配置方案包括：充电站的设置位置。
步骤S2：根据所述年均风电出力数据和风力发电机输出功率模型，以及所述年均光伏出力数据和光伏发电机输出功率模型，确定各所述充电站配置方案对应的电源输出功率。
步骤S3：根据所述电网参数确定各所述充电站配置方案对应的电网年化网损函数。
步骤S4：根据所述交通网络拓扑确定各所述充电站配置方案对应的用户耗费时间函数；所述用户耗费时间包括用户电动汽车行驶到充电站的时间和排队时间。
步骤S5：基于上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案集合；所述上层多目标配置模型包括上层目标函数以及上层约束条件；所述上层目标函数包括以所述电网年化网损函数最小为目标的第一目标函数和以所述用户所需时间函数最小为目标的第二目标函数；所述上层约束条件包括：功率平衡约束、节点电压约束、支路传输功率约束、充电站容量约束、上级电网购电量约束以及弃风弃光量约束；其中，各所述充电站配置方案的功率平衡约束由所述充电站配置方案对应的电源输出功率确定。
步骤S6：基于下层校验模型，确定所述上层最优配置方案集合中各上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量；所述下层校验模型包括下层目标函数以及下层约束条件，所述下层目标函数为以上层最优配置方案在各所述典型场景下的弃风弃光量之和最小为目标的函数，所述下层约束条件包括电力系统潮流约束；所述典型场景根据所述风速数据和所述光照强度数据确定。
步骤S7：当所述上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量均小于允许弃风弃光量时，所述上层最优配置方案通过下层校验；采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃风量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃风量范围的上限
Figure BDA0003714336370000091
采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃光量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃光量范围的上限
Figure BDA0003714336370000092
并跳转至“基于所述上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案”步骤，直至相邻两次迭代所得的
Figure BDA0003714336370000093
之差、
Figure BDA0003714336370000094
之差均小于对应的给定值时，停止迭代跳转，此时得到的上层最优配置方案为最终的充电站配置方案。
在步骤S2中，风速的大小和风场位置是风电出力从0到额定值波动的主要原因。本实施例采用双参数Weibull分布对风速的变化进行模拟，其概率密度函数如下：
Figure BDA0003714336370000095
其中，vw,t表示位置w处t时刻风电叶轮轮毂的风速；rw,t和cw,t分别为位置w处t时刻风机的形状参数和尺度参数，其值可通过如图2所示的风速数据拟合获得。
考虑风电为恒功率因素控制，则位置w处风电出力
Figure BDA0003714336370000101
与风速之间的关系可近似采用分段函数表示，风力发电机输出功率模型为：
Figure BDA0003714336370000102
其中，
Figure BDA0003714336370000103
为位置w风场处风电的输出功率；
Figure BDA0003714336370000104
为位置w风场处风电的额定容量；
Figure BDA0003714336370000105
分别为位置w风场处风电的切入风速、额定风速和切出风速。
光伏出力的波动性受许多因素的影响，如太阳光照强度、光伏组件表面温度湿度等。影响光伏出力从0到额定值变化的主要因素是一天内光照强度的变化，本实施例采用Beta分布对一天内光照强度变化进行描述，其概率密度函数如下：
Figure BDA0003714336370000106
其中，Iw,t和Iw,max分别为位置w处光照强度及其最大值；αw,t,βw,t分别为位置w处在t时刻Beta分布的两个参数，两个参数的值可通过如图3所示的光照强度数据拟合获得。
所述光伏发电机输出功率模型如下：
Figure BDA0003714336370000107
其中，
Figure BDA0003714336370000108
为位置w处光伏板的输出功率；
Figure BDA0003714336370000109
表示位置w处光伏板额定出力；Iw，
Figure BDA00037143363700001010
分别为位置w处光伏模块实际情况下和测试状态下的光照强度；
Figure BDA00037143363700001011
表示位置w处光照辐射点。
由上述步骤可得到各所述充电站配置方案对应的电源输出功率。
步骤S3中各所述充电站配置方案对应的电网年化网损函数由电网参数确定，电网年化网损函数计算如下：
Figure BDA0003714336370000111
