CN116611673A - 一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法及系统 - Google Patents

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Abstract

一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法及系统,该方法先构建考虑电动汽车充电需求时变特性、规划方案对于燃油汽车交通分布以及碳排放量的影响的规划模型,再对其进行滚动求解,得到规划方案。本发明一方面在保证满足电动汽车充电需求、保障燃油汽车通行效率的同时,最大限度的降低了碳排放量,避免资源的浪费,另一方面能够有效降低社会成本。

Description

一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法及系统
技术领域
本发明属于电动汽车充电设施规划领域,具体涉及一种面向电力交通耦合网的、考虑碳中和成本的光储充电站滚动规划方法及系统。
背景技术
电动汽车在环保和经济性等方面相对传统燃油汽车有巨大优势,且其渗透率也在逐年增高。但与此同时,燃油汽车作为重要的交通参与者仍然在被广泛的使用。由于电动汽车和燃油汽车共享同一个交通系统,电动汽车充电设施的选址定容方案不仅仅会影响电动汽车的交通流,同时也会对燃油汽车的交通流产生显著的影响。而交通分布会决定燃油汽车的路径选择、行驶里程和行驶时间,从而最终影响其行驶过程中的碳排放量。因此,在对电动汽车的充电进行优化时,还需要考虑对燃油车出行行为及其碳排放的影响。
为了支撑电动汽车的使用,方便电动汽车用户的充电,需要对电动汽车充电设施的选址和容量进行优化,同时对配电网设施进行响应的扩容,从而满足充电设施的用电需求。在配置电动汽车充电设施并对其接入的配电网线路进行扩容时,如仅考虑当下的电动汽车充电需求,可能使硬件设施的容量无法匹配随电动汽车渗透率快速增长的充电需求,从而出现充电设施不足或电网潮流越限等问题。而若一次性配备大量的硬件设施,则会使建设和运营成本的增加,导致资源的浪费。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的上述问题,提供一种同时考虑电动汽车充电需求时变特性、电动汽车的充电和出行对燃油车出行及其碳排放影响的面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法及系统。
为实现以上目的,本发明的技术方案如下:
第一方面,本发明提出一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法,包括:
S1、构建考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型,该规划模型以电力交通耦合网由于规划光储充电站而产生的支出最小为目标,目标函数为:
上式中,为规划第y年光储充电站、配电网和交通网的规划运行成本,/>为规划第y年光储充电站的购电成本,/>为规划第y年电动汽车和燃油汽车的交通通行成本,为规划第y年燃油汽车的碳中和成本,/>为贴现率,/>为单位时间成本,/>为一年中的典型日数量,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为时段t交通网道路/>的通行时间,/>为道路/>的长度,/>为燃油汽车单位里程的碳排放量,为单位碳中和成本,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为关联矩阵;
约束条件包括交通需求约束;
S2、求解考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型,得到规划方案。
所述交通需求约束包括:
上式中,为规划第y年时段t内起讫点对od的总交通需求量,/>为规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的电动汽车流量,/>为汽车的年增长率,/>为电动汽车渗透率的初始值,/>为电动汽车渗透率的年增长率,/>、/>分别为道路/>的车道数量及每个车道可以容纳的交通流量。
所述、/>根据以下公式确定:
上式中,、/>分别为规划第y年的规划成本、运行成本,/>、/>、/>分别为规划第y年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量,/>、/>分别为光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的配置单价,/>为规划第y年配电网线路w的扩容决定变量,/>为配电网线路的扩容单价,/>、/>、/>分别为规划第yn年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量,、/>、/>分别为单台充电桩、光伏电池、储能系统的单日运营费用,/>为规划第y年时段t内外部电网向配电网输出的功率,/>为单位时间尺度,/>为时段t的电价。
所述约束条件还包括光储充电站约束、配电网约束;
所述光储充电站约束包括光储充电站内的功率平衡约束、充电输出功率需要约束、输入功率约束、规划约束、出力和SOC约束;
所述配电网约束包括配电网功率约束、母线电压约束、配电网线路阻抗约束。
所述光储充电站内的功率平衡约束包括:
上式中,、/>、/>、/>分别为规划第y年时段t内道路/>处电网向光储充电站输出的功率、光伏电池实际被消纳的功率、储能系统的功率、充电桩的总输出功率,/>为充电桩的能量传输效率;
所述充电输出功率需要约束包括:
上式中,为规划第y年时段t内起讫点对od的电动汽车流量,/>、/>分别电动汽车充电需求的最低满足率和最高捕获率,/>、/>分别为平均每辆电动汽车的能量缺额、单位时间尺度;
所述输入功率约束包括:
