一种用于配电网可靠性评估的电动汽车充电站建模方法及其应用
【技术领域】
[0001] 本发明涉及配电网可靠性评估领域，具体涉及一种用于配电网可靠性评估的电动 汽车充电站建模方法及其应用。
【背景技术】
[0002] 在环境污染和能源短缺的双重压力下，具有清洁、无污染和节能优势的电动汽车 已经成为新能源领域的重要研宄内容。从电力系统角度对电动汽车的研宄主要集中在其动 力电池属性上，大规模电动汽车接入后将使配电网的电能峰值需求增加，无序模式下的充 电负荷势必会对配电系统的可靠性造成一定的影响。
[0003] 随着电动汽车接入电网（VehicletoGrid，V2G)技术的发展，电动汽车接入作为 充电负荷的同时也可以作为移动的储能装置向电网放电，从而可以提高配电网的可靠性； 此外可入网电动汽车的接入使得配电网在结构和运行方式上与传统配电网有较大差异，传 统的可靠性评估方法存在一定的缺陷，因此研宄含电动汽车的配电网可靠性评估对充分发 挥电动汽车的双重角色具有重要的现实意义。
[0004] 目前将电动汽车看作储能装置接入对配电网可靠性的影响是一个比较新颖的问 题。当前作为储能装置的电动汽车研宄主要集中在利用其调节电网负荷峰谷差，消纳新能 源及在分布式电源和微电网建设中的应用，而在可靠性评估层面，现有的研宄主要探讨了 电动汽车接入的情况下发输电系统的可靠性评估，并没涉及配电网可靠性评估且电动汽车 仅作为充电负荷，增加了配电网的峰值负荷压力且无法发挥电动汽车作为储能的作用。有 少数虽然研宄了电动汽车负荷对配电网可靠性影响的量化分析，但没有涉及到电动汽车出 力建模，此外对于随机分散在配电网中的电动汽车简单的采用V2G技术恢复供电过于理 想、操作难度较大且很难治理谐波污染。
【发明内容】
[0005] 本发明是为避免上述现有技术所存在的不足之处，提供一种用于配电网可靠性评 估的电动汽车建模方法及其应用，以期能建立更加符合实际的电动汽车出力模型，从而提 高电动汽车集中优化控制及其作为储能装置的利用率，有助于缓解配电网负荷高峰时缺电 压力，进一步提高配电网的可靠性。
[0006] 为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
[0007]本发明一种用于配电网可靠性评估的电动汽车充电站建模方法及其应用，所述配 电网含有电动汽车；所述电动汽车包括动力电池和电机并在所述配电网中通过充电站和 集中充电模式进行充电；假设所述配电网中含有H辆电动汽车，记为V= {Vi，^，…，Vm，~ ，VH} ;Vm表示第m辆电动汽车；1彡m彡H;其特点是，所述方法是按如下步骤进行：
[0008] 步骤一、建立所述H辆电动汽车运行状态的时序模型：
[0009] 步骤1. 1、根据所述H辆电动汽车的动力电池和电机的运行状态，将所述第m辆电 动汽车的运行状态离散为四个状态，分别为
【主权项】
1. 一种用于配电网可靠性评估的电动汽车充电站建模方法及其应用，所述配电网含有 电动汽车；所述电动汽车包括动力电池和电机并在所述配电网中通过充电站和集中充电模 式进行充电；假设所述配电网中含有H辆电动汽车，记为V= IV1, V2，…，Vm，…，VH} ;Vm表示 第m辆电动汽车；I < m < H ;其特征是，所述方法是按如下步骤进行： 步骤一、建立所述H辆电动汽车运行状态的时序模型： 步骤1. 1、根据所述H辆电动汽车的动力电池和电机的运行状态，将所述第m辆电动汽 车的运行状态离散为四个状态，分别为匀m)、笔'")、和表示所述第m辆电动 汽车动力电池和电机的正常工作状态，表示所述第m辆电动汽车动力电池的故障状态 和电机的正常工作状态、矣m)表示所述第m辆电动汽车动力电池的正常工作状态和电机的 故障状态、表示所述第m辆电动汽车动力电池和电机的故障状态； 步骤1.2、建立第m辆电动汽车的运行状态空间图，并获得所述运行状态空间图的第m 个状态转移矩阵Mm; 步骤1. 