其中，C1表示电网年化网损函数；Nb为配电网节点数；rij为线路ij的电阻；Vi为节点i的电压幅值。
在本实施例中，步骤S4得到各所述充电站配置方案对应的用户耗费时间函数的具体过程如下：
(1)模拟私家车、出租车出行链，预测电动汽车充电需求，具体地：
电动私家车的出行规律性较强，出行目的地较为固定，可以分为三类：家庭、公司、其他(包括商超、医院、学校等)，分别简写为H、W、O。本文涉及出行链如图4所示。三种出行行程概率分布为52.8％、24.1％、23.1％。
考虑到出租车轮班制的特点，将出租车充电时间划分为4个时段(0:00-9:00，9:00-14:30，14:30-19:30，19:30-24:00)。
(2)本实施例根据私家车和出租车的特点，采用蒙特卡洛法抽样得到私家车的出行链并采用最短路径法模拟，得到用户前往第i个待新建充电站的电动汽车的平均行驶时间Ti W和充电需求GE。
依据《2021年中国一线城市出行平台调研报告》的统计数据，得到用户在第i个待新建充电站的平均排队时间Ti M，由此可得到各所述充电站配置方案对应的用户耗费时间函数：
Figure BDA0003714336370000112
其中，C2表示用户所需时间；Nd为待新建充电站数量；λi为表示待新建充电站状态的0-1变量；Nr为配电网所在区域道路数量；Ti W为用户前往第i个待新建充电站的电动汽车的平均行驶时间；Ti M为用户在第i个待新建充电站的平均排队时间。
步骤S5以步骤S3得到的电网年化网损函数最小为目标的第一目标函数和以步骤S4得到的用户所需时间函数最小为目标的第二目标函数构成上层目标函数。
其中，电网年化网损函数最小以及用户所需时间函数最小指的是：第一目标函数最小时，第二目标函数可能不是最小的，这里的“最小”指的在设定范围内的电网年化网损最小以及用户所需时间最小，符合在设定范围内的充电站配置方案都可作为上层最优配置方案。即第一目标函数和第二目标函数综合起来看都比较小时，对应的配置方案来构成了上层最优配置方案集合。
所述上层多目标配置模型还包括上层约束条件，所述上层约束条件包括：功率平衡约束、节点电压约束、支路传输功率约束、充电站容量约束、上级电网购电量约束以及弃风弃光量约束；其中，各所述充电站配置方案的功率平衡约束由所述充电站配置方案对应的电源输出功率确定。
其中，(1)功率平衡约束如下：
Figure BDA0003714336370000121
其中，Pi G，
Figure BDA0003714336370000122
分别为上级电网向节点i注入的有功和无功功率；Pi W,
Figure BDA0003714336370000123
分别为风电于节点i注入的有功和无功功率；Pi H,
Figure BDA0003714336370000124
分别为光伏于节点i注入的有功和无功功率；Pi W,cut
Figure BDA0003714336370000125
分别为节点i因弃风损失的有功和无功功率；Pi H,cut，
Figure BDA0003714336370000126
分别为节点i因弃光损失的有功和无功功率；Pi D,
Figure BDA0003714336370000127
为节点i的有功和无功负荷；Vi，Vj为节点i和节点j的电压幅值；Gij，Bij，θij分别为线路ij的导纳矩阵实部、虚部和相角差。
(2)节点电压约束，即：
Vi min≤Vi≤Vi max
其中，Vi min,Vi max分别为节点i的电压上下限。
(3)支路传输功率约束：
Figure BDA0003714336370000128
其中，Sij，
Figure BDA0003714336370000129
分别为线路ij的传输容量(视在功率)及其上下限。
(4)充电站容量约束：
Figure BDA00037143363700001210
其中，Nd为待新建充电站数量；λi为表示待新建充电站状态的0-1变量；Pi D,E为第i个待新建充电站的充电功率；GE为配电网充电需求。
(5)上级电网购电量约束：Pi G≥0，其中，Pi G为上级电网购电量。
(6)弃风弃光量约束：
Figure BDA0003714336370000131
Figure BDA0003714336370000132
其中，
Figure BDA0003714336370000133
分别为节点i处风电和光伏允许弃风弃光最大比例系数；Pi W为风电于节点i注入的有功功率；Pi H为光伏于节点i注入的有功功率；Pi W,cut,Pi H,cut分别为所述下层校验模型返回的弃风弃光值。
通过上述步骤可以确定上层最优配置方案集合。
步骤S6确定风电出力和光伏出力的典型场景具体过程如下：
本实施例通过蒙特卡洛在春、夏、秋、冬四个季节中分别抽取某一天(24小时)的所述风速数据来模拟每个季节的风电出力，通过蒙特卡洛在春、夏、秋、冬四个季节中分别抽取某一天(24小时)的所述光照强度数据来模拟每个季节的光伏出力，生成4个风机、光伏出力的典型场景，每个场景的概率为ρs，其中，每个场景的风机出力情况如图5所示，每个场景的光伏出力情况图6所示。
