一种居民区充电设施功率优化方法与流程

本发明公开了一种居民区充电设施功率优化方法，涉及电动汽车规划技术，属于发电、变电、或配电的技术领域。

背景技术：

随着电动汽车的快速发展，充电设施的规划问题逐渐成为研究的热点。居民区充电设施规划作为电动汽车规划的重要环节，近年来受到了广泛的关注。然而，随着电动汽车渗透率的不断提高，其充电行为不仅可能给电网的稳定运行造成冲击，还会影响用户本身的服务体验。

一方面，电动汽车充电与电网安全稳定运行之间存在着矛盾，如果不对大量的电动汽车无序充电进行引导，将会引发配网“峰上加峰”的问题，一旦超过配变或者馈线的容量上限会对电网的安全构成极大的威胁。目前解决此问题的主要手段是通过采取分时电价的策略来引导电动汽车的充电行为，但是它主要针对的是充电的时段，对大量用户集中充电现象的改善效果不明显，甚至可能产生新的峰值。另一方面，各个用户之间的充电行为也存在冲突。一般而言，居民区车桩配比为10％～20％，并且每个用户充电的迫切程度也各不相同，因此在居民下班回家时的充电高峰期间极易引发充电拥堵现象，不但会影响充电体验，还会进一步加剧上面所提的问题。

目前人们针对这类问题，已经展开了很多研究。对充电负荷进行管理是目前常用的方法，它主要是通过提出某一指标或某几个衡量指标对电动汽车充电顺序或者充电功率进行优化，从而有效达到平抑负荷变化的目的。但是充电行为的不确定性导致充电设施功率分配困难的同时也加大了有序充电的难度。因此，以提高用户的充电体验、改善电动汽车充电负荷对电网影响为目的，准确得出电动汽车充电设施功率配置并进行实时的充电顺序管理是目前亟待研究的问题。

技术实现要素：

本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足，提供了一种居民区充电设施功率优化方法，实现了分时段充电功率的自适应优化，解决了采取分时电价策略引导电动汽车充电行为的方案不能有效缓解充电高峰和用电高峰重叠的技术问题。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

一种居民区充电设施功率优化方法，根据进入居民区的电动汽车生成的典型充电场景计算总充电功率，以用户充电成本和对电网峰谷差影响的加权之和最小为目的构建目标函数，建立包含总充电功率约束、配变容量约束、充电桩供电容量约束的充电约束条件，求解依据目标函数和充电约束条件构建的优化模型得到每个充电分时段的最优充电功率，记录新进居民区电动汽车的充电信息，在当前充电分时段对新进电动汽车充电的功率小于基于最优充电功率生成的功率上限且充电桩空闲时引导新进电动汽车按进入居民区的时间顺序依次充电，更新新进电动汽车的充电信息后重新计算总充电功率，更新优化模型总充电功率约束后重新优化每个充电分时段的最优充电功率，在当前充电分时段对新进电动汽车充电的功率小于基于最优充电功率生成的功率上限但无充电桩空闲时引导新进电动汽车按照充电迫切度排序等待。

进一步地，一种居民区充电设施功率优化方法中，目标函数为：t为充电时段，yt为充电时段t的目标函数值，δt为充电分时段的时长，n为充电分时段总数，a1为充电时段内充电成本的权重，pi为第i个充电分时段的充电功率，ui为第i个充电分时段的分时电价，a2为总的充电时段内负荷峰谷差的权重，pj.max为充电时段内充电负荷与小区原负荷叠加的最大值，pj.min为充电时段内充电负荷与小区原负荷叠加的最小值。

进一步地，一种居民区充电设施功率优化方法中，总充电功率约束为配变容量约束为0≤pj.max≤pm，充电桩供电容量约束为0≤pi≤pe·nnum.c，pi为第i个充电分时段的充电功率，pev.∑为总的充电功率pj.max为充电时段内充电负荷与小区原负荷叠加的最大值，pm为小区配变容量，pe为充电功率，nnum.c为充电桩的数量。

进一步地，一种居民区充电设施功率优化方法中，基于最优充电功率生成的功率上限为pi≤pi.opt+δp，pi为第i个充电分时段的充电功率，pi≤pm+δp，pm为小区配变容量，pi.opt为第i个充电分时段的最优充电功率，δp为波动功率，δp≤(δp)max，(δp)max为满足电网约束的条件下功率波动的最大值。

进一步地，一种居民区充电设施功率优化方法中，充电迫切度为λ＝σ1soc0+σ2(soce-soc0)，soc0为起始荷电状态，σ1为起始荷电状态的权重，soce为期望荷电状态，σ2为期望荷电状态的权重。

