一種計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法，包括步驟：讀入數(shù)據(jù)，設(shè)定初始值開(kāi)始仿真；求元件正常工作時(shí)間TTF和平均故障修復(fù)時(shí)間TTR；找出受影響的負(fù)荷點(diǎn)；確定是否有電動(dòng)汽車，否則統(tǒng)計(jì)，是則計(jì)1次停電次數(shù)；獲取SOC時(shí)序模型；判斷故障時(shí)車是否在負(fù)荷點(diǎn)，否則統(tǒng)計(jì)，是則判斷故障時(shí)SOC是否大于下限值，否則統(tǒng)計(jì)，是則對(duì)于V2G模式，判斷是否故障，是則跳至統(tǒng)計(jì)；否則統(tǒng)計(jì)可恢復(fù)用戶數(shù)及恢復(fù)時(shí)間Te；V2H模式則計(jì)算每戶車的可供電時(shí)間Te；比較TTR和Te：若Te≥TTR，只計(jì)停電次數(shù)；若Te＜TTR，則計(jì)停電時(shí)間TTR?Te；統(tǒng)計(jì)停電次數(shù)及時(shí)間；累加時(shí)間，判斷Nh是否達(dá)到設(shè)定值Ny。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有真實(shí)和全面的特點(diǎn)。
【專利說(shuō)明】
一種計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及配電網(wǎng)用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估領(lǐng)域，尤其是涉及記及電動(dòng)汽車支撐能 力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估。
【背景技術(shù)】
[0002] 傳統(tǒng)化石能源的逐漸枯竭和環(huán)境污染的日益嚴(yán)重已成為全球共同關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn) 題。電動(dòng)汽車(electric vehicles，EVs)憑借其環(huán)境親和性被視為一種解決能源危機(jī)和溫 室效應(yīng)的重要工具，受到了廣泛的關(guān)注。隨著儲(chǔ)能技術(shù)的發(fā)展和全球各國(guó)政策的推進(jìn)，電動(dòng) 汽車保有量飛速增長(zhǎng)，電動(dòng)汽車閑置時(shí)其電池能否作為儲(chǔ)能為電網(wǎng)反向供電受到了重視， 電動(dòng)汽車與電網(wǎng)互連的電動(dòng)汽車入網(wǎng)（vehicles to grid，V2G)技術(shù)得到大量研究。
[0003] 在V2G技術(shù)下，電動(dòng)汽車不僅從電網(wǎng)獲取電能，同樣可以將自身存儲(chǔ)的電能反向供 給電網(wǎng)。目前，對(duì)于電動(dòng)汽車和V2G技術(shù)的研究主要集中于V2G模式下對(duì)電動(dòng)汽車的控制和 電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方面，文獻(xiàn)《計(jì)及電動(dòng)汽車和風(fēng)電出力不確定性的隨機(jī)經(jīng)濟(jì)調(diào)度》采用隨機(jī)仿 真方法研究了電動(dòng)汽車充放電功率的概率分布，構(gòu)建了含電動(dòng)汽車和風(fēng)電機(jī)組的電力系統(tǒng) 隨機(jī)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型；文獻(xiàn)《電動(dòng)汽車參與V2G的最優(yōu)峰谷電價(jià)研究》基于經(jīng)濟(jì)學(xué)理論提出了 電動(dòng)汽車放電需求函數(shù)，建立了以電網(wǎng)總負(fù)荷波動(dòng)最小為目標(biāo)，以滿足用戶充放電時(shí)間、充 放電需求等為約束條件的電動(dòng)汽車與電網(wǎng)互動(dòng)的最優(yōu)峰谷電價(jià)模型。隨著電動(dòng)汽車保有量 的提高和V2G技術(shù)的發(fā)展，電動(dòng)汽車與自身用戶的互聯(lián)也受到關(guān)注，2011年，F(xiàn)lorence Berthold提出了電動(dòng)汽車入戶(vehicles to home，V2H)的概念，即電動(dòng)汽車與自身家庭用 戶互動(dòng)，獲取電能的同時(shí)也可向自身用戶放電，支撐家庭負(fù)荷。隨后電動(dòng)汽車V2H技術(shù)引起 多位研究人員的重視，文獻(xiàn)《〇n -board electric vehicle battery charger with enhanced V2H operation mode》以每個(gè)家庭用戶峰值負(fù)荷最小化為目標(biāo)，設(shè)計(jì)了一種基于 需求側(cè)管理的V2H模式下電動(dòng)汽車充放電管理方案。文獻(xiàn)《Plug-in vehicle to home(V2H) duration and power output capability》研究了在V2H模式下，電動(dòng)汽車和光伏系統(tǒng)作為 備用能源在電力中斷或者頻繁的配網(wǎng)短時(shí)故障時(shí)對(duì)用戶負(fù)荷提供短時(shí)供電能力。目前國(guó)內(nèi) 對(duì)V2H技術(shù)的研究基本還處于空白狀態(tài)。
