電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)配網(wǎng)系統(tǒng)電壓影響的充電樁最優(yōu)分布方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種電動(dòng)汽車充電設(shè)備的站址優(yōu)化的方法，尤其是基于模擬退火算法 研究電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)配網(wǎng)電壓影響的充電粧的最優(yōu)分布的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 2015年7月中國(guó)政府提出在2020年滿足1. 2萬(wàn)座充換電站、480萬(wàn)臺(tái)充電粧接入 需求的配電網(wǎng)建設(shè)目標(biāo)。然而，大規(guī)模電動(dòng)汽車投入運(yùn)行將會(huì)對(duì)配網(wǎng)產(chǎn)生許多不可避免的 電能質(zhì)量問(wèn)題。所以，配電網(wǎng)規(guī)劃與充換電設(shè)施規(guī)劃的同步顯得尤為重要，其中電動(dòng)汽車充 電粧數(shù)量的確定和充電粧站址的規(guī)劃設(shè)計(jì)，必須考慮公共電網(wǎng)的電壓質(zhì)量。
[0003] 現(xiàn)有的充電粧站址優(yōu)化大多數(shù)是考慮建設(shè)投運(yùn)成本的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，如劉自發(fā)等 人在2012年《中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)》第32期39頁(yè)至45頁(yè)發(fā)表的"基于量子粒子群優(yōu)化算法 的城市電動(dòng)汽車充電站優(yōu)化布局"論文中，提出了一種基于量子粒子群算法的電動(dòng)汽車充 電站布局優(yōu)化方法，以土地成本、配電變壓器的投資等建設(shè)成本及包含供電損耗的運(yùn)行費(fèi) 用為基礎(chǔ)建立目標(biāo)函數(shù)，并沒(méi)有考慮到充電負(fù)荷對(duì)配網(wǎng)指標(biāo)的影響，也沒(méi)有考慮到配網(wǎng)的 網(wǎng)架結(jié)構(gòu)。
[0004] 此外，在確定充電粧數(shù)量方面，也有不同的優(yōu)化技術(shù)。如熊虎等人2013年發(fā)表《電 力系統(tǒng)自動(dòng)化》第36期65頁(yè)至70頁(yè)的"電動(dòng)汽車公共充電站布局的最優(yōu)規(guī)劃"論文中， 提出考慮電動(dòng)汽車排隊(duì)等候時(shí)間的限制來(lái)確定充電粧的數(shù)量，但是沒(méi)有考慮充電站的利用 率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)不足，提供一種電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)配網(wǎng)系統(tǒng)電壓 影響的充電粧最優(yōu)分布方法。
[0006] 本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：首先在不同時(shí)刻、不同負(fù)荷滲透率 及同一時(shí)刻同一滲透率3種情景下，考慮電動(dòng)汽車充電負(fù)荷時(shí)間和空間兩個(gè)維度，分析了 電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)配網(wǎng)壓降造成的不同程度影響，然后根據(jù)排隊(duì)論，以顧客等待時(shí)間和 充電粧利用率建立滿意度函數(shù)，得到最優(yōu)的充電粧數(shù)量，進(jìn)而以節(jié)點(diǎn)壓降最小為目標(biāo)函數(shù)， 通過(guò)模擬退火算法，得到充電粧的最優(yōu)分布。
[0007] 本發(fā)明所述電動(dòng)汽車充電負(fù)荷對(duì)配網(wǎng)系統(tǒng)電壓影響的充電粧最優(yōu)分布方法，包括 以下步驟：
[0008] (1)計(jì)算不同時(shí)刻、不同負(fù)荷滲透率及同一時(shí)刻同一滲透率3種情景下電動(dòng)汽車 充電負(fù)荷對(duì)配網(wǎng)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓的壓降；
[0009] 首先建立電動(dòng)汽車的充電模型。對(duì)配網(wǎng)系統(tǒng)而言，接入配網(wǎng)的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷 與傳統(tǒng)負(fù)荷相比，有隨機(jī)性和移動(dòng)性的特點(diǎn)，需要從時(shí)間和空間兩個(gè)維度對(duì)充電負(fù)荷進(jìn)行 仿真，進(jìn)而得到電動(dòng)汽車每天的充電負(fù)荷。
[0010] 然后在沒(méi)有充電方式的優(yōu)化情景下，電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷隨機(jī)接入配網(wǎng)系統(tǒng)的各 個(gè)節(jié)點(diǎn)。分析不同高峰時(shí)刻（8 :00、12:00、18:00)滲透率為30%的情景下電動(dòng)汽車充電負(fù) 荷對(duì)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓的影響，分析同一時(shí)刻不同負(fù)荷滲透率（10%、30%、50% )下電動(dòng)汽車 充電負(fù)荷對(duì)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓的影響，分析8:00時(shí)刻，負(fù)荷滲透率為30%，電動(dòng)汽車充電負(fù)荷 分別局部集中分布在單個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)對(duì)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓的影響，選取其中對(duì)電壓影響程度最大、 較大、最小的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析。其中局部集中分布時(shí)，假定充電負(fù)荷的50%聚集分布在假定節(jié) 點(diǎn)，其余平均分布在其余節(jié)點(diǎn)。