上式中,为光储充电站的位置变量,道路/>处建有光储充电站,则/>=1,否则/>=0,/>为大M常数;
所述规划约束包括:
上式中,、/>、/>分别为规划第y年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量;
所述出力和SOC约束包括:
上式中,、/>分别为单套储能系统的额定充、放电功率,/>为规划第yn年道路/>处的储能系统的新配置数量,/>、/>分别为储能系统荷电状态的下限、上限,/>为单套储能系统的容量,/>为单套储能系统的初始能量,/>为规划第yn年道路/>处的储能系统的功率。
所述配电网功率约束包括:
上式中,、/>分别为规划第y年时段t内配电网线路w的有功、无功功率,、/>分别为规划第y年时段t内道路/>所对应的配电网母线的基础负荷的有功、无功功率,/>为规划第y年时段t内道路/>处电网向光储充电站输出的功率,/>为充电功率因数角,/>为配电网线路w扩容前的功率容量,/>为规划第y年配电网线路w的扩容决定变量,/>为扩容后增加的功率容量;
所述母线电压约束包括:
上式中,为规划第y年时段t内配电网线路w上的电压降,/>、/>分别为规划第y年配电网进行线路扩容后线路w的电阻、电抗,/>为配电网母线的额定电压,、/>分别为规划第y年时段t内配电网线路w的两个端节点/>、/>的母线电压,为规划第y年时段t内配电网节点/>的母线电压,/>、/>为母线电压的下限和上限;
所述配电网线路阻抗约束包括:
上式中,、/>分别为规划第y年配电网线路w进行扩容后原有线缆与新建线缆的联合电阻、电抗,/>、/>分别规划第y年为配电网线路w处扩容线路的电阻和电抗。
所述规划方案包括电力交通耦合网中光储充电站的位置规划方案以及配电网线路的扩容规划方案。
第二方面,本发明提出一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划系统,包括规划模型构建模块、规划模型求解模块,所述规划模型构建模块包括目标函数构建单元、约束条件构建单元,所述约束条件构建单元包括交通需求约束子单元;
所述规划模型构建模块用于构建考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型;
所述目标函数构建单元用于构建考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型的目标函数,该目标函数以电力交通耦合网由于规划光储充电站而产生的支出最小为目标,为:
上式中,为规划第y年光储充电站、配电网和交通网的规划运行成本,/>为规划第y年光储充电站的购电成本,/>为规划第y年电动汽车和燃油汽车的交通通行成本,为规划第y年燃油汽车的碳中和成本,/>为贴现率,/>为单位时间成本,/>为一年中的典型日数量,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为时段t交通网道路/>的通行时间,/>为道路/>的长度,/>为燃油汽车单位里程的碳排放量,为单位碳中和成本,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为关联矩阵;
所述交通需求约束子单元用于构建交通需求约束;
所述规划模型求解模块求解考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型,得到规划方案。
所述交通需求约束子单元用于构建如下交通需求约束:
上式中,为规划第y年时段t内起讫点对od的总交通需求量,/>为规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的电动汽车流量,/>为汽车的年增长率,/>为电动汽车渗透率的初始值,/>为电动汽车渗透率的年增长率,/>、/>分别为道路/>的车道数量及每个车道可以容纳的交通流量。
所述约束条件构建单元还包括光储充电站约束子单元、配电网约束子单元,所述光储充电站约束子单元用于构建如下光储充电站约束:
上式中,、/>、/>、/>分别为规划第y年时段t内道路/>处电网向光储充电站输出的功率、光伏电池实际被消纳的功率、储能系统的功率、充电桩的总输出功率,/>为充电桩的能量传输效率,/>为规划第y年时段t内起讫点对od的电动汽车流量,/>、/>分别电动汽车充电需求的最低满足率和最高捕获率,/>、/>分别为平均每辆电动汽车的能量缺额、单位时间尺度,/>为光储充电站的位置变量,道路/>处建有光储充电站,则/>=1,否则/>=0,/>为大M常数,/>、/>、/>分别为规划第y年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量,/>、/>分别为单套储能系统的额定充、放电功率,/>为规划第yn年道路/>处的储能系统的新配置数量,/>、/>分别为储能系统荷电状态的下限、上限,/>为单套储能系统的容量,/>为单套储能系统的初始能量,/>为规划第yn年道路/>处的储能系统的功率;
所述配电网约束子单元用于构建如下配电网约束:
上式中,、/>分别为规划第y年时段t内配电网线路w的有功、无功功率,、/>分别为规划第y年时段t内道路/>所对应的配电网母线的基础负荷的有功、无功功率,/>为规划第y年时段t内道路/>处电网向光储充电站输出的功率,/>为充电功率因数角,/>为配电网线路w扩容前的功率容量,/>为规划第y年配电网线路w的扩容决定变量,/>为扩容后增加的功率容量,/>为规划第y年时段t内配电网线路w上的电压降,/>、/>分别为规划第y年配电网进行线路扩容后线路w的电阻、电抗,/>为配电网母线的额定电压,/>、/>分别为规划第y年时段t内配电网线路w的两个端节点/>、/>的母线电压,/>为规划第y年时段t内配电网节点/>的母线电压,/>、/>为母线电压的下限和上限,/>、/>分别为规划第y年配电网线路w进行扩容后原有线缆与新建线缆的联合电阻、电抗,/>、/>分别规划第y年为配电网线路w处扩容线路的电阻和电抗。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