3、根据马尔科夫过程逼近原理，获得所述第m辆电动汽车四个状态的概率，分 别为/f)、/f)、P31'")和if); /f)表示所述第m辆电动汽车动力电池和电机的正常工作状 态5广）的概率；/f)表示所述第m辆电动汽车动力电池的故障状态和电机的正常工作状 态的概率、P3(m)表示所述第m辆电动汽车动力电池的正常工作状态和电机的故障状态 的概率、/f)表示所述第m辆电动汽车动力电池和电机的故障状态^―的概率；并有 Σρ?Μ)=1; X=I 步骤1. 4、采用蒙特卡洛方法抽取服从均匀分布的随机数和^>，并利用式（2)确 定所述第m辆电动汽车的运行状态Sm:
利用式（3)抽取所述第m辆电动汽车运行状态实际持续时间Tf
式（3)中：1^表不所述弟111_电动汽罕从运仃状态Sm转栘到其他三柙状态的转移次数， 是表示所述电动汽车从运行状态移到其他三种状态过程中第h个转移次数时的转 移率； 步骤I. 5、设所述蒙特卡洛方法的仿真时间为Y年，在所述仿真时间Y年以△ T为时间 NxY 步长获得采样时刻h，并有(.=Δ：Γχ/_: N表示一年的总小时数； Δ / 所述第m辆电动汽车的运行状态在所述四个状态中互相转移，从而在仿真时间Y年内 形成第m辆电动汽车运行状态的时序模型Φ (m) [t]，若采样时刻&下第m辆电动汽车的运 行状态为所述车动力电池和电机的正常工作状态5广，则^(m)[ti] = 1，否则=0 ; 从而获得所述H辆电动汽车运行状态在仿真时间Y年内的时序模型为： {φω[?]，Φ(2)[?]， ···，lD(m)[t]， ···，Φ(Η)[?]}; 步骤二、建立所述H辆电动汽车的时空分布模型： 步骤2. 1、令八111事件表示所述第m辆电动汽车第一次出行开始时刻Tti处在集中充电 NxY 时段钇~tf之间，8_"事件表示所述第m辆电动汽车最后一次出行结束时 刻2；匕 > 落在采样时刻ti的一个邻域内，记作我Λ,|ΔΓ),则利用式（4)和式（5)分别获得所 述A111事件的概率P (A111)和所述Bni事件的概率P (Ani):
式⑷和式（5)中，fstart(x)和fmd(x)分别表示所述第m辆电动汽车在24小时中第一 次出行开始时刻I：=和最后一次出行结束时刻的概率密度函数； 步骤2.2、在所述集中充电模式下，在配电网中利用式（6)获得采样时刻&下所述第m 辆电动汽车的可调度概率:
步骤2. 3、假设配电网中有W负荷节点，记为集合G = {Gp G2，…，Gj,…，Gw}，Gj表示第 j个负荷节点，I < j < W ;利用式（7)建立采样时刻&下配电网中第j个负荷节点Gj对所 述第m辆动汽车吸引度模型V,):
式（7)中，表示第j个负荷节点对所述第m辆电动汽车吸引度的权重系数； /f 表示第j个负荷节点在采样时刻t 的有功负荷； 步骤2. 3、利用式（8)计算采样时刻&下配网中第j个负荷节点G ^所接入的电动汽车 分布数量η』（τ ): η丨(ti)二 (8) 步骤三、基于dijkstra算法计算各充电站可集中充电的动力电池的总数： 步骤3. 1、设配电网中有N座充电站，将所有带有充电站的负荷节点记为集合E = {E1，E2，···，E。，…EN};E。表示第σ个带有充电站的负荷节点；l彡 σ彡N<W; 步骤3. 2、计算各充电站的负荷节点到配电网中其它W-I个负荷节点的最短路径： 步骤3. 2. 1、令所述配电网的W个负荷节点中任意两个负荷节点GJP Gb之间的距离为 I (a，b)，I < a，b < W ;其中，将所述第σ个带有充电站的负荷节点E。到第j个负荷节点G』 的距离记为\(·/);定义循环次数z ;1彡z彡W-I ;初始化σ = I ;z = 1 ; 步骤3. 2. 2、令集合β匕]={￡；}，则集合0匕）在集合G中的补集记作 ={#) |Mf) ,利用式（9)获得所述集合0_匕)中元素 E。到补集[/f)中任意元 素的距
