考慮電動汽車充放電影響的配電網(wǎng)內(nèi)dg優(yōu)化配置方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種考慮電動汽車充放電影響的配電網(wǎng)內(nèi)DG優(yōu)化配置方法，包括如下步驟：首先計算電動汽車充放電對電網(wǎng)負荷的影響，然后建立考慮電動汽車的DG規(guī)劃數(shù)學模型，采用混合編碼的改進自適應遺傳算法對上述數(shù)學模型進行求解，獲得最優(yōu)的DG配置方案。本發(fā)明綜合考慮了配電公司的運行費用、DG投資商的投資費用以及DG的環(huán)境效益和V2G所節(jié)省的發(fā)輸電投資等社會效益，建立了基于機會約束規(guī)劃的含V2G配電網(wǎng)中DG優(yōu)化規(guī)劃的數(shù)學模型，采用基于混合編碼的改進自適應遺傳算法對該模型進行了求解。
【專利說明】考慮電動汽車充放電影響的配電網(wǎng)內(nèi)DG優(yōu)化配置方法
【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明涉及電動汽車與分布式電網(wǎng)領域，尤其是涉及一種考慮電動汽車充放電影響的配電網(wǎng)內(nèi)DG優(yōu)化配置方法。
【背景技術(shù)】
[0002]電動汽車(electric vehicle, EV)使用電力來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的石油對汽車進行驅(qū)動，能夠緩解能源緊張的趨勢，減少溫室氣體的排放，正得到迅速發(fā)展。而大規(guī)模電動汽車充放電勢必會對配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)、運行產(chǎn)生巨大的影響。近年來，風力、光伏、儲能電站、微燃氣輪機等分布式電源(Distributed Generation, DG)以清潔、可再生、高效等特點受到廣泛關注，作為集中式發(fā)電的有效補充，分布式電源接入配電網(wǎng)也已成為必然趨勢。綜合考慮電動汽車的影響因素，對配電網(wǎng)內(nèi)DG進行優(yōu)化規(guī)劃，對配電網(wǎng)的經(jīng)濟、安全運行具有重要意義。
[0003]國內(nèi)外針對電動汽車對配電網(wǎng)的影響及DG的優(yōu)化規(guī)劃都進行了深入研究。目前針對電動汽車對配電網(wǎng)影響的研究主要包括以下內(nèi)容:①評估現(xiàn)有發(fā)電及電網(wǎng)容量是否能夠滿足日益增長的電動汽車負荷需求；②電動汽車接入網(wǎng)絡(vehicle to grid，V2G)研究，研究電動汽車向電網(wǎng)提供輔助服務，包括削峰填谷、優(yōu)化調(diào)度、調(diào)頻、旋轉(zhuǎn)備用等；③研究日益增加的電動汽車對中、低壓配電網(wǎng)的影響，涉及負荷、電壓、損耗、三相不平衡、諧波等問題。電動汽車的充放電較為復雜，有的電動汽車僅能充電，有的電動汽車既能充電又能放電，如何綜合考慮某一供電區(qū)域內(nèi)所有電動汽車對該區(qū)域內(nèi)各個節(jié)點負荷的影響還是空白。
[0004]針對DG對配電網(wǎng)影響的研究主要包括:分布式電源在配電網(wǎng)中的優(yōu)化規(guī)劃、分布式電源對配電網(wǎng)的運行特性的影響，對保護及自動化設備的影響等?，F(xiàn)有關配電網(wǎng)內(nèi)DG規(guī)劃的很多文章都是在其出力恒定不變的假設下利用確定性潮流來優(yōu)化計算，但這種假設與實際情況存在差距，尤其對風力發(fā)電、光伏發(fā)電等不可控的發(fā)電方式，其中文獻“考慮時序特性的多目標分布式電源選址定容規(guī)劃[J].電力系統(tǒng)自動化，2012，37(3):58-63”考慮了負荷與DG的時序特性，以典型負荷曲線及近5年的DG平均出力做確定性潮流計算，使得規(guī)劃方案更切合實際情況，但仍然難以充分考慮DG出力的隨機性。部分文獻采用了蒙特卡洛方法對配電網(wǎng)中的隨機因素進行模擬，但存在著計算量過大的缺點。文獻“基于機會約束規(guī)劃考慮DG與負荷多狀態(tài)的配電網(wǎng)重構(gòu)[J],電網(wǎng)技術(shù)，2013，37 (9):2573_2579”考慮了自然資源和負荷的隨機性，依據(jù)概率密度函數(shù)分別對不可控DG和負荷建立了多狀態(tài)模型，進而獲得了配電系統(tǒng)的多狀態(tài)模型，相對蒙特卡洛隨機模擬算法有效簡化了計算工作量，但僅能計算配電網(wǎng)有限的工作狀態(tài)，仍然難以充分計及負荷及DG的隨機性。一些文獻在規(guī)劃過程中考慮了 DG對網(wǎng)損的影響但是缺乏對電壓質(zhì)量的考慮。文獻“考慮分布式電源隨機特性的配電網(wǎng)電壓質(zhì)量概率評估[J].中國電機工程學報，2013，33 (13):150-156”利用隨機潮流算法較好的考慮了 DG的隨機特性，對DG對配電網(wǎng)電壓質(zhì)量的影響進行了評估分析，但沒有對DG的規(guī)劃展開研究。