本发明提出的一种电面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法构建了考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型,该模型不仅考虑了光储充电站的选址定容方案对于电动汽车交通流、燃油汽车交通分布以及碳排放量的影响,充分反映了电力交通耦合网中电动汽车和燃油汽车的交通需求的耦合特性,而且考虑了电动汽车渗透率和充电需求的增长特性,从而能够根据特性分阶段的进行滚动规划,一方面在保证满足电动汽车充电需求、保障燃油汽车通行效率的同时,最大限度的降低了碳排放量,避免资源的浪费,另一方面,适配电动汽车充电需求增长的逐年滚动规划方式能够有效降低社会成本。
附图说明
图1为本发明面向的含光储充电站的电力交通耦合网的结构示意图。
图2为实施例1应用的P14-T12网络的拓扑结构图。
图3为实施例1中某典型日的分时电价曲线图。
图4为实施例1中某典型日的基础负荷特性图。
图5为实施例1得到的规划后的P14-T12网络拓扑结构图。
图6为实施例2所述系统的框架图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式以及附图对本发明作进一步详细的说明。
本发明所面向的电力交通耦合网结构如图1所示,配电网为光储充电站提供主要的电力支撑,光储充电站被配置在配电网和交通网的耦合节点处,其内部配置电动汽车充电桩、光伏电池和储能系统。电动汽车充电桩为电动汽车补充电能;光伏电池为充电桩提供部分功率支撑,当充电桩无法完全消纳其出力时,可以向储能系统输出电能;储能设备可以为充电桩提供部分功率支撑,同时可以储存光伏电池和外部电网向其输出的能量。
电动汽车作为重要的交通参与者同时其充电行为也向配电网提出了电能需求,因此其是配电网和交通网的重要耦合节点。而传统燃油汽车虽然不直接参与交通网与配电网的交互,但是其作为另一个主要交通参与者,与电动汽车共享交通系统。因此其交通分布特性会受到电动汽车的交通分布的影响。为了在满足电动汽车充电需求的同时保障燃油汽车的通行效率,从而降低其碳排放量,需要充分考虑电力交通耦合网中电动汽车和燃油汽车的交通需求的耦合特性。同时,为了满足电动汽车的充电需求,需要根据系统中汽车的数量、电动汽车渗透率的变化,逐年逐步对充电设施以及相关配套设施进行滚动规划。基于该原因,本发明提出了针对考虑碳中和成本的电力交通耦合网滚动规划问题的优化模型。
由于电力交通耦合网中的汽车保有量,电动汽车渗透率都在逐年变化,因此本发明根据交通和充电需求的变化采用滚动规划的方法。在规划模型中,每一年均设定了一套相应的变量集,包括了当年各类设施规划容量,从而模拟滚动规划中对各类设施逐年进行增量扩容的过程。该方法对提高电力-交通耦合网的高效运行有显著效果。
实施例1:
一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法,本实施例将该方法用于如图2所示的P14-T12网络,该络包含了14个配电网节点(P1-P14)、12个交通网节点(T1-T12)和20条道路。
参数选取方面:设定规划年限为3年,贴现率为0.05,一年中典型日数量为365天,一个典型日的小时数为24(某典型日的分时电价曲线图如图3所示,该典型日的基础负荷特性如图4所示),电动汽车初始渗透率为0.3,电动汽车渗透率每年增长率为0.1,总交通需求逐年增长率为0.1,充电桩的能量传输效率为0.9,充电桩单价为2.8万元,光伏电池单价为5.5万元,储能系统单价为1.6万元,单台充电桩的输出功率为84千瓦,单台光伏电池和储能系统的安装容量分别为10千瓦和10千瓦时,储能系统荷电状态的上下限分别为0.15和0.85,单台充电桩、光伏电池、储能系统的运营成本分别为10元/天、2元/天、2元/天,配电网线路扩容成本35万元,电动汽车电池容量为75kWh,每辆电动汽车平均能量需求为电池容量的30%,燃油汽车每行驶1千米的碳排放量为0.4千克,碳中和成本700元/吨,配电网母线的额定电压为10kV,母线电压的上限和下限分别为9.5kV和10.5kV。
所述方法依次按照以下步骤进行:
1、构建考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型,该规划模型以电力交通耦合网由于规划光储充电站而产生的支出最小,即总社会成本最小为目标,目标函数为:
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
上式中,为规划第y年光储充电站、配电网和交通网的规划运行成本,/>为规划第y年光储充电站的购电成本,/>为规划第y年电动汽车和燃油汽车的交通通行成本,/>为规划第y年燃油汽车的碳中和成本,/>为贴现率,/>为单位时间成本,/>为一年中的典型日数量,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为时段t交通网道路/>的通行时间,/>为道路/>的长度,/>为燃油汽车单位里程的碳排放量,为单位碳中和成本,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为关联矩阵,/>、/>分别为规划第y年的规划成本、运行成本,/>、/>、/>分别为规划第y年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量,/>、/>、/>分别为光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的配置单价,/>为规划第y年配电网线路w的扩容决定变量,扩容则取1,不扩容则取0,/>为配电网线路的扩容单价,/>、/>、/>分别为规划第yn年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量,/>、/>、/>分别为单台充电桩、光伏电池、储能系统的单日运营费用,/>为规划第y年时段t内外部电网向配电网输出的功率,/>为单位时间尺度,/>为时段t的电价。
