程线性化，得到待求变量和随机影 响因素之间的线性关系； (3) 对有序充电优化模型进行求解：利用遗传算法求解该模型，同时结合线性化潮流 方法求解优化过程中电网的节点电压和支路功率，从而得到相应的适应度函数并判断解是 否满足节点电压和支路功率的约束； (4) 根据求解对各个换电池进行充电。2. 根据权利要求1所述的基于线性潮流模型求解的电动汽车充换电站有序充电方法， 其特征是，所述建立电动汽车充换电站的换电池有序充电优化模型的过程包括W下步骤： (11) 明确电动汽车换电池的充电特性 对电动汽车换电池在充电过程中充电时间、充电功率和电池电量的实测数据进行描 点，可得电动汽车换电池的充电特性曲线，拟合充电特性曲线后可得式（1)所示的电池电 量与充电时间的关系式及式（2)所不的充电功率和充电时间的关系式，式中：tH是换电池的剩余电量（SOC)由0充至Ch所需的充电时间；Ch是换电池的剩余 电量（SOC)，式中：Ρη是换电池的充电功率； (12) 建立目标函数 选取最小化充换电站所属变电站的负荷曲线离差平方和为目标函数，目标函数如式 (3)所示：式中：Τ是优化周期；Ps,t是t时刻所属变电站的总负荷，与换电池的起始充电时刻有 关，可由潮流计算得到；Ps,w是优化周期内变电站负荷的平均值，与换电池的起始充电时刻 有关； (13) 确定约束条件 1)处于充电状态的换电池数不超过总的充电机数： Ncharge.t^Nc(t= 1, 2. . .Τ) (5) 式中：Nehwg。,,是t时刻处于充电状态的换电池数量，与各换电池的充电起始时刻有关；Nc是充电机的总数； 2) 充满电的换电池数可满足车辆需求，即大于电动汽车需要的电池数： NF,t>Nneed,t(t= 1，2...Τ) (6) 式中：Np,t是t时刻充满电的换电池数；Νwed,t是t时刻电动汽车需求的换电池数量； 3) 在优化周期内，所有换电池需充满电： Np,t=Nb(7) 式中：Νρ,τ是优化周期T结束时充满电的换电池数；Ne是优化周期内需充电的换电池 数； 4) 充换电站功率约束：式中：Pem。、是充换电站所能提供的充电功率上限； 5) 节点电压约束 t<Vmaxα= 1，2. . .N;t= 1，2. . .T)巧） 式中：Vmm是节点电压下限值；V是t时刻节点i的电压值；Vm。、是节点电压上限值；N是节点数； 6) 支路功率约束 Ρι,παη化,t化,max。= 1，2. . . L ;t = 1，2...脚（10) 式中：是支路i传输的功率下限；P 是t时刻支路i传输的功率值；P 是支路 i传输的功率上限；L是支路数； 7) 潮流方程约束式中：f是电网的潮流方程；梦^是支路功率向量；f是节点电压向量；Y是节点导纳矩 阵。3. 根据权利要求2所述的基于线性潮流模型求解的电动汽车充换电站有序充电方法， 其特征是，在式（5)中，t时刻处于充电状态的换电池数Nchgfg。,,是通过引入示性函数计算得 到的：式中是示性函数； 如果flagi,t= 1，则1fiagi,t=i取1，用W表示换电池i在时刻t处于充电状态；否则取 0,用W表示换电池i在时刻t不处于充电状态。4. 根据权利要求2所述的基于线性潮流模型求解的电动汽车充换电站有序充电方法， 其特征是，在式化）中，t时刻充满电的换电池数Np,t是通过示性函数计算得到的：式中：lflagl,t^2是示性函数； 如果flagl,t=2，则lfl。gl,t= 2取l，用W表示换电池i在时刻t已充满电；否则取0，用W表不换电池i在时刻t未充满电。5.根据权利要求2所述的基于线性潮流模型求解的电动汽车充换电站有序充电方法， 其特征是，所述进行潮流计算的过程包括W下步骤： (21) 节点功率方程的线性化处理 对一个含有η个节点的系统，其节点的功率方程采用极坐标可W表示如下：式中：Pi是节点注入有功功率；Vi是节点电压的幅值；Θ1是节点电压的相位；G。