进一步地，一种居民区充电设施功率优化方法中，新进居民区电动汽车的充电信息包括：起始soc、期望soc和电池容量。

本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：

(1)本申请通过双层优化策略实现充电分时段充电功率的自适应优化，考虑了居民区配网侧安全稳定因素及居民区充电设施实际使用情况，充分考虑到了分时电价、峰谷差、电动汽车充电特性、剩余荷电状态、用户迫切度等各方面影响充电时段最优功率的因素，首先对集群充电桩的充电功率进行实时的功率配置，再根据用户对于充电的需求程度进行充电顺序的最优安排，最后根据小区的实际情况进行自适应的功率分配修正，在兼顾居民配网运行稳定性的同时满足用户对充电效率和充电质量的实际需求，更加符合典型充电场景用户充电的实际情况。

(2)本申请在优化充电功率的过程中，提出了电动汽车充电顺序的实时分配方案，并且可以通过设定不同的充电分时段和波动功率灵活调整充电队列的等待时长，在充电桩空闲时引导用户按序充电并更新总充电功率约束，而充电桩无空闲时引导用户按照充电迫切程度排队等待，实现分配方案的灵活调节，具有很强的实用性和灵活性。

附图说明

图1为本申请优化居民区充电设施功率的流程框图。

图2为每个分时段下最优充电功率优化模型求解的计算步骤。

具体实施方式

下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明。

本申请公开的居民区充电设施功率优化方法，如图1所示，包括以下四个步骤。

步骤a、输入小区电动汽车车辆总数。

步骤b、生成典型充电场景并输出相应的总充电功率pev.∑：设定起始充电时间分布、充电时长分布、起始soc分布、充电模式、电池类型，根据输入的小区电动汽车车辆数计算总充电功率pev.∑。

步骤c、以用户充电成本和对电网峰谷差影响的加权之和最小为目的构建目标函数及相应的充电约束，建立各时段充电设施功率的优化模型，求解优化模型得到每个设定时段的最优充电功率pi.opt，如图2所示，完成第一层的充电功率优化。

构建的目标函数为：

其中，t为充电时段，δt为充电分时段的时长，设为20分钟，n为充电时段内充电成本的权重，pi为第i个充电分时段的充电功率，ui为第i个充电分时段的分时电价，pj.max为充电时段内充电负荷与小区原负荷叠加的最大值，pj.min为充电时段内充电负荷与小区原负荷叠加的最小值，由于涉及到了两个优化目标，通过线性加权转化为单目标优化，其中，a1为总充电时段内充电成本的权重，a2为总的充电时段内负荷峰谷差的权重。

构建的充电约束为：

配变容量约束：0≤pj.max≤pm(3)，

充电桩供电容量约束：0≤pi≤pe·nnum.c(4)，

总的充电功率约束：

pm为小区配变容量，pe为充电功率，nnum.c为充电桩的数量，在充电时段t内，充电负荷与原有基础负荷之和的峰值应小于变压器的可用容量，并且充电功率也应该小于住宅区最大充电的功率。

步骤d、基于用户充电的迫切度进行充电顺序的最优分配，完成第二层的充电引导优化，同时，将记录的电动汽车的充电数据反馈到典型场景生成过程，使得功率优化模型能根据实际情况进行自适应的调整。

步骤d的实现过程为：

步骤d1、获取新进小区电动汽车的信息，包括起始soc、期望soc和电池容量。

步骤d2、判断此时引导新进电动汽车充电是否小于一个基于pi.opt生成的功率上限：

pi≤pi.opt+δp(6)，

δp≤(δp)max(7)，

pi≤pm+δp(8)，

δp为波动功率，(δp)max为满足电网约束的条件下功率波动可取的最大值，考虑到充电高峰前的充电负荷较小而低于pi.opt，为了使得总体充电负荷满足需求并保证δp的大小不能越限，可以设置为0.1～0.2pi.opt。

步骤d3、若不满足则按时间顺序排队等待，直至满足要求。

步骤d4、若满足则继续判断是否有空闲桩位。

步骤d5、如果有空闲桩位则提示用户进行充电，同时记录用户的充电时长、起始soc、充电模式和电池类型，将记录的用户信息反馈到典型场景生成过程更新总充电功率实现功率优化模型的自适应调整。

步骤d6、如果没有空闲桩位则在满足充电约束的前提下，提示用户按照迫切度高低排列进行等待，直至出现空闲桩位。充电迫切指数为：

λ＝σ1soc0+σ2(soce-soc0)(9)，

其中，soc0为起始荷电状态，σ1为起始荷电状态的权重，soce为期望荷电状态，σ2为期望荷电状态的权重。因为用户的soc0越小，充电的紧急程度越高，并且若用户越紧急，会尽可能降低期望荷电状态以增大充电机会，同时σ2的设置还要考虑到电池的容量,一般情况下σ1可以设置为0.7～0.8，对应的σ2设置范围是0.2～0.3。根据上述分析，迫切度越高，该指标就越低，并以此作为排队的依据。