在较高水平的电动汽车渗透率背景下,电动汽车充电负荷的接入会对配电网带来冲击,直接反映在对其潮流分布和节点电压等级的影响上,在对充电站进行选址定容的同时,还需要针对性的对配电网线路进行适当扩容,以避免可能出现的潮流越限情况。在交通网层面,充电站的选址和定容会对电动汽车和燃油汽车的通行时间造成影响,同时还会影响燃油汽车的碳排放量。因此本规划模型中考虑了配电网线路的扩容成本,电动汽车和燃油汽车的交通成本以及燃油汽车的碳中和成本。需要说明的是,碳中和成本和交通通行成本均为规划充电站后引起交通流分布变化而导致的增量成本。
规划模型的约束条件包括交通需求约束、光储充电站约束、配电网约束。
A、交通需求约束
在电力-交通网中同时存在燃油汽车和电动汽车,因此需要考虑两种汽车交通流之间的关系和与各条道路交通流的关系。同时,交通网中的汽车总量和电动汽车和渗透率都会逐年发生变化,因此需要考虑交通需求和电动汽车渗透率的变化对于交通需求的影响。其中,式(8)为总交通需求约束;式(9)为各条道路的交通流量约束;式(10)为交通需求的时变特性约束;式(11)为电动汽车渗透率的时变特性约束;式(12)为道路交通容量约束。
(8)/>
(9)
(10)
(11)
(12)
上式中,为规划第y年时段t内起讫点对od的总交通需求量,/>为规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的电动汽车流量,/>为汽车的年增长率,/>为电动汽车渗透率的初始值,/>为电动汽车渗透率的年增长率,/>、/>分别为道路/>的车道数量及每个车道可以容纳的交通流量。
B、光储充电站约束
在光储充电站中,充电桩、光伏电池和储能设备相互配合,从而在满足电动汽车充电需求的同时,尽量少购电,多消纳光伏的出力。其中,式(13)为光储充电站内的功率平衡约束;式(14)-(15)约束了充电输出功率需要不小于满足的充电需求的下限,同时不高于最大的充电需求捕获量;式(16)为光储充电站的输入功率约束,即该值仅在设有光储充电站的道路处存在;式(17)-(20)为规划约束,即充电桩、光伏电池和储能系统仅能安装在光储充电站处,且充电桩的服务能力不小于向电动汽车输出的功率;式(21)和(22)分别为储能系统的出力约束和SOC约束。
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
(18)
(19)
(20)/>
(21)
(22)
上式中,、/>、/>、/>分别为规划第y年时段t内道路/>处电网向光储充电站输出的功率、光伏电池实际被消纳的功率、储能系统的功率、充电桩的总输出功率,/>为充电桩的能量传输效率,/>为规划第y年时段t内起讫点对od的电动汽车流量,/>、/>分别电动汽车充电需求的最低满足率和最高捕获率,/>、/>分别为平均每辆电动汽车的能量缺额、单位时间尺度,/>为光储充电站的位置变量,道路/>处建有光储充电站,则/>=1,否则/>=0,/>为大M常数,/>、/>、/>分别为规划第y年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量,/>、/>分别为单套储能系统的额定充、放电功率,/>为规划第yn年道路/>处的储能系统的新配置数量,/>、/>分别为储能系统荷电状态的下限、上限,/>为单套储能系统的容量,/>为单套储能系统的初始能量,/>为规划第yn年道路/>处的储能系统的功率。
C、配电网约束
电动汽车的大量接入,会导致配电网潮流分布发生变化,同时会影响各个节点的电压。因此需要保证电压潮流不越限,从而保证配电网的正常运行。其中,式(23)-(25)为功率约束,式(26)-(28)为母线电压约束,式(29)-(32)为配电网线路阻抗约束。
(23)
(24)
(25)
(26)
(27)
(28)
(29)/>
(30)
(31)
(32)
上式中,、/>分别为规划第y年时段t内配电网线路w的有功、无功功率,、/>分别为规划第y年时段t内道路/>所对应的配电网母线的基础负荷的有功、无功功率,/>为规划第y年时段t内道路/>处电网向光储充电站输出的功率,/>为充电功率因数角,/>为配电网线路w扩容前的功率容量,/>为规划第y年配电网线路w的扩容决定变量,/>为扩容后增加的功率容量,/>为规划第y年时段t内配电网线路w上的电压降,/>、/>分别为规划第y年配电网进行线路扩容后线路w的电阻、电抗,/>为配电网母线的额定电压,/>、/>分别为规划第y年时段t内配电网线路w的两个端节点/>、/>的母线电压,/>为规划第y年时段t内配电网节点/>的母线电压,/>、/>为母线电压的下限和上限,/>、/>分别为规划第y年配电网线路w进行扩容后原有线缆与新建线缆的联合电阻、电抗,/>、/>分别规划第y年为配电网线路w处扩容线路的电阻和电抗,若线路w进行扩容,/>=1,/>=/>,/>=/>;若线路w不进行扩容,/>=0,=/>,/>=/>
2、对母线电压约束进行线性化。
将式(29)和(30)代入式(26)可得式(33)。式(33)中存在的为非线性项,为了方便后续进行模型求解,本实施例采用Big-M方法对式(33)进行线性化。式(35)-(40)为采用该方法时新增的约束条件。
(33)
(34)
(35)/>
(36)
(37)
(38)
(39)
(40)
上式中,、/>为代替非线性项的辅助变量。
3、按照规划年滚动求解上述混合整数线性规划模型,得到电力交通耦合网中光储充电站的选址定容方案以及配电网线路的扩容规划方案,规划后的P14-T12网络拓扑结构图如图5所示,具体规划结果如表1所示:
表1 基于P14-T12网络的滚动规划结果