[0004] 不論在V2G還是V2H模式下，不斷增長(zhǎng)的電動(dòng)汽車保有量將對(duì)配電網(wǎng)產(chǎn)生一系列影 響，其中對(duì)供電可靠性的影響是其中重要的一部分:系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，電動(dòng)汽車向網(wǎng)絡(luò)反向 供電，可減少用戶的停電時(shí)間。目前，已有部分學(xué)者對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行了研究：文獻(xiàn)《一種V2G模 式下計(jì)及開(kāi)斷概率和負(fù)荷轉(zhuǎn)移概率的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估算法》將電動(dòng)汽車等效成一個(gè)輸出 功率服從正態(tài)分布的隨機(jī)電源，根據(jù)輸出功率確定電動(dòng)汽車供電范圍和路徑；文獻(xiàn) ((Reliability evaluation of distribution systems including vehicle-t〇-home and vehicle-to-grid》詳細(xì)描述了電動(dòng)汽車的多種控制模式，在此基礎(chǔ)上計(jì)及功率約束，研究 了其對(duì)配電網(wǎng)供電可靠性的影響。對(duì)于該問(wèn)題，目前的研究缺少對(duì)電動(dòng)汽車隨機(jī)概率性建 模的考慮，無(wú)法更為真實(shí)的描述電動(dòng)汽車出行習(xí)慣等因素對(duì)供電可靠性的影響。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是針對(duì)上述問(wèn)題提供一種計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可 靠性評(píng)估方法。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)本發(fā)明所述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0007] -種計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法，該方法采用序貫蒙特 卡洛模擬法對(duì)用戶的供電可靠性進(jìn)行評(píng)估，該方法通過(guò)對(duì)電網(wǎng)長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行模擬，得到電 網(wǎng)在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)的運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)統(tǒng)計(jì)故障狀態(tài)下停電時(shí)間及次數(shù)，得出可靠性指標(biāo)，該 方法包括下列步驟：
[0008] (1)讀入所評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)及各種故障參數(shù)以及電動(dòng)汽車的相關(guān)數(shù)據(jù)，設(shè)定仿真 時(shí)間Nh=0，設(shè)定測(cè)試年限Ny，仿真開(kāi)始；
[0009] (2)計(jì)算電網(wǎng)中包含的元件狀態(tài)的概率分布，并求出各元件的正常工作持續(xù)時(shí)間 TTF和平均故障修復(fù)時(shí)間TTR;
[0010] (3)根據(jù)最小TTF確定元件及故障時(shí)刻t，找出受故障元件影響的負(fù)荷點(diǎn)；
[0011] (4)判斷所述受故障影響的負(fù)荷點(diǎn)是否擁有電動(dòng)汽車，若否則進(jìn)入步驟(10);若是 則累計(jì)1次停電次數(shù)并進(jìn)入步驟(5);
[0012] (5)基于設(shè)定的概率模型，對(duì)受影響各負(fù)荷點(diǎn)處電動(dòng)汽車的出行時(shí)間!^、回家時(shí)間 T2以及T2時(shí)刻電動(dòng)汽車的荷電狀態(tài)S0C進(jìn)行抽樣，獲取S0C時(shí)序模型；
[0013] (6)判斷系統(tǒng)中發(fā)生故障時(shí)，電動(dòng)汽車是否在家或者在停車場(chǎng)，若否則進(jìn)行步驟 (10);若是則進(jìn)行步驟(7);
[0014] (7)判斷故障時(shí)刻電動(dòng)汽車的荷電狀態(tài)S0C是否大于下限值，若是則進(jìn)行步驟(8); 若否則進(jìn)行步驟(10);
[0015] (8)電動(dòng)汽車處于V2G模式時(shí)，判斷負(fù)荷用戶的低壓進(jìn)戶線是否故障，若是則進(jìn)入 步驟（10);若否則統(tǒng)計(jì)停車場(chǎng)所有可用電動(dòng)汽車可恢復(fù)的用戶數(shù)及恢復(fù)時(shí)間T e;電動(dòng)汽車 處于V2H模式時(shí)，計(jì)算每戶的電動(dòng)汽車為自身家庭供電的時(shí)間I;