在得到风机和光伏出力的典型场景后，基于下层校验模型，确定所述上层最优配置方案集合中各方案的期望弃风量和期望弃光量。所述下层校验模型包括下层目标函数以及下层约束条件，所述下层目标函数为以上层最优配置方案在各所述典型场景下的弃风弃光量之和最小为目标的函数，所述下层约束条件包括电力系统潮流约束。当所述上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量均小于允许弃风弃光量时，方案通过下层校验；采用已通过校验方案的各节点弃风量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃风量范围的上限
Figure BDA0003714336370000134
采用已通过校验方案的节点弃光量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃光量范围的上限
Figure BDA0003714336370000135
返回的值能反应不确定性对节点弃风弃光的影响，可以有效辅助上层多目标配置模型获得计及多典型场景下不确定因素的最优配置方案集合；并跳转至“基于所述上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案集合”步骤，直至相邻两次迭代所得的Pi W,cut之差、
Figure BDA0003714336370000136
之差均小于对应的给定值时，停止迭代跳转，此时得到的上层最优配置方案为最终的充电站配置方案。
其中，所述下层目标函数为：
Figure BDA0003714336370000141
其中，g为典型场景下各节点期望弃风弃光量；Ns为风电出力和光伏出力典型场景的数目；ρs为场景概率；
Figure BDA0003714336370000142
分别为在典型场景下节点i因弃风损失的有功功率和弃光损失的有功功率。
所述电力系统潮流约束如下：
Figure BDA0003714336370000143
Figure BDA0003714336370000144
Figure BDA0003714336370000145
Figure BDA0003714336370000146
Figure BDA0003714336370000147
Figure BDA0003714336370000148
Figure BDA0003714336370000149
其中，
Figure BDA00037143363700001410
为线路ij在典型场景s中的有功和无功功率；
Figure BDA00037143363700001411
为线路jk在典型场景s中的有功和无功功率；xij为线路ij中的电抗；
Figure BDA00037143363700001412
为节点j在典型场景s中的有功和无功负荷；
Figure BDA00037143363700001413
分别为上级电网向节点j在典型场景s中注入的有功和无功功率；
Figure BDA00037143363700001414
分别为风电于节点j在典型场景s中注入的有功和无功功率；
Figure BDA00037143363700001415
分别为光伏于节点j在典型场景s中注入的有功和无功功率；
Figure BDA00037143363700001416
分别为节点j在典型场景s中因弃风损失的有功和无功功率；
Figure BDA00037143363700001417
分别为节点i因弃光损失的有功和无功功率；Ui,s为节点i在典型场景s中电压的平方；Uj,s为节点j在典型场景s中电压的平方；Lij,s为线路ij在典型场景s中电流的平方。
在本实施例中，使用IEEE33节点配电系统进行仿真计算，其包含33个节点及其已有网络负荷、路网拓扑、线路阻抗等参数，并于节点3，10，17设置有风机和光伏。待新建充电站节点为9至17节点，所使用充电桩的充电功率为25kW，电动汽车的电池容量为30kWh，车辆续航里程为300km。结合私家车和出租车的出行习惯，采用最短路径法模拟1980辆私家车和1260辆出租车的出行路径。
Figure BDA0003714336370000151
均为60％。
采用多目标粒子群算法对上层多目标配置模型进行求解，得到最优配置方案集合，得到充电站未校验部分配置的决策结果如表1所示。
表1充电站未校验部分配置的决策结果
Figure BDA0003714336370000152
将上述最优配置方案集合传递到下层校验模型。下层校验模型对最优配置方案进行校验，采用商用求解器Gurobi求解。
下层校验模型在所有典型场景中对上层多目标配置模型产生的最优配置方案集合逐一进行校验，当各最优配置方案在所有典型场景中的期望弃风弃光量低于允许弃风弃光量即
Figure BDA0003714336370000153
时通过校验。接着，将已通过校验的配置方案中的各节点弃风弃光量最大值返回至上层多目标配置模型所述弃风弃光量约束中的
Figure BDA0003714336370000154
再次执行上层多目标配置模型，以获得可以有效应对系统不确定性的充电站配置模型，同时将结果再次传递至下层校验模型。当相邻两次更新的
Figure BDA0003714336370000155
差值小于给定值时，停止迭代。将此时得到的上层最优配置方案为最终的充电站配置方案集合。
将最终的充电站配置方案根据系统网损从大到小排序，得到充电站校验后部分配置的决策结果如表2所示。
表2充电站校验后部分配置的决策结果
Figure BDA0003714336370000161
实施例2
本实施例提供了一种考虑风光出力不确定性的充电站配置系统，参见图7，所述系统包括：