由图5可知,三个充电站的规划位置分别为位于道路T4-T5、T5-T9和T7-T9,需要扩容的配电网线路为P1-P3和P3-P4。其中,第1年充电站1的充电桩、光伏电池和储能系统的安装容量均为最大,说明该充电站所位于的区域有着更大的充电需求。而在后续的两年中,随着车辆数量和电动汽车渗透率的增长,充电需求的分布也发生了变化。针对这种变化,三个充电站均对充电桩、光伏电池和储能系统进行了扩容。
为考察本实施例所述方案的优势,以基于P14-T12网络、三年作为时间尺度且不考虑分年滚动规划的静态规划方法作为对比例,将两者得到的规划成本、运营成本、购电成本、交通时间成本和碳中和成本进行比较,结果如表2所示:
表2 基于P14-T12网络的规划成本对比
由表2可知,碳中和成本在总成本中有不小的占比,占总社会成本的3.1%,因此考虑碳中和成本对于电动汽车充电站规划方案的影响有着很大的意义。另一方面,对比滚动规划和静态规划成本可知,当采用滚动规划时,各项成本均得到了不同程度的降低,其中总成本总计降低了3.3%。
以上结果表明,考虑碳中和成本和采用滚动规划对降低电动汽车充电站在电力交通耦合网中的社会成本有着显著的意义。本发明所提出的考虑碳中和成本的电力交通耦合网滚动规划方法充分考虑了电动汽车充电站的规划方案对于系统中碳排放的影响,并通过适配电动汽车充电需求增长的逐年滚动规划达到最小化社会成本的目的。
实施例2:
参见图6,一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划系统,包括规划模型构建模块、规划模型求解模块,所述规划模型构建模块包括目标函数构建单元、约束条件构建单元,所述约束条件构建单元包括交通需求约束子单元、光储充电站约束子单元、配电网约束子单元。
所述目标函数构建单元用于构建如下目标函数:
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)/>
(7)
上式中,为规划第y年光储充电站、配电网和交通网的规划运行成本,/>为规划第y年光储充电站的购电成本,/>为规划第y年电动汽车和燃油汽车的交通通行成本,为规划第y年燃油汽车的碳中和成本,/>为贴现率,/>为单位时间成本,/>为一年中的典型日数量,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为时段t交通网道路/>的通行时间,/>为道路/>的长度,/>为燃油汽车单位里程的碳排放量,为单位碳中和成本,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为关联矩阵,/>、/>分别为规划第y年的规划成本、运行成本,/>、/>、/>分别为规划第y年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量,/>、/>、/>分别为光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的配置单价,/>为规划第y年配电网线路w的扩容决定变量,扩容则取1,不扩容则取0,/>为配电网线路的扩容单价,/>、/>、/>分别为规划第yn年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量,/>、/>、/>分别为单台充电桩、光伏电池、储能系统的单日运营费用,/>为规划第y年时段t内外部电网向配电网输出的功率,/>为单位时间尺度,/>为时段t的电价。
所述交通需求约束子单元用于构建如下交通需求约束:
;/>
上式中,为规划第y年时段t内起讫点对od的总交通需求量,/>为规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的电动汽车流量,/>为汽车的年增长率,/>为电动汽车渗透率的初始值,/>为电动汽车渗透率的年增长率,/>、/>分别为道路/>的车道数量及每个车道可以容纳的交通流量。
所述光储充电站约束子单元用于构建如下光储充电站约束:
上式中,、/>、/>、/>分别为规划第y年时段t内道路/>处电网向光储充电站输出的功率、光伏电池实际被消纳的功率、储能系统的功率、充电桩的总输出功率,/>为充电桩的能量传输效率,/>为规划第y年时段t内起讫点对od的电动汽车流量,/>、/>分别电动汽车充电需求的最低满足率和最高捕获率,/>、/>分别为平均每辆电动汽车的能量缺额、单位时间尺度,/>为光储充电站的位置变量,道路/>处建有光储充电站,则/>=1,否则/>=0,/>为大M常数,/>、/>、/>分别为规划第y年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量,/>、/>分别为单套储能系统的额定充、放电功率,/>为规划第yn年道路/>处的储能系统的新配置数量,/>、/>分别为储能系统荷电状态的下限、上限,/>为单套储能系统的容量,/>为单套储能系统的初始能量,/>为规划第yn年道路/>处的储能系统的功率;
所述配电网约束子单元用于构建如下配电网约束:
上式中,、/>分别为规划第y年时段t内配电网线路w的有功、无功功率,、/>分别为规划第y年时段t内道路/>所对应的配电网母线的基础负荷的有功、无功功率,/>为规划第y年时段t内道路/>处电网向光储充电站输出的功率,/>为充电功率因数角,/>为配电网线路w扩容前的功率容量,/>为规划第y年配电网线路w的扩容决定变量,/>为扩容后增加的功率容量,/>为规划第y年时段t内配电网线路w上的电压降,/>、/>分别为规划第y年配电网进行线路扩容后线路w的电阻、电抗,/>为配电网母线的额定电压,/>、/>分别为规划第y年时段t内配电网线路w的两个端节点/>、/>的母线电压,/>为规划第y年时段t内配电网节点/>的母线电压,/>、/>为母线电压的下限和上限,/>、/>分别为规划第y年配电网线路w进行扩容后原有线缆与新建线缆的联合电阻、电抗,/>、/>分别规划第y年为配电网线路w处扩容线路的电阻和电抗。
所述规划模型求解模块用于滚动求解考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型,得到电力交通耦合网中光储充电站的选址定容方案以及配电网线路的扩容规划方案。