[0016] (9)比較配電系統(tǒng)故障修復(fù)時(shí)間TTR和電動(dòng)汽車為用戶供電時(shí)間Te的大小:若T e多 TTR，不記停電時(shí)間，只統(tǒng)計(jì)停電次數(shù);若Te<TTR，則計(jì)停電時(shí)間為TTR-Te，同時(shí)統(tǒng)計(jì)停電次 數(shù)；
[0017] (10)統(tǒng)計(jì)兩種模式下各負(fù)荷點(diǎn)停電次數(shù)以及停電時(shí)間；
[0018] (11)累加蒙特卡羅模擬時(shí)間，判斷Nh是否達(dá)到設(shè)定值Ny，若否則返回進(jìn)入步驟(2); 若是則進(jìn)入步驟(12);
[0019] (12)計(jì)算兩種模式下系統(tǒng)各項(xiàng)可靠性指標(biāo)。
[0020] 所述概率模型包括電動(dòng)汽車出行開(kāi)始時(shí)間概率模型、電動(dòng)汽車回家時(shí)間概率模 型、電動(dòng)汽車日行駛里程概率模型以及電動(dòng)汽車行駛中荷電狀態(tài)S0C概率模型。
[0021] 所述電動(dòng)汽車出行開(kāi)始時(shí)間概率模型為：
[0023]式中，f(t)為電動(dòng)汽車每天出行開(kāi)始時(shí)間的概率密度函數(shù)，t為一天內(nèi)的具體時(shí) 亥丨J，為為均值，5為方差。
[0024]所述電動(dòng)汽車回家時(shí)間概率模型為：
[0026] 式中，f(t)為車用戶出行結(jié)束回到家時(shí)間的概率密度函數(shù)，kt是形狀參數(shù)，ct是比 例參數(shù)。
[0027] 所述電動(dòng)汽車日行駛里程概率模型如下：
[0029] 式中，f(d)為電動(dòng)汽車日行駛里程的概率密度函數(shù)，d為電動(dòng)汽車行駛里程，μ<!為 均值，〇d為方差。
[0030] 所述電動(dòng)汽車行駛中荷電狀態(tài)S0C概率模型如下：
[0032]式中，f(s)為電動(dòng)汽車行駛中S0C的概率密度函數(shù)，D為電動(dòng)汽車最大行駛里程，S 為電動(dòng)汽車荷電狀態(tài)S0C。
[0033] 所述S0C時(shí)序模型為：
[0035] 式中，h為電動(dòng)汽車出行開(kāi)始時(shí)間，T2為回家時(shí)間，S (T2)為T2時(shí)刻電動(dòng)汽車的S0C 值，PinS電動(dòng)汽車的恒定充電功率，W為電動(dòng)汽車電池容量。
[0036] 所述系統(tǒng)各項(xiàng)可靠性指標(biāo)包括家庭用戶年平均停電頻率指標(biāo)HAIFI、家庭用戶年 平均停電時(shí)間指標(biāo)HAIDI、家庭平均供電可用率指標(biāo)ASAI以及用戶年平均損失電量指標(biāo) HAENS，具體計(jì)算公式為：
[0041 ]式中，Nh為總用戶數(shù)，F(xiàn)HiJ^Li分別為第i個(gè)用戶的年停電次數(shù)、年停電時(shí)間和平均 負(fù)荷。
[0042] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：
[0043] (1)利用蒙特卡洛法抽樣對(duì)V2G和V2H兩種模式下的配電網(wǎng)進(jìn)行了供電可靠性評(píng) 估，具有全面性。
[0044] (2)考慮了電動(dòng)汽車的支撐能力，對(duì)電動(dòng)汽車的出行進(jìn)行了隨機(jī)概率性建模，考慮 了電動(dòng)汽車出行習(xí)慣等因素對(duì)于供電可靠性的影響，具有真實(shí)性。
【附圖說(shuō)明】
[0045]圖1為本發(fā)明的可靠性評(píng)估流程圖；
[0046] 圖2為V2G技術(shù)示意圖；
[0047]圖3為V2G模式下電動(dòng)汽車向用戶供電示意圖；
[0048] 圖4為V2H技術(shù)示意圖；
[0049] 圖5為V2H模式下電動(dòng)汽車向用戶供電示意圖；
[0050] 圖6為出行結(jié)束時(shí)間圖；
[0051 ] 圖7為S0C時(shí)間序列圖；
[0052]圖8為城市低壓網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖；
[0053]圖9為低壓網(wǎng)絡(luò)等效模型圖；
[0054] 圖10為改進(jìn)的IEEE-RBTS BUS6系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖；
[0055] 圖11為各負(fù)荷點(diǎn)用戶平均停電頻率圖；
[0056] 圖12為各負(fù)荷點(diǎn)用戶平均停電持續(xù)時(shí)間圖；
【具體實(shí)施方式】
[0057] 下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。本實(shí)施例以本發(fā)明技術(shù)方案 為前提進(jìn)行實(shí)施，給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和具體的操作過(guò)程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于 下述的實(shí)施例。
[0058] 1、電動(dòng)汽車的V2G和V2H技術(shù)概述