获取模块T1，用于获取电网历史年度运行数据以及多套充电站配置方案；其中，所述电网历史年度运行数据包括：年均风电出力数据、年均光伏出力数据、风速数据、光照强度数据、电网参数和电网所属区域的交通网络拓扑；所述充电站配置方案包括：充电站的设置位置；
电源输出功率确定模块T2，用于根据所述年均风电出力数据和风力发电机输出功率模型，以及所述年均光伏出力数据和光伏发电机输出功率模型，确定各所述充电站配置方案对应的电源输出功率；
电网年化网损函数确定模块T3，用于根据所述电网参数确定各所述充电站配置方案对应的电网年化网损函数；
用户耗费时间函数确定模块T4，用于根据所述交通网络拓扑确定各所述充电站配置方案对应的用户耗费时间函数；所述用户耗费时间包括用户电动汽车行驶到充电站的时间和排队时间；
上层最优配置方案确定模块T5，用于基于上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案集合；所述上层多目标配置模型包括上层目标函数以及上层约束条件；所述上层目标函数包括以所述电网年化网损函数最小为目标的第一目标函数和以所述用户所需时间函数最小为目标的第二目标函数；所述上层约束条件包括：功率平衡约束、节点电压约束、支路传输功率约束、充电站容量约束、上级电网购电量约束以及弃风弃光量约束；其中，各所述充电站配置方案的功率平衡约束由所述充电站配置方案对应的电源输出功率确定；
期望弃风弃光量确定模块T6，用于基于下层校验模型，确定所述上层最优配置方案集合中各上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量；所述下层校验模型包括下层目标函数以及下层约束条件，所述下层目标函数为以上层最优配置方案在各所述典型场景下的弃风弃光量之和最小为目标的函数，所述下层约束条件包括电力系统潮流约束；
弃风弃光量上限更新模块T7，用于当所述上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量均小于允许弃风弃光量时，所述上层最优配置方案通过下层校验；采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃风量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃风量范围的上限
Figure BDA0003714336370000171
采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃光量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃光量范围的上限
Figure BDA0003714336370000172
并跳转至“基于所述上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案”步骤，直至相邻两次迭代所得的
Figure BDA0003714336370000173
之差、
Figure BDA0003714336370000174
之差均小于对应的给定值时，停止迭代跳转，此时得到的上层最优配置方案为最终的充电站配置方案。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种考虑风光出力不确定性的充电站配置方法，其特征在于，包括：
获取电网历史年度运行数据以及多套充电站配置方案；其中，所述电网历史年度运行数据包括：年均风电出力数据、年均光伏出力数据、风速数据、光照强度数据、电网参数和电网所属区域的交通网络拓扑；所述充电站配置方案包括：充电站的设置位置；
根据所述年均风电出力数据和风力发电机输出功率模型，以及所述年均光伏出力数据和光伏发电机输出功率模型，确定各所述充电站配置方案对应的电源输出功率；
根据所述电网参数确定各所述充电站配置方案对应的电网年化网损函数；
根据所述交通网络拓扑确定各所述充电站配置方案对应的用户耗费时间函数；所述用户耗费时间包括用户电动汽车行驶到充电站的时间和排队时间；
基于上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案集合；所述上层多目标配置模型包括上层目标函数以及上层约束条件；所述上层目标函数包括以所述电网年化网损函数最小为目标的第一目标函数和以所述用户所需时间函数最小为目标的第二目标函数；所述上层约束条件包括：功率平衡约束、节点电压约束、支路传输功率约束、充电站容量约束、上级电网购电量约束以及弃风弃光量约束；其中，各所述充电站配置方案的功率平衡约束由所述充电站配置方案对应的电源输出功率确定；
基于下层校验模型，确定所述上层最优配置方案集合中各上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量；所述下层校验模型包括下层目标函数以及下层约束条件，所述下层目标函数为以上层最优配置方案在各典型场景下的弃风弃光量之和最小为目标的函数，所述下层约束条件包括电力系统潮流约束；所述典型场景根据所述风速数据和所述光照强度数据确定；
当所述上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量均小于允许弃风弃光量时，所述上层最优配置方案通过下层校验；采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃风量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃风量范围的上限