Claims (9)

1.一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法,其特征在于:
所述规划方法依次包括以下步骤:
S1、构建考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型,该规划模型以电力交通耦合网由于规划光储充电站而产生的支出最小为目标,目标函数为:
上式中,为规划第y年光储充电站、配电网和交通网的规划运行成本,/>为规划第y年光储充电站的购电成本,/>为规划第y年电动汽车和燃油汽车的交通通行成本,/>为规划第y年燃油汽车的碳中和成本,/>为贴现率,/>为单位时间成本,/>为一年中的典型日数量,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为时段t交通网道路/>的通行时间,/>为道路/>的长度,/>为燃油汽车单位里程的碳排放量,/>为单位碳中和成本,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为关联矩阵;
约束条件包括交通需求约束;
S2、求解考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型,得到规划方案。
2.根据权利要求1所述的一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法,其特征在于:
所述交通需求约束包括:
上式中,为规划第y年时段t内起讫点对od的总交通需求量,/>为规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的电动汽车流量,/>为汽车的年增长率,/>为电动汽车渗透率的初始值,/>为电动汽车渗透率的年增长率,/>、/>分别为道路/>的车道数量及每个车道可以容纳的交通流量。
3.根据权利要求1所述的一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法,其特征在于:
所述、/>根据以下公式确定:
上式中,、/>分别为规划第y年的规划成本、运行成本,/>、/>、/>分别为规划第y年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量,/>、/>分别为光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的配置单价,/>为规划第y年配电网线路w的扩容决定变量,/>为配电网线路的扩容单价,/>、/>、/>分别为规划第yn年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量,、/>、/>分别为单台充电桩、光伏电池、储能系统的单日运营费用,/>为规划第y年时段t内外部电网向配电网输出的功率,/>为单位时间尺度,/>为时段t的电价。
4.根据权利要求1或3所述的一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法,其特征在于:
所述约束条件还包括光储充电站约束、配电网约束;
所述光储充电站约束包括光储充电站内的功率平衡约束、充电输出功率需要约束、输入功率约束、规划约束、出力和SOC约束;
所述配电网约束包括配电网功率约束、母线电压约束、配电网线路阻抗约束。
5.根据权利要求4所述的一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法,其特征在于:所述光储充电站内的功率平衡约束包括:
上式中,、/>、/>、/>分别为规划第y年时段t内道路/>处电网向光储充电站输出的功率、光伏电池实际被消纳的功率、储能系统的功率、充电桩的总输出功率,/>为充电桩的能量传输效率;
所述充电输出功率需要约束包括:
上式中,为规划第y年时段t内起讫点对od的电动汽车流量,/>、/>分别电动汽车充电需求的最低满足率和最高捕获率,/>、/>分别为平均每辆电动汽车的能量缺额、单位时间尺度;
所述输入功率约束包括:
上式中,为光储充电站的位置变量,道路/>处建有光储充电站,则/>=1,否则=0,/>为大M常数;
所述规划约束包括:
上式中,、/>、/>分别为规划第y年道路/>处的光储充电站中充电桩、光伏电池和储能系统的新配置数量;
所述出力和SOC约束包括:
上式中,、/>分别为单套储能系统的额定充、放电功率,/>为规划第yn年道路/>处的储能系统的新配置数量,/>、/>分别为储能系统荷电状态的下限、上限,/>为单套储能系统的容量,/>为单套储能系统的初始能量,/>为规划第yn年道路/>处的储能系统的功率。
6.根据权利要求4所述的一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法,其特征在于:
所述配电网功率约束包括:
上式中,、/>分别为规划第y年时段t内配电网线路w的有功、无功功率,、/>分别为规划第y年时段t内道路/>所对应的配电网母线的基础负荷的有功、无功功率,/>为规划第y年时段t内道路/>处电网向光储充电站输出的功率,/>为充电功率因数角,/>为配电网线路w扩容前的功率容量,/>为规划第y年配电网线路w的扩容决定变量,/>为扩容后增加的功率容量;
所述母线电压约束包括:
上式中,为规划第y年时段t内配电网线路w上的电压降,/>、/>分别为规划第y年配电网进行线路扩容后线路w的电阻、电抗,/>为配电网母线的额定电压,/>、/>分别为规划第y年时段t内配电网线路w的两个端节点/>、/>的母线电压,/>为规划第y年时段t内配电网节点/>的母线电压,/>、/>为母线电压的下限和上限;
所述配电网线路阻抗约束包括:
上式中,、/>分别为规划第y年配电网线路w进行扩容后原有线缆与新建线缆的联合电阻、电抗,/>、/>分别规划第y年为配电网线路w处扩容线路的电阻和电抗。