[0059] 如圖2所示，V2G技術(shù)是指電動(dòng)汽車并入電網(wǎng)，既可從電網(wǎng)獲取電能，同時(shí)又可作為 儲(chǔ)能將自身電能反向供給電網(wǎng)的技術(shù)。當(dāng)配電網(wǎng)故障導(dǎo)致用戶停電時(shí)，如圖3所示，集中停 放在停車場(chǎng)或者車庫(kù)內(nèi)電動(dòng)汽車與用戶形成孤島，電動(dòng)汽車將自身存儲(chǔ)的電能反向傳輸供 給停電用戶，減少用戶的停電時(shí)間。
[0060] 如圖4所示，V2H技術(shù)是指電動(dòng)汽車并入家庭內(nèi)部電力網(wǎng)絡(luò)（電動(dòng)汽車入戶技術(shù)）， 專指別墅或家庭獨(dú)立停車場(chǎng)中電動(dòng)汽車同家庭用戶相連，從家庭用戶獲取電能，當(dāng)外網(wǎng)故 障導(dǎo)致家庭用戶停電時(shí)，為自身家庭用戶供電，其示意圖如圖4所示。當(dāng)外網(wǎng)故障導(dǎo)致用戶 停電時(shí)，如圖5所示，用戶進(jìn)戶開(kāi)關(guān)斷開(kāi)，電動(dòng)汽車與所屬用戶形成孤島，將自身存儲(chǔ)電能為 自身用戶供電，減少停電時(shí)間。
[0061] V2G和V2H兩種模式各具優(yōu)缺點(diǎn)，當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，都對(duì)停電負(fù)荷具有一定的支 撐能力，減少用戶停電時(shí)間。當(dāng)配電變壓器及上級(jí)網(wǎng)絡(luò)故障導(dǎo)致用戶停電時(shí)，V2G模式具有 良好的支撐效果，所有可用電動(dòng)汽車可集中向用戶供電，實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化，但該模式的實(shí)現(xiàn)除 了要求電動(dòng)汽車具有反向供電能力以外，還需要額外的管理控制系統(tǒng)，用以對(duì)多輛電動(dòng)汽 車(相當(dāng)于多個(gè)儲(chǔ)能)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度管理及協(xié)調(diào)控制;而在V2H模式下，由于每個(gè)用戶與外網(wǎng) 均斷開(kāi)，基于自家電動(dòng)汽車獨(dú)立孤島運(yùn)行，不涉及產(chǎn)權(quán)歸屬問(wèn)題，管理控制也較為簡(jiǎn)單，相 對(duì)更容易實(shí)現(xiàn)，且只要家庭內(nèi)部無(wú)故障，無(wú)論在進(jìn)戶開(kāi)關(guān)上游的任何電網(wǎng)處發(fā)生故障，均可 恢復(fù)供電。
[0062] 2、電動(dòng)汽車支撐能力的數(shù)學(xué)建模
[0063]在V2G和V2H模式下，電動(dòng)汽車在電網(wǎng)故障時(shí)對(duì)停電負(fù)荷具有一定的支撐能力，該 支撐能力的強(qiáng)弱與電動(dòng)汽車保有率、電池容量、故障時(shí)刻電動(dòng)汽車是否在家或停車場(chǎng)、汽車 電池的荷電狀態(tài)(State of Charge，S0C)等均有密切關(guān)系，本發(fā)明將充分考慮上述因素對(duì) 電網(wǎng)故障時(shí)電動(dòng)汽車對(duì)用戶供電的支撐能力進(jìn)行數(shù)學(xué)建模分析，涉及的模型包括電動(dòng)汽車 出行開(kāi)始時(shí)間概率模型、電動(dòng)汽車回家時(shí)間概率模型、電動(dòng)汽車日行駛里程概率模型、電動(dòng) 汽車行駛中荷電狀態(tài)S0C概率模型、電動(dòng)汽車全天荷電狀態(tài)S0C的時(shí)序建模等。
[0064] (1)電動(dòng)汽車出行開(kāi)始時(shí)間概率模型
[0065]電網(wǎng)發(fā)生故障導(dǎo)致用戶停電后，電動(dòng)汽車是否具有支撐能力首先取決于電動(dòng)汽車 是否外出，以及汽車內(nèi)電池的荷電狀態(tài)是否滿足使用要求。根據(jù)居民的出行習(xí)慣，本發(fā)明假 設(shè)電動(dòng)汽車每天出行開(kāi)始時(shí)間滿足正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)如下：
[0067]式中，t為一天內(nèi)的具體時(shí)刻，根據(jù)我國(guó)上下班規(guī)律取爲(wèi)=8，〇 =1 [0068] (2)電動(dòng)汽車回家時(shí)間的概率模型
[0069]利用極大似然估計(jì)方法對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得汽車用戶出行結(jié)束回到家時(shí)間 近似滿足威布爾分布，概率密度函數(shù)如下：
[0071] 式中，kt = 5.427，ct=18.618。
[0072] 基于上述模型，本發(fā)明給出了電動(dòng)汽車回家時(shí)間的概率曲線，如圖6所示，從圖中 可以看出，下午6時(shí)左右，電動(dòng)汽車回家概率最高。
[0073] (3)電動(dòng)汽車日行駛里程概率模型以及電動(dòng)汽車行駛中荷電狀態(tài)S0C概率模型 [0074]電動(dòng)汽車的荷電狀態(tài)S0C同用戶日行駛里程密切有關(guān)，由2009年美國(guó)交通部對(duì)全 美家用車輛的調(diào)查結(jié)果(national household travel survey，NHTS)可得到電動(dòng)汽車日行 駛里程近似服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，概率密度函數(shù)如下：