Figure FDA0003714336360000011
采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃光量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃光量范围的上限
Figure FDA0003714336360000012
并跳转至“基于所述上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案”步骤，直至相邻两次迭代所得的
Figure FDA0003714336360000013
之差、
Figure FDA0003714336360000021
之差均小于对应的给定值时，停止迭代跳转，此时得到的上层最优配置方案为最终的充电站配置方案。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风力发电机输出功率模型如下：
Figure FDA0003714336360000022
其中，
Figure FDA0003714336360000023
为位置w风场处风电的输出功率；
Figure FDA0003714336360000024
为位置w风场处风电的额定容量；
Figure FDA0003714336360000025
分别为位置w风场处风电的切入风速、额定风速和切出风速。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光伏发电机输出功率模型如下：
Figure FDA0003714336360000026
其中，
Figure FDA0003714336360000027
为位置w处光伏板的输出功率；
Figure FDA0003714336360000028
表示位置w处光伏板额定出力；Iw，
Figure FDA0003714336360000029
分别为位置w处光伏模块实际情况下和测试状态下的光照强度；
Figure FDA00037143363600000210
表示位置w处光照辐射点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述上层目标函数为：
min(C1,C2)
Figure FDA00037143363600000211
其中，C1表示电网年化网损函数；C2表示用户所需时间；Nb为配电网节点数；rij为线路ij的电阻；Vi为节点i的电压幅值；Nd为待新建充电站数量；λi为表示待新建充电站状态的0-1变量；Nr为配电网所在区域道路数量；
Figure FDA00037143363600000212
为用户前往第i个待新建充电站的电动汽车年均风电出力数据的平均行驶时间；Ti M为用户在第i个待新建充电站的平均排队时间。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述功率平衡约束如下：
Figure FDA0003714336360000031
其中，Pi G，
Figure FDA0003714336360000032
分别为上级电网向节点i注入的有功和无功功率；Pi W,
Figure FDA0003714336360000033
分别为风电于节点i注入的有功和无功功率；Pi H,
Figure FDA0003714336360000034
分别为光伏于节点i注入的有功和无功功率；Pi W,cut
Figure FDA0003714336360000035
分别为节点i因弃风损失的有功和无功功率；Pi H,cut，
Figure FDA0003714336360000036
分别为节点i因弃光损失的有功和无功功率；Pi D,
Figure FDA0003714336360000037
为节点i的有功和无功负荷；Vi，Vj为节点i和节点j的电压幅值；Gij，Bij，θij分别为线路ij的导纳矩阵实部、虚部和相角差。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述弃风弃光量约束为：
Figure FDA0003714336360000038
Figure FDA0003714336360000039
其中，
Figure FDA00037143363600000310
分别为节点i处风电和光伏允许弃风弃光最大比例系数；Pi W为风电于节点i注入的有功功率；Pi H为光伏于节点i注入的有功功率；Pi W,cut,Pi H,cut分别为所述下层校验模型返回的弃风弃光值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电站容量约束如下：
Figure FDA00037143363600000311
其中，Nd为待新建充电站数量；λi为表示待新建充电站状态的0-1变量；Pi D,E为第i个待新建充电站的充电功率；GE为配电网充电需求。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述下层目标函数为：