7.根据权利要求4所述的一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划方法,其特征在于:所述规划方案包括电力交通耦合网中光储充电站的位置规划方案以及配电网线路的扩容规划方案。
8.一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划系统,其特征在于:
所述系统包括规划模型构建模块、规划模型求解模块,所述规划模型构建模块包括目标函数构建单元、约束条件构建单元,所述约束条件构建单元包括交通需求约束子单元;
所述规划模型构建模块用于构建考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型;
所述目标函数构建单元用于构建考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型的目标函数,该目标函数以电力交通耦合网由于规划光储充电站而产生的支出最小为目标,为:
上式中,为规划第y年光储充电站、配电网和交通网的规划运行成本,/>为规划第y年光储充电站的购电成本,/>为规划第y年电动汽车和燃油汽车的交通通行成本,/>为规划第y年燃油汽车的碳中和成本,/>为贴现率,/>为单位时间成本,/>为一年中的典型日数量,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内交通网道路/>上的交通流量,/>为时段t交通网道路/>的通行时间,/>为道路/>的长度,/>为燃油汽车单位里程的碳排放量,/>为单位碳中和成本,/>为建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为不建设光储充电站时,规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的燃油汽车流量,/>为关联矩阵;
所述交通需求约束子单元用于构建交通需求约束;
所述规划模型求解模块求解考虑电动汽车充电需求时变特性的规划模型,得到规划方案。
9.根据权利要求8所述的一种面向电力交通耦合网的光储充电站规划系统,其特征在于:
所述交通需求约束子单元用于构建如下交通需求约束:
上式中,为规划第y年时段t内起讫点对od的总交通需求量,/>为规划第y年时段t内起讫点对od采用路径k的电动汽车流量,/>为汽车的年增长率,/>为电动汽车渗透率的初始值,/>为电动汽车渗透率的年增长率,/>、/>分别为道路/>的车道数量及每个车道可以容纳的交通流量。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117078046A (zh) * 2023-10-12 2023-11-17 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种电动公交车有线无线联合充电优化方法、系统及设备
CN117495610A (zh) * 2023-12-29 2024-02-02 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种电动汽车光储充换一体站优化运行方法、系统及设备
CN117944506A (zh) * 2024-03-26 2024-04-30 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 基于配电-交通系统的电动汽车充电引导方法及系统

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108376291A (zh) * 2017-11-28 2018-08-07 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 一种基于微电网的电动汽车充换电站选址定容方法
CN110189025A (zh) * 2019-05-30 2019-08-30 国网上海市电力公司 考虑不同负荷增长的电动汽车充电站规划方案获取方法
US20200058090A1 (en) * 2018-08-16 2020-02-20 Abb Schweiz Ag Method and device for determining a configuration for deployment of a public transportation system
CN110895638A (zh) * 2019-11-22 2020-03-20 国网福建省电力有限公司 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
CN111900727A (zh) * 2020-07-15 2020-11-06 国网上海市电力公司 基于pso的光储充换一体化充电站协同优化调度方法和装置
US20210276447A1 (en) * 2017-12-22 2021-09-09 Microgrid Labs Inc Design and control of electric vehicle charging infrastructure
CN115115268A (zh) * 2022-07-22 2022-09-27 东南大学溧阳研究院 基于路电耦合与低碳约束的电动汽车充电桩容量规划方法
CN115733178A (zh) * 2022-11-02 2023-03-03 长沙理工大学 基于成本和风险多目标的光储充电站容量配置方法及系统
CN115860433A (zh) * 2023-02-16 2023-03-28 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 电动汽车快充站和动态无线充电系统联合规划方法及系统