[0076] (1為電動(dòng)汽車行駛里程4<] = 3.019,〇〇1=1.123。
[0077]電動(dòng)汽車行駛中的S0C與行駛里程滿足線性關(guān)系：
[0078] S(t) = [l-d(t)/D]X100%
[0079] 式中，S(t)為t時(shí)刻電動(dòng)汽車電池的S0C;d(t)為t時(shí)刻電動(dòng)汽車行駛里程;D為電動(dòng) 汽車最大行駛里程。
[0080]由上式獲得電動(dòng)汽車行駛中S0C的概率密度函數(shù)如下：
[0082] 其中，yd = 3.019;〇d=1.123。
[0083] (4)電動(dòng)汽車全天荷電狀態(tài)S0C的時(shí)序建模
[0084] 基于上述電動(dòng)汽車出行時(shí)間、行駛里程和電動(dòng)汽車S0C的概率模型，本發(fā)明利用蒙 特卡洛模擬法抽樣獲取電動(dòng)汽車出行開(kāi)始時(shí)間Ti，回家時(shí)間^和^時(shí)刻電動(dòng)汽車的S0C值S (T2)，并假設(shè)回家后電動(dòng)汽車開(kāi)始以恒定功率Ριη充電至充滿，從而建立了電動(dòng)汽車在一天 24小時(shí)的S0C時(shí)間序列模型：
[0086]式中，W為電動(dòng)汽車電池容量，S0C時(shí)序狀態(tài)如圖7所示，電動(dòng)汽車共分為三類狀態(tài)： 汽車外出使用狀態(tài)、汽車在家充電狀態(tài)和汽車充滿電后的浮充狀態(tài)，在圖中用虛線僅表示 其變化趨勢(shì)。
[0087] (5)電動(dòng)汽車為停電用戶供電時(shí)間
[0088] 當(dāng)電動(dòng)汽車S0C值大于允許下限值P時(shí)電動(dòng)汽車可作為支撐電源對(duì)外放電。因此， 基于S0C的時(shí)序模型可有效決策電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)電動(dòng)汽車是否可支撐用戶恢復(fù)供電，并可 根據(jù)具體S0C值估算可支撐時(shí)間，準(zhǔn)確評(píng)估電動(dòng)汽車對(duì)用戶的緊急支撐能力。
[0089] 假設(shè)t時(shí)刻電網(wǎng)故障導(dǎo)致負(fù)荷停電，電動(dòng)汽車對(duì)停電負(fù)荷的供電時(shí)間I可由下式 表不：
[0091]式中，W為電動(dòng)汽車的電池容量，Ρι-為所恢復(fù)的停電負(fù)荷的功率。
[0092] (6)電動(dòng)汽車保有率
[0093]技術(shù)的成熟和政策的推動(dòng)使得電動(dòng)汽車發(fā)展迅速，電動(dòng)汽車保有率是指研究區(qū)域 內(nèi)的所有用戶中，擁有電動(dòng)汽車的用戶占總用戶數(shù)的比值。即：
[0095] 式中，K為電動(dòng)汽車保有率，碎"為擁有電動(dòng)汽車的用戶數(shù)，Nh為總用戶數(shù)。不同的保 有率對(duì)配電網(wǎng)供電可靠性影響程度不同，本發(fā)明假定每一家庭用戶最多擁有一輛電動(dòng)汽 車。
[0096] 本發(fā)明將基于上述概率模型，利用蒙特卡洛模擬法對(duì)電動(dòng)汽車首次出行開(kāi)始和結(jié) 束時(shí)間、荷電狀態(tài)S0C進(jìn)行隨機(jī)抽樣，建立電動(dòng)汽車S0C時(shí)序模型，進(jìn)而分析電網(wǎng)故障導(dǎo)致負(fù) 荷停電時(shí)，電動(dòng)汽車對(duì)用戶負(fù)荷的支撐能力，并評(píng)估計(jì)算對(duì)用戶供電可靠性的影響。
[0097] 3、配電網(wǎng)低壓網(wǎng)絡(luò)的等效模型及用戶供電可靠性評(píng)估指標(biāo)
[0098] (1)配電網(wǎng)低壓網(wǎng)絡(luò)的等效模型
[0099] 在傳統(tǒng)的配電網(wǎng)供電可靠性評(píng)估中，一般取lOkV中壓配電變壓器作為負(fù)荷點(diǎn)，評(píng) 估該點(diǎn)及配電網(wǎng)整體的供電可靠性，沒(méi)有計(jì)及配變下游低壓380V線路的影響，由于本發(fā)明 重點(diǎn)研究電動(dòng)汽車對(duì)用戶供電可靠性的影響，除了計(jì)及中壓配電網(wǎng)絡(luò)以外，還需要充分考 慮低壓網(wǎng)絡(luò)部分。如圖8為一段包含74個(gè)用戶的城市配變低壓側(cè)網(wǎng)絡(luò)，為了獲取圖中用戶的 供電可靠性指標(biāo)，需要充分計(jì)及低壓網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各設(shè)備的故障率及修復(fù)時(shí)間。
[0100] 考慮到低壓網(wǎng)絡(luò)數(shù)量眾多及其復(fù)雜性，本發(fā)明對(duì)配變下游的低壓網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了等效 處理，如圖9所示，在該模型中等效網(wǎng)絡(luò)的故障率取實(shí)際低壓網(wǎng)絡(luò)中每條出線上所有元件的 故障率之和，而等效網(wǎng)絡(luò)的平均故障修復(fù)時(shí)間則為實(shí)際低壓網(wǎng)絡(luò)中所有元件平均故障修復(fù) 時(shí)間的平均值：
