考虑电动汽车充放电影响的配电网内dg优化配置方法
【专利摘要】本发明涉及一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法，包括如下步骤：首先计算电动汽车充放电对电网负荷的影响，然后建立考虑电动汽车的DG规划数学模型，采用混合编码的改进自适应遗传算法对上述数学模型进行求解，获得最优的DG配置方案。本发明综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用以及DG的环境效益和V2G所节省的发输电投资等社会效益，建立了基于机会约束规划的含V2G配电网中DG优化规划的数学模型，采用基于混合编码的改进自适应遗传算法对该模型进行了求解。
【专利说明】考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电动汽车与分布式电网领域，尤其是涉及一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法。
【背景技术】
[0002]电动汽车(electric vehicle, EV)使用电力来代替传统的石油对汽车进行驱动，能够缓解能源紧张的趋势，减少温室气体的排放，正得到迅速发展。而大规模电动汽车充放电势必会对配电网的结构、运行产生巨大的影响。近年来，风力、光伏、储能电站、微燃气轮机等分布式电源(Distributed Generation, DG)以清洁、可再生、高效等特点受到广泛关注，作为集中式发电的有效补充，分布式电源接入配电网也已成为必然趋势。综合考虑电动汽车的影响因素，对配电网内DG进行优化规划，对配电网的经济、安全运行具有重要意义。
[0003]国内外针对电动汽车对配电网的影响及DG的优化规划都进行了深入研究。目前针对电动汽车对配电网影响的研究主要包括以下内容:①评估现有发电及电网容量是否能够满足日益增长的电动汽车负荷需求；②电动汽车接入网络(vehicle to grid，V2G)研究，研究电动汽车向电网提供辅助服务，包括削峰填谷、优化调度、调频、旋转备用等；③研究日益增加的电动汽车对中、低压配电网的影响，涉及负荷、电压、损耗、三相不平衡、谐波等问题。电动汽车的充放电较为复杂，有的电动汽车仅能充电，有的电动汽车既能充电又能放电，如何综合考虑某一供电区域内所有电动汽车对该区域内各个节点负荷的影响还是空白。
[0004]针对DG对配电网影响的研究主要包括:分布式电源在配电网中的优化规划、分布式电源对配电网的运行特性的影响，对保护及自动化设备的影响等。现有关配电网内DG规划的很多文章都是在其出力恒定不变的假设下利用确定性潮流来优化计算，但这种假设与实际情况存在差距，尤其对风力发电、光伏发电等不可控的发电方式，其中文献“考虑时序特性的多目标分布式电源选址定容规划[J].电力系统自动化，2012，37(3):58-63”考虑了负荷与DG的时序特性，以典型负荷曲线及近5年的DG平均出力做确定性潮流计算，使得规划方案更切合实际情况，但仍然难以充分考虑DG出力的随机性。部分文献采用了蒙特卡洛方法对配电网中的随机因素进行模拟，但存在着计算量过大的缺点。文献“基于机会约束规划考虑DG与负荷多状态的配电网重构[J],电网技术，2013，37 (9):2573_2579”考虑了自然资源和负荷的随机性，依据概率密度函数分别对不可控DG和负荷建立了多状态模型，进而获得了配电系统的多状态模型，相对蒙特卡洛随机模拟算法有效简化了计算工作量，但仅能计算配电网有限的工作状态，仍然难以充分计及负荷及DG的随机性。一些文献在规划过程中考虑了 DG对网损的影响但是缺乏对电压质量的考虑。文献“考虑分布式电源随机特性的配电网电压质量概率评估[J].中国电机工程学报，2013，33 (13):150-156”利用随机潮流算法较好的考虑了 DG的随机特性，对DG对配电网电压质量的影响进行了评估分析，但没有对DG的规划展开研究。
[0005]电动汽车融入配电网后，尤其是V2G对电网负荷影响较大，需要综合考虑电动汽车和DG的共同影响，以有效弥补两者分别接入配电网产生的不足。但现在还鲜有文章对接入配电网的电动汽车与分布式电源规划进行协同研究，还没有在充分考虑两者随机性的条件下，将配电网内电动汽车充放电与DG的优化规划进行综合考虑。
【发明内容】