步骤3. 2. 3、根据(&Γ1) = min{攻:"(》广)| u_(lT> e 丨获得负荷节点;并利用 3 U ^σ)}和C/f) = {4σ) I e )}获得更新集合0]σ);和更新集合： 步骤3. 2. 4、以负荷节点为中间节点，对任意,利用式（10)获得更新的距 离咫Od (^σ) ) = min {1? (10) 步骤3. 2. 5、z+l赋值给z，判断z = W是否成立，若成立，则执行步骤3. 2. 6 ;否则，返回 步骤3. 2. 3 ; 步骤3. 2. 6、σ +1赋值给σ，判断σ = N+1，是否成立，若成立，则执行步骤3. 3 ;否则， 返回步骤3. 2. 2 ; 步骤3. 3、利用式（11)获得第j个负荷节点内的所有电动汽车对第σ个带有充电 站的负荷节点Ε。的选择系数为；^
式（11)中，= minM/.,(几 L/..:(几…义,..（.川； 步骤3. 4、利用式（12)计算采样时刻ti内的第σ个带有充电站的负荷节点E。可集中 充电的动力电池数
步骤3. 5、利用式（13)获得第σ个带有充电站的负荷节点E。采样时刻、内可集中充 电的动力电池的总数
步骤四、建立基于可靠性评估的充电站出力时序模型： 步骤4. 1、假设第m辆电动汽车的动力电池在采样时刻&进入充电站，则利用式（14) 和式（15)分别获得第m辆电动汽车动力电池在配电网无故障状态的荷电状态变化特征 SOC Ui+ Λ T) _"和在配电网故障状态下的荷电状态变化特征SOC (t d Λ T) m:
式（14)和式（15)中：/7以和分别为第m辆电动汽车动力电池的充电效率和放电 效率；P);">(?,)和)分别表示第m辆电动汽车动力电池在采样时刻\充电功率和放电 功率，表示第m辆电动汽车电池的额定容量，SOC Ui) m表示第m辆电动汽车动力电池在 采样时刻&下的荷电状态值； 步骤4. 2、假设在任意时刻t。下配电网发生故障，故障时间为ttr;若存在第〇个带有 充电站的负荷节点Ε。位于故障区域内，则利用式（16)获得第σ个带有充电站的负荷节点 Ε。在采样时刻t i下的时序输出功率(Ο，从而获得所述N座充电站在仿真时间Y年内的 出力时序模型为：{&(，)，A2⑴，··.，〇)，··.，'.(〇};
式（16)中：当 SOCai) ω> 0.2 时，ζ Jti) = 1，否则 ζ Jti) =0。
2. -种采用如权书要求1所述的用于配电网可靠性评估的电动汽车充电站建模方法 的应用，其特征是： 在所述仿真时间Y年内，抽取配电网中电气元件的状态，所述电气元件的状态分为故 障状态和正常状态；以所述出力时序模型4(〇，_··，4(〇^乍为孤岛恢复供 电电源，采用所述蒙特卡洛方法对所述配电网进行可靠性评估，并统计可靠性指标。
【专利摘要】本发明公开了一种用于配电网可靠性评估的电动汽车充电站建模方法及其应用，其特征是按如下步骤进行：1建立电动汽车运行状态的时序模型；2建立电动汽车时空分布模型；3基于dijkstra算法计算各充电站可集中充电的动力电池的总数；4建立基于可靠性评估的充电站出力时序模型；5采用蒙特卡洛模拟的方法对含电动汽车的配电网进行可靠性评估，统计可靠性指标。本发明能建立更加符合实际的电动汽车出力模型，从而提高电动汽车集中优化控制及其作为储能装置的利用率，有助于缓解配电网负荷高峰时缺电压力，进一步提高配电网的可靠性。
【IPC分类】H02J3-32, H02J7-00
【公开号】CN104734171
【申请号】CN201510180855
【发明人】吴红斌, 郭金金, 庄怀东
【申请人】合肥工业大学
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年4月16日