[0103] 式中，λ%為低壓網(wǎng)絡(luò)等效故障率，Ueq為低壓網(wǎng)絡(luò)平均故障修復(fù)時(shí)間，N為低壓網(wǎng)絡(luò) 所有元件的數(shù)量，為各元件故障率和平均故障修復(fù)時(shí)間。
[0104] (2)用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估指標(biāo)
[0105] 參照配電網(wǎng)可靠性評(píng)估模型，本發(fā)明提出以下指標(biāo)對(duì)各負(fù)荷點(diǎn)內(nèi)家庭用戶的供電 可靠性進(jìn)行評(píng)估:家庭用戶年平均停電頻率指標(biāo)(HAIFI)、家庭用戶年平均停電時(shí)間指標(biāo) (HAIDI)、家庭平均供電可用率指標(biāo)(ASAI)以及用戶年平均損失電量指標(biāo)(HAENS)，具體公 式如下：
[0110]式中，Nh為總用戶數(shù)，F(xiàn)HiUi分別為第i個(gè)用戶的年停電次數(shù)、年停電時(shí)間和平均 負(fù)荷。
[0111] 4、計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法
[0112] 基于上述電動(dòng)汽車及配電網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，本發(fā)明采用序貫蒙特卡洛模擬法對(duì)用 戶的供電可靠性進(jìn)行評(píng)估，該方法通過(guò)對(duì)電網(wǎng)長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行模擬，可以得到電網(wǎng)在整個(gè)時(shí) 間段內(nèi)的運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)故障狀態(tài)下停電時(shí)間及次數(shù)，得出可靠性指標(biāo)。如圖1所示，本 發(fā)明提供的一種計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法包括下列步驟：
[0113] 在步驟S1中，讀入所評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)及各種故障參數(shù)以及電動(dòng)汽車的相關(guān)數(shù)據(jù)， 設(shè)定仿真時(shí)間Nh=Ο，設(shè)定測(cè)試年限Ny，仿真開(kāi)始；
[0114] 在步驟S2中，計(jì)算電網(wǎng)中包含的元件狀態(tài)的概率分布，并求出各元件的正常工作 持續(xù)時(shí)間TTF和平均故障修復(fù)時(shí)間TTR;
[0115] 在步驟S3中，根據(jù)最小TTF確定元件及故障時(shí)刻t，找出受故障元件影響的負(fù)荷點(diǎn)；
[0116] 在步驟S4中，判斷所述受故障影響的負(fù)荷點(diǎn)是否擁有電動(dòng)汽車，若否則進(jìn)入步驟 S10;若是則累計(jì)1次停電次數(shù)并進(jìn)入步驟S5;
[0117] 在步驟S5中，基于設(shè)定的概率模型，對(duì)受影響各負(fù)荷點(diǎn)處電動(dòng)汽車的出行時(shí)間Ti、 回家時(shí)間T2以及T 2時(shí)刻電動(dòng)汽車的荷電狀態(tài)SOC進(jìn)行抽樣，獲取SOC時(shí)序模型；
[0118] 在步驟S6中，判斷系統(tǒng)中發(fā)生故障時(shí)，電動(dòng)汽車是否在家或者在停車場(chǎng)，若否則進(jìn) 行步驟S10;若是則進(jìn)行步驟S7;
[0119] 在步驟S7中，判斷故障時(shí)刻電動(dòng)汽車的荷電狀態(tài)SOC是否大于下限值，若是則進(jìn)行 步驟S8;若否則進(jìn)行步驟S10;
[0120] 在步驟S8中，電動(dòng)汽車處于V2G模式時(shí)，判斷負(fù)荷用戶的低壓進(jìn)戶線是否故障，若 是則進(jìn)入步驟S10;若否則統(tǒng)計(jì)停車場(chǎng)所有可用電動(dòng)汽車可恢復(fù)的用戶數(shù)及恢復(fù)時(shí)間T e;電 動(dòng)汽車處于V2H模式時(shí)，計(jì)算每戶的電動(dòng)汽車為自身家庭供電的時(shí)間I;
[0121] 在步驟S9中，比較配電系統(tǒng)故障修復(fù)時(shí)間TTR和電動(dòng)汽車為用戶供電時(shí)間Te的大 小:若Te彡TTR，不記停電時(shí)間，只統(tǒng)計(jì)停電次數(shù);若T e<TTR，則計(jì)停電時(shí)間為TTR-Te，同時(shí)統(tǒng) 計(jì)停電次數(shù)；
[0122] 在步驟S10中，統(tǒng)計(jì)兩種模式下各負(fù)荷點(diǎn)停電次數(shù)以及停電時(shí)間；
[0123] 在步驟S11中，累加蒙特卡羅模擬時(shí)間，判斷Nh是否達(dá)到設(shè)定值Ny，若否則返回進(jìn)入 步驟S2;若是則進(jìn)入步驟S12;
[0124] 在步驟S12中，計(jì)算兩種模式下系統(tǒng)各項(xiàng)可靠性指標(biāo)。
[0125] 5、應(yīng)用實(shí)例：