Figure FDA00037143363600000312
其中，g为典型场景下各节点期望弃风弃光量；Ns为风电出力和光伏出力典型场景的数目；ρs为场景概率；
Figure FDA00037143363600000313
分别为在典型场景下节点i因弃风损失的有功功率和弃光损失的有功功率。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力系统潮流约束如下：
Figure FDA0003714336360000041
Figure FDA0003714336360000042
Figure FDA0003714336360000043
Figure FDA0003714336360000044
Figure FDA0003714336360000045
Figure FDA0003714336360000046
Figure FDA0003714336360000047
其中，
Figure FDA0003714336360000048
为线路ij在典型场景s中的有功和无功功率；
Figure FDA0003714336360000049
为线路jk在典型场景s中的有功和无功功率；xij为线路ij中的电抗；
Figure FDA00037143363600000410
为节点j在典型场景s中的有功和无功负荷；
Figure FDA00037143363600000411
分别为上级电网向节点j在典型场景s中注入的有功和无功功率；
Figure FDA00037143363600000412
分别为风电于节点j在典型场景s中注入的有功和无功功率；
Figure FDA00037143363600000413
分别为光伏于节点j在典型场景s中注入的有功和无功功率；
Figure FDA00037143363600000414
分别为节点j在典型场景s中因弃风损失的有功和无功功率；
Figure FDA00037143363600000415
分别为节点i因弃光损失的有功和无功功率；Ui,s为节点i在典型场景s中电压的平方；Uj,s为节点j在典型场景s中电压的平方；Lij,s为线路ij在典型场景s中电流的平方。
10.一种考虑风光出力不确定性的充电站配置系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取电网历史年度运行数据以及多套充电站配置方案；所述电网历史年度运行数据包括：年均风电出力数据、年均光伏出力数据、风速数据、光照强度数据、电网参数和电网所属区域的交通网络拓扑；所述充电站配置方案包括：充电站的设置位置；
电源输出功率确定模块，用于根据所述年均风电出力数据和风力发电机输出功率模型，以及光伏出力数据和光伏发电机输出功率模型，确定各所述充电站配置方案对应的电源输出功率；
电网年化网损函数确定模块，用于根据所述电网参数确定各所述充电站配置方案对应的电网年化网损函数；
用户耗费时间函数确定模块，用于根据所述交通网络拓扑确定各所述充电站配置方案对应的用户耗费时间函数；所述用户耗费时间包括用户电动汽车行驶到充电站的时间和排队时间；
上层最优配置方案确定模块，用于基于上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案集合；所述上层多目标配置模型包括上层目标函数以及上层约束条件；所述上层目标函数包括以所述电网年化网损函数最小为目标的第一目标函数和以所述用户所需时间函数最小为目标的第二目标函数；所述上层约束条件包括：功率平衡约束、节点电压约束、支路传输功率约束、充电站容量约束、上级电网购电量约束以及弃风弃光量约束；其中，各所述充电站配置方案的功率平衡约束由所述充电站配置方案对应的电源输出功率确定；
期望弃风弃光量确定模块，用于基于下层校验模型，确定所述上层最优配置方案集合中各上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量；所述下层校验模型包括下层目标函数以及下层约束条件，所述下层目标函数为以上层最优配置方案在各所述典型场景下的弃风弃光量之和最小为目标的函数，所述下层约束条件包括电力系统潮流约束；所述典型场景根据所述风速数据和所述光照强度数据确定；
弃风弃光量上限更新模块，用于当所述上层最优配置方案的期望弃风量和期望弃光量均小于允许弃风弃光量时，所述上层最优配置方案通过下层校验；采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃风量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃风量范围的上限
Figure FDA0003714336360000051
采用已通过校验的上层最优配置方案的各节点弃光量最大值更新所述弃风弃光量约束中弃光量范围的上限
Figure FDA0003714336360000052
并跳转至“基于所述上层多目标配置模型，确定上层最优配置方案”步骤，直至相邻两次迭代所得的
Figure FDA0003714336360000053
之差、
Figure FDA0003714336360000054
之差均小于对应的给定值时，停止迭代跳转，此时得到的上层最优配置方案为最终的充电站配置方案。
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