CN115953058A (zh) * 2022-12-21 2023-04-11 深圳供电局有限公司 一种光储一体化充电站规划方法、系统及介质
CN116187664A (zh) * 2022-12-20 2023-05-30 三峡大学 考虑交通流量预测的光伏电站和制氢加氢站系统规划方法
CN116215266A (zh) * 2023-05-08 2023-06-06 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种电动汽车多充电方式联合充电引导方法及系统

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108376291A (zh) * 2017-11-28 2018-08-07 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 一种基于微电网的电动汽车充换电站选址定容方法
US20210276447A1 (en) * 2017-12-22 2021-09-09 Microgrid Labs Inc Design and control of electric vehicle charging infrastructure
US20200058090A1 (en) * 2018-08-16 2020-02-20 Abb Schweiz Ag Method and device for determining a configuration for deployment of a public transportation system
CN110189025A (zh) * 2019-05-30 2019-08-30 国网上海市电力公司 考虑不同负荷增长的电动汽车充电站规划方案获取方法
CN110895638A (zh) * 2019-11-22 2020-03-20 国网福建省电力有限公司 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
CN111900727A (zh) * 2020-07-15 2020-11-06 国网上海市电力公司 基于pso的光储充换一体化充电站协同优化调度方法和装置
CN115115268A (zh) * 2022-07-22 2022-09-27 东南大学溧阳研究院 基于路电耦合与低碳约束的电动汽车充电桩容量规划方法
CN115733178A (zh) * 2022-11-02 2023-03-03 长沙理工大学 基于成本和风险多目标的光储充电站容量配置方法及系统
CN116187664A (zh) * 2022-12-20 2023-05-30 三峡大学 考虑交通流量预测的光伏电站和制氢加氢站系统规划方法
CN115953058A (zh) * 2022-12-21 2023-04-11 深圳供电局有限公司 一种光储一体化充电站规划方法、系统及介质
CN115860433A (zh) * 2023-02-16 2023-03-28 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 电动汽车快充站和动态无线充电系统联合规划方法及系统
CN116215266A (zh) * 2023-05-08 2023-06-06 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种电动汽车多充电方式联合充电引导方法及系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIU GUANG: "Location planning of charging station for electric vehicle based on urban traffic flow", 《2016 CHINA INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRICITY DISTRIBUTION》 *
夏方舟: "直流配电网中含光伏的电动汽车快速充电站优化配置方案", 《电力系统自动化》, vol. 44, no. 16 *
洪彬倬;冯乙峰;阳细斌;武小梅;许方园;: "考虑交通信息与配电网结构的充电站规划", 广东电力, no. 02 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117078046A (zh) * 2023-10-12 2023-11-17 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种电动公交车有线无线联合充电优化方法、系统及设备
CN117078046B (zh) * 2023-10-12 2024-01-09 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种电动公交车有线无线联合充电优化方法、系统及设备
CN117495610A (zh) * 2023-12-29 2024-02-02 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种电动汽车光储充换一体站优化运行方法、系统及设备
CN117495610B (zh) * 2023-12-29 2024-03-29 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种电动汽车光储充换一体站优化运行方法、系统及设备
CN117944506A (zh) * 2024-03-26 2024-04-30 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 基于配电-交通系统的电动汽车充电引导方法及系统

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