[0126] 本發(fā)明在IEEE-RBT BUS6F4饋線系統(tǒng)的基礎(chǔ)上加入一定的電動(dòng)汽車，對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)用 戶進(jìn)行供電可靠性分析。該系統(tǒng)為配電網(wǎng)供電可靠性評(píng)估的典型算例，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1 〇，共 包括1段母線，30條中壓配電線路，5個(gè)斷路器，23臺(tái)配電變壓器，其中工業(yè)大用戶專用配變 11臺(tái)，剩余12臺(tái)配變?yōu)?172個(gè)家庭用戶供電，本發(fā)明重點(diǎn)對(duì)這些家庭用戶的供電可靠性進(jìn) 行仿真分析。將配變低壓網(wǎng)絡(luò)等效為長(zhǎng)度為250m的線路。其余元件可靠性參數(shù)見(jiàn)表1。
[0127] 表1元件可靠性參數(shù)
[0130] 以日產(chǎn)聆風(fēng)純電動(dòng)汽車為例，其電池容量為24kWh，并設(shè)用戶電動(dòng)汽車保有率K為 60%，S0C下限值Ρ取10%。模擬電網(wǎng)運(yùn)行年限N y為1000年，對(duì)上述算例計(jì)及低壓網(wǎng)絡(luò)后，按 不含電動(dòng)汽車、V2G模式及V2H模式三種情況家庭用戶的供電可靠性分別進(jìn)行仿真分析。
[0131] (1)各負(fù)荷點(diǎn)內(nèi)用戶的平均可靠性指標(biāo)
[0132] 計(jì)及低壓網(wǎng)絡(luò)后，不含電動(dòng)汽車、V2G模式及V2H模式三種情況下，獲得的本仿真算 例中12個(gè)家庭負(fù)荷點(diǎn)的用戶可靠性數(shù)據(jù)見(jiàn)圖11和圖12。
[0133] 本發(fā)明假設(shè)電動(dòng)汽車不具備無(wú)縫的可支撐用戶供電的能力，即每次電網(wǎng)發(fā)生故障 后，都會(huì)造成用戶的短時(shí)停電，統(tǒng)計(jì)一次停電次數(shù)，因此，從圖11可以看出，三種情況下，各 負(fù)荷點(diǎn)故障次數(shù)保持不變，越接近饋線末端的用戶數(shù)停電次數(shù)越高。由圖12可以看出，不論 在V2G還是V2H模式下，各負(fù)荷點(diǎn)用戶的停電時(shí)間均有明顯降低，在該電動(dòng)汽車保有率 (60 % )和電池容量(24kWh)下，V2G的支撐效果普遍優(yōu)于V2H，其中負(fù)荷點(diǎn)1降低程度較低，在 V2G和V2H模式下分別為3.67 %和5.94%，負(fù)荷點(diǎn)22內(nèi)用戶的停電時(shí)間降低程度最為明顯， 兩種模式下分別為8.66%和17.72%。
[0134] (2)整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)用戶的平均可靠性指標(biāo)
[0135] 三種情況下整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)所有1172個(gè)家庭用戶的平均供電可靠性指標(biāo)見(jiàn)表2。
[0136] 表2 EV電池容量為24KWh時(shí)系統(tǒng)供電可靠性指標(biāo)
[0138]由上表可看出，該系統(tǒng)中用戶每年平均停電1.15次左右，一年的總停電時(shí)間在電 動(dòng)汽車的支持下由原來(lái)的8.68h降低到V2H模式下的7.13h和V2G模式下的6.55h左右，分別 降低17.81 %和24.53%，用戶每年的損失電量由原來(lái)的18.41kWh下降到最低V2H模式下 14.71kWh和V2G模式下的13.44kWh，供電可靠性指標(biāo)具有一定程度提高。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法，其特征在于，該方法采 用序貫蒙特卡洛模擬法對(duì)用戶的供電可靠性進(jìn)行評(píng)估，該方法通過(guò)對(duì)電網(wǎng)長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行模 擬，得到電網(wǎng)在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)的運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)統(tǒng)計(jì)故障狀態(tài)下停電時(shí)間及次數(shù)，得出可靠 性指標(biāo)，該方法包括下列步驟： (1) 讀入所評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)及各種故障參數(shù)以及電動(dòng)汽車的相關(guān)數(shù)據(jù)，設(shè)定仿真時(shí)間Nh =〇，設(shè)定測(cè)試年限Ny，仿真開(kāi)始； (2) 計(jì)算電網(wǎng)中包含的元件狀態(tài)的概率分布，并求出各元件的正常工作持續(xù)時(shí)間TTF和 平均故障修復(fù)時(shí)間TTR; (3) 根據(jù)最小TTF確定元件及故障時(shí)刻t，找出受故障元件影響的負(fù)荷點(diǎn)； (4) 判斷所述受故障影響的負(fù)荷點(diǎn)是否擁有電動(dòng)汽車，若否則進(jìn)入步驟（10);若是則累 計(jì)1次停電次數(shù)并進(jìn)入步驟(5); (5) 基于設(shè)定的概率模型，對(duì)受影響各負(fù)荷點(diǎn)處電動(dòng)汽車的出行時(shí)間!