[0011] 本發(fā)明采用前推回代法計(jì)算節(jié)點(diǎn)電壓￡/1，電流與電壓計(jì)算公式如下：
[0012] ⑴
[0013] (/) η：
[0014] 式中表示節(jié)點(diǎn)j注入其下一層節(jié)點(diǎn)的電流標(biāo)幺值之和，表示節(jié)點(diǎn)ij之間 m " 支路阻抗標(biāo)么值之和。
[0015] 電壓收斂判據(jù)為：
[0016] max( | IIn (A +1) -?Γ{) |) < 13)
[0017] 式中k表示當(dāng)前迭代次數(shù)。
[0018] ⑵根據(jù)排隊(duì)論，以顧客等待時(shí)間和充電粧利用率建立滿意度函數(shù)，得到最優(yōu)的充 電粧數(shù)量；
[0019] 在滿足顧客充電需求的前提下，要考慮顧客的等待時(shí)間，除此之外還要考慮充電 粧的利用率。充電粧的利用率與充電粧數(shù)量成反比，而顧客等待時(shí)間與充電粧數(shù)量成正比。
[0020] 在合理的充電粧利用率的前提下，用戶等待時(shí)間越短，顧客滿意度越高。設(shè)顧客滿 意度函數(shù)％如下：
[0021]Μ,= 0. 4X(ff./ff^) '+0. 6Xqi (4)
[0022] 其中VWg為等待時(shí)間的標(biāo)幺化過(guò)程，系數(shù)0. 4與0. 6為節(jié)約系數(shù)，目的是提高利 用率所占比重。
[0023] (3)以節(jié)點(diǎn)壓降最小為目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)模擬退火算法，得到充電粧的最優(yōu)分布。
[0024] 充電粧最優(yōu)分布模型以配網(wǎng)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)壓降最小為目標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)為：
[0025]
:(5:).
[0026] 式中：Zn表示配網(wǎng)節(jié)點(diǎn)η的阻抗；ΔI"表示節(jié)點(diǎn)n因充電負(fù)荷接入產(chǎn)生的電流差 值。
[0027] 模擬退火是在解空間中搜尋全局最優(yōu)解的人工智能算法，在初始溫度足夠大，溫 度下降最夠慢的條件下，能以概率1收斂到全局最優(yōu)。
[0028] 本發(fā)明的有益效果如下：1)本發(fā)明在確定電動(dòng)汽車充電粧時(shí)，考慮電動(dòng)汽車充電 負(fù)荷的時(shí)間和空間兩個(gè)維度，根據(jù)電動(dòng)汽車充電粧利用率和顧客等待時(shí)間建立滿意度函 數(shù)，自動(dòng)給出電動(dòng)汽車充電粧的最佳配置數(shù)量；2)本發(fā)明能夠在電動(dòng)汽車大量接入配網(wǎng)系 統(tǒng)時(shí)，在充電負(fù)荷對(duì)配網(wǎng)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)壓降影響最小的情況下，自動(dòng)給出電動(dòng)汽車充電粧的最 優(yōu)站址分布。
【附圖說(shuō)明】
[0029] 圖1本發(fā)明方法的算法流程示意圖；圖2電動(dòng)汽車充電負(fù)荷曲線；
[0030] 圖3滿意度函數(shù)運(yùn)行結(jié)果；圖4配置7臺(tái)充電粧時(shí)算法運(yùn)行結(jié)果；
[0031] 圖5配置10臺(tái)充電粧時(shí)算法運(yùn)行結(jié)果。
【具體實(shí)施方式】
[0032] 下面結(jié)合附圖與實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。
[0033] 本發(fā)明以IEEE33標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為實(shí)施例，獲取IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的充電粧站址最 優(yōu)分布。
[0034] (1)步驟1計(jì)算不同時(shí)亥I」、不同負(fù)荷滲透率及同一時(shí)刻同一滲透率3種情景下電動(dòng) 汽車充電負(fù)荷對(duì)配網(wǎng)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓的壓降；
[0035] 首先建立電動(dòng)汽車的充電模型。根據(jù)表1得到中國(guó)不同類型電動(dòng)汽車的參數(shù)，進(jìn) 而得到電動(dòng)汽車每天的充電負(fù)荷。
[0036] 表1中國(guó)不同類型電動(dòng)汽車參數(shù)設(shè)定
[0037]
[0038] 通過(guò)以下步驟可得到各節(jié)點(diǎn)電動(dòng)汽車每天的負(fù)荷曲線，如附圖2所示：
[0039] 1)根據(jù)滲透率ε獲得IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中電動(dòng)汽車總數(shù)
'然后根據(jù) 《2013中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告》的預(yù)測(cè)可知不同類型電動(dòng)汽車的占比叫，從而得到類型k的 電動(dòng)汽車的數(shù)量1\=mkXn;
[0040] 2)以分鐘為單位，計(jì)算單位時(shí)間內(nèi)充電負(fù)i
，其中pk表示第k種車型 單位時(shí)間內(nèi)的充電功率；
[0041] 3)計(jì)算每天的充電負(fù)荷
得到負(fù)荷曲線。
[0042] 然后在沒(méi)有充電方式的優(yōu)化情景下，電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷隨機(jī)接入配網(wǎng)系統(tǒng)的各 個(gè)節(jié)點(diǎn)。分析不同高峰時(shí)刻（8 :00、12:00、18:00)