[0005]電動汽車融入配電網(wǎng)后，尤其是V2G對電網(wǎng)負荷影響較大，需要綜合考慮電動汽車和DG的共同影響，以有效彌補兩者分別接入配電網(wǎng)產(chǎn)生的不足。但現(xiàn)在還鮮有文章對接入配電網(wǎng)的電動汽車與分布式電源規(guī)劃進行協(xié)同研究，還沒有在充分考慮兩者隨機性的條件下，將配電網(wǎng)內(nèi)電動汽車充放電與DG的優(yōu)化規(guī)劃進行綜合考慮。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種考慮電動汽車充放電影響的配電網(wǎng)內(nèi)DG優(yōu)化配置方法。
[0007]本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn):
[0008]一種考慮電動汽車充放電影響的配電網(wǎng)內(nèi)DG優(yōu)化配置方法，包括如下步驟:
[0009]I)計算電動汽車充放電對電網(wǎng)負荷的影響，具體為:
[0010]a)計算電動汽車對系統(tǒng)最大負荷的影響:
[001 1 ] Pev_Pv1_Pv2G
[0012]=NvX (1-a) xPin X A1-NvX a XPoutX λ2
[0013]式中，Pev為所有電動汽車一共所增加的負荷，Pvl為不參加調(diào)度的電動汽車在高峰時由于隨機充電所消耗的功率，Pv2e為注冊參加調(diào)度的電動汽車在高峰時段對電網(wǎng)的放電功率，Nv為電動汽車總數(shù)量，α為注冊參加調(diào)度的電動汽車占總電動汽車數(shù)量的比例，Pin和Ptjut分別為單臺電動汽車充電和放電的額定功率，λ i和λ 2分別為不參加調(diào)度電動汽車充電時的同時率和參加調(diào)度電動汽車在負荷高峰時的入網(wǎng)放電可用率；
[0014]b)計算電動汽車對供電區(qū)域內(nèi)各節(jié)點負荷的影響:
【權(quán)利要求】
1.一種考慮電動汽車充放電影響的配電網(wǎng)內(nèi)DG優(yōu)化配置方法，其特征在于，包括如下步驟: 1)計算電動汽車充放電對電網(wǎng)負荷的影響，具體為: a)計算電動汽車對系統(tǒng)最大負荷的影響:
Pev-Pv1-P v2G =NvX(1-Q)XPinXA1-NvX a XPoutX λ 2 式中，Pev為所有電動汽車一共所增加的負荷，Pvl為不參加調(diào)度的電動汽車在高峰時由于隨機充電所消耗的功率，Pv2e為注冊參加調(diào)度的電動汽車在高峰時段對電網(wǎng)的放電功率，Nv為電動汽車總數(shù)量，α為注冊參加調(diào)度的電動汽車占總電動汽車數(shù)量的比例，Pin和Pwt分別為單臺電動汽車充電和放電的額定功率，入1和λ 2分別為不參加調(diào)度電動汽車充電時的同時率和參加調(diào)度電動汽車在負荷高峰時的入網(wǎng)放電可用率； b)計算電動汽車對供電區(qū)域內(nèi)各節(jié)點負荷的影響:


2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮電動汽車充放電影響的配電網(wǎng)內(nèi)DG優(yōu)化配置方法，其特征在于，所述的步驟2)具體為: 201)獲得原始數(shù)據(jù)； 202)進行混合編碼，編碼形式為X=[D|B]，其中，D=Wpd2,…屯為二進制編碼序列，用來表示對應節(jié)點是否安裝DG，B=Ix1, x2，…xj，為十進制編碼序列，表示對應節(jié)點安裝的DG容量； 203)基于半不變量法的隨機潮流算法進行含V2G和DG的隨機潮流計算，產(chǎn)生滿足約束條件的初始種群，令當前迭代次數(shù)GEN=I ； 204)判斷是否滿足遺傳終止條件，若是，則輸出結(jié)果，若否，則執(zhí)行步驟205)； 205)計算個體適應度，采用精英保留策略，將上一代種群中的若干優(yōu)秀個體直接復制到本代； 206)進行選擇、自適應交叉和自適應變異操作； 207)再次進行隨機潮流計算，更新種群，重新計算個體適應度； 208)令GEN=GEN+1，返回步驟 204)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種考慮電動汽車充放電影響的配電網(wǎng)內(nèi)DG優(yōu)化配置方法，其特征在于，所述的步驟206)中，自適應交叉是指根據(jù)個體適應度值自動調(diào)整交叉概率，該交叉概率采用如下計算公式來確定:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮電動汽車充放電影響的配電網(wǎng)內(nèi)DG優(yōu)化配置方法，其特征在于，所述的步騾203)中，基于半不變量法的隨機潮流算法具體為: 301)計算正常運行狀態(tài)的潮流分布，得到基準運行點的節(jié)點電壓狀態(tài)向量Xtl； 302)計算V2G和DG安裝節(jié)點功率的半不變量與相應負荷功率的各階矩，計算至七階半不變量； 303)將節(jié)點潮流方程和支路潮流方程在基準運行點線性化，得到如下公式:
【文檔編號】G06N3/12GK103840457SQ201410105764
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年3月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月20日
【發(fā)明者】李振坤, 楊秀, 劉舒, 時珊珊 申請人:上海電力學院, 國網(wǎng)上海市電力公司