^、回家時(shí)間T2W 及丁2時(shí)刻電動(dòng)汽車的荷電狀態(tài)SOC進(jìn)行抽樣，獲取SOC時(shí)序模型； (6) 判斷系統(tǒng)中發(fā)生故障時(shí)，電動(dòng)汽車是否在家或者在停車場(chǎng)，若否則進(jìn)行步驟（10); 若是則進(jìn)行步驟(7); (7) 判斷故障時(shí)刻電動(dòng)汽車的荷電狀態(tài)SOC是否大于下限值，若是則進(jìn)行步驟(8);若否 則進(jìn)行步驟(10); (8) 電動(dòng)汽車處于V2G模式時(shí)，判斷負(fù)荷用戶的低壓進(jìn)戶線是否故障，若是則進(jìn)入步驟 (10);若否則統(tǒng)計(jì)停車場(chǎng)所有可用電動(dòng)汽車可恢復(fù)的用戶數(shù)及恢復(fù)時(shí)間Te;電動(dòng)汽車處于 V2H模式時(shí)，計(jì)算每戶的電動(dòng)汽車為自身家庭供電的時(shí)間Te3; (9) 比較配電系統(tǒng)故障修復(fù)時(shí)間TTR和電動(dòng)汽車為用戶供電時(shí)間Te的大小:若Te多TTR， 不記停電時(shí)間，只統(tǒng)計(jì)停電次數(shù);若KTTR，則計(jì)停電時(shí)間為TTR-L，同時(shí)統(tǒng)計(jì)停電次數(shù)； (10) 統(tǒng)計(jì)兩種模式下各負(fù)荷點(diǎn)停電次數(shù)以及停電時(shí)間； (11) 累加蒙特卡羅模擬時(shí)間，判斷Nh是否達(dá)到設(shè)定值Ny，若否則返回進(jìn)入步驟(2);若是 則進(jìn)入步驟(12); (12) 計(jì)算兩種模式下系統(tǒng)各項(xiàng)可靠性指標(biāo)。2. 如權(quán)利要求1所述的計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法，其特征 在于，所述概率模型包括電動(dòng)汽車出行開(kāi)始時(shí)間概率模型、電動(dòng)汽車回家時(shí)間概率模型、電 動(dòng)汽車日行駛里程概率模型以及電動(dòng)汽車行駛中荷電狀態(tài)SOC概率模型。3. 如權(quán)利要求2所述的計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法，其特征 在于，所述電動(dòng)汽車出行開(kāi)始時(shí)間概率模型為：式中，f(t)為電動(dòng)汽車每天出行開(kāi)始時(shí)間的概率密度函數(shù)，t為一天內(nèi)的具體時(shí)刻，A 為均值，％為方差。4. 如權(quán)利要求2所述的計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法，其特征 在于，所述電動(dòng)汽車回家時(shí)間概率模型為：式中，f(t)為車用戶出行結(jié)束回到家時(shí)間的概率密度函數(shù)，kt是形狀參數(shù)，Ct是比例參 數(shù)。5. 如權(quán)利要求2所述的計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法，其特征 在于，所述電動(dòng)汽車日行腫里趕概鑾樽型加下；式中，f(d)為電動(dòng)汽車日行駛里程的概率密度函數(shù)，d為電動(dòng)汽車行駛里程，Pd為均值， ?d為方差。6. 如權(quán)利要求5所述的計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法，其特征 在于，所述電動(dòng)汽車行駛中荷電狀態(tài)SOC概率模型如下：式中，f (s)為電動(dòng)汽車行駛中SOC的概率密度函數(shù)，D為電動(dòng)汽車最大行駛里程，S為電 動(dòng)汽車荷電狀態(tài)SOC。7. 如權(quán)利要求1所述的計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法，其特征 在于，所述SOC時(shí)序模型為：式中，T1為電動(dòng)汽車出行開(kāi)始時(shí)間，T2為回家時(shí)間，S (T2)為!^時(shí)刻電動(dòng)汽車的SOC值，Pin 為電動(dòng)汽車的恒定充電功率，W為電動(dòng)汽車電池容量。8. 如權(quán)利要求1所述的計(jì)及電動(dòng)汽車支撐能力的用戶側(cè)供電可靠性評(píng)估方法，其特征 在于，所述系統(tǒng)各項(xiàng)可靠性指標(biāo)包括家庭用戶年平均停電頻率指標(biāo)HAIFI、家庭用戶年平均 停電時(shí)間指標(biāo)HAIDI、家庭平均供電可用率指標(biāo)ASAI以及用戶年平均損失電量指標(biāo)HAENS， 具體計(jì)算公式為：式中，Nh為總用戶數(shù)，？1]1、1'1上分別為第1個(gè)用戶的年停電次數(shù)、年停電時(shí)間和平均負(fù) 荷。
【文檔編號(hào)】H02J3/00GK106026076SQ201610325925
【公開(kāi)日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年5月17日
【發(fā)明人】李振坤, 符楊, 田源, 馬杰, 陳思宇, 王永全
【申請(qǐng)人】上海電力學(xué)院