[0006]本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法。
[0007]本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
[0008]一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法，包括如下步骤:
[0009]I)计算电动汽车充放电对电网负荷的影响，具体为:
[0010]a)计算电动汽车对系统最大负荷的影响:
[001 1 ] Pev_Pv1_Pv2G
[0012]=NvX (1-a) xPin X A1-NvX a XPoutX λ2
[0013]式中，Pev为所有电动汽车一共所增加的负荷，Pvl为不参加调度的电动汽车在高峰时由于随机充电所消耗的功率，Pv2e为注册参加调度的电动汽车在高峰时段对电网的放电功率，Nv为电动汽车总数量，α为注册参加调度的电动汽车占总电动汽车数量的比例，Pin和Ptjut分别为单台电动汽车充电和放电的额定功率，λ i和λ 2分别为不参加调度电动汽车充电时的同时率和参加调度电动汽车在负荷高峰时的入网放电可用率；
[0014]b)计算电动汽车对供电区域内各节点负荷的影响:
【权利要求】
1.一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法，其特征在于，包括如下步骤: 1)计算电动汽车充放电对电网负荷的影响，具体为: a)计算电动汽车对系统最大负荷的影响:
Pev-Pv1-P v2G =NvX(1-Q)XPinXA1-NvX a XPoutX λ 2 式中，Pev为所有电动汽车一共所增加的负荷，Pvl为不参加调度的电动汽车在高峰时由于随机充电所消耗的功率，Pv2e为注册参加调度的电动汽车在高峰时段对电网的放电功率，Nv为电动汽车总数量，α为注册参加调度的电动汽车占总电动汽车数量的比例，Pin和Pwt分别为单台电动汽车充电和放电的额定功率，入1和λ 2分别为不参加调度电动汽车充电时的同时率和参加调度电动汽车在负荷高峰时的入网放电可用率； b)计算电动汽车对供电区域内各节点负荷的影响:
2.根据权利要求1所述的一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法，其特征在于，所述的步骤2)具体为: 201)获得原始数据； 202)进行混合编码，编码形式为X=[D|B]，其中，D=Wpd2,…屯为二进制编码序列，用来表示对应节点是否安装DG，B=Ix1, x2，…xj，为十进制编码序列，表示对应节点安装的DG容量； 203)基于半不变量法的随机潮流算法进行含V2G和DG的随机潮流计算，产生满足约束条件的初始种群，令当前迭代次数GEN=I ； 204)判断是否满足遗传终止条件，若是，则输出结果，若否，则执行步骤205)； 205)计算个体适应度，采用精英保留策略，将上一代种群中的若干优秀个体直接复制到本代； 206)进行选择、自适应交叉和自适应变异操作； 207)再次进行随机潮流计算，更新种群，重新计算个体适应度； 208)令GEN=GEN+1，返回步骤 204)。
3.根据权利要求2所述的一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法，其特征在于，所述的步骤206)中，自适应交叉是指根据个体适应度值自动调整交叉概率，该交叉概率采用如下计算公式来确定:
4.根据权利要求1所述的一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法，其特征在于，所述的步骡203)中，基于半不变量法的随机潮流算法具体为: 301)计算正常运行状态的潮流分布，得到基准运行点的节点电压状态向量Xtl； 302)计算V2G和DG安装节点功率的半不变量与相应负荷功率的各阶矩，计算至七阶半不变量； 303)将节点潮流方程和支路潮流方程在基准运行点线性化，得到如下公式:
【文档编号】G06N3/12GK103840457SQ201410105764
【公开日】2014年6月4日 申请日期:2014年3月20日 优先权日:2014年3月20日
【发明者】李振坤, 杨秀, 刘舒, 时珊珊 申请人:上海电力学院, 国网上海市电力公司