是支 路电导；By是支路电纳；Qi是节点注入无功功率； 式（12)可写为一般式： S=f(V) (13) 式中：S是节点注入功率向量，包含节点有功向量与无功向量；V是节点电压向量，包括 电压幅值与相位向量； 当节点注入功率变化时，节点电压向量也随之变化，可W表示为： S=S〇+ΔS V=V〇+ΔV(14) 式中：S。是基础潮流下的节点注入功率；AS是节点注入功率的随机扰动；V。是基础潮 流下的节点电压；AV是节点注入功率变化引起电压的随机扰动； 将式（13)利用泰勒级数在V。处展开，得到S=S〇+AS=f(V〇+AV) =f(V〇)+J〇AV+o(A^V) (15) 其中： S〇=f(Vο) (16) 忽略式（15)中Δν的高次项，得出节点潮流方程线性化表达式： (巧） AV=Jo'ΔS(18) 式中：J。是基础潮流下的雅克比矩阵J。1是节点电压对注入功率的灵敏度矩阵； (22) 支路功率方程的线性化处理 电力系统的支路功率方程可W表示为：式中：ti，是变压器变比的标么值，如果是不含变压器的线路则ti，其值为1 ;bi,。是支路 对地电纳的1/2 ; 式（24)可写为一般形式： R=g(V) (25) 式中：R是支路功率向量，包含支路功率有功向量与无功向量； 将式（25)在V。处利用泰勒级数展开，得R=R〇+ΔR=g(V〇+ΔV) =g(V〇) +G〇ΔV+o(Δ^V) (26) 式中：R。是基础潮流下的的支路功率；AR是支路功率的随机扰动。 忽略式（26)中高次项，可得支路潮流方程线性化表达式： AR^G〇AV=G〇J〇'AS=T〇AS(30) T〇=G〇J〇i(31); 式中：Τ。是支路有功功率对注入功率的灵敏度矩阵； (23)重新计算确切潮流的节点电压和支路功率 节点电压和支路功率线性化方程的完整状态量、输出量的一阶泰勒展开式如下： V=V〇+ΔV=V〇+J〇 1ΔS+0 (Δ2s) (32) R=R〇+ΔR=R〇+T〇ΔS+o(Δ2s) (33) 其中，J〇iAS《ACf(34) 式中：ACf是线性化潮流方程的适用阔值。6.根据权利要求5所述的基于线性潮流模型求解的电动汽车充换电站有序充电方法， 其特征是，所述基础潮流下的雅克比矩阵J。中元素的推导过程为： 将式（13)利用泰勒级数展开并略去高次项，可得修正方程f.p 泮 式中：馬是支路注入功率对电压相角的偏导数；j馬是支路有功功 率对电压幅值的偏导数乘电压幅值；t/i·/是支路无功功率对电压相角的偏导数； J- 与声?'ο是支路无功功率对电压幅值的偏导数乘电压幅值； 。衣-'j 推导得到Η的表达式为：7.根据权利要求6所述的基于线性潮流模型求解的电动汽车充换电站有序充电方法， 其特征是，式（26)中，式中：APii是支路有功功率的变化量；ΔQ。是支路无功功率变化量；是支路有功 c('> 功率对电压相角的偏导数；^是支路有功功率对电压幅值的偏导数；Si是支路无功功 仁y?Ο aa 率对电压相角的偏导数；是支路无功功率对电压幅值的偏导数； oV. 因此，G。中的元素与J。中元素关系如式（29)所示：8.根据权利要求5所述的基于线性潮流模型求解的电动汽车充换电站有序充电方法， 其特征是，所述对有序充电优化模型进行求解的过程包括W下步骤： (301) 采集换电池的剩余电量SOC、常规充电负荷、分布式电源出力和电网其他负荷信 息； (302) 选取"24小时"为优化周期，"1分钟"为优化步长，初始化染色体上各基因； (303) 形成种群P(S)，解码种群中的染色体得各换电池的充电起始时刻； (304) 结合测量得到的各换电池初始剩余电量SOC，计算各换电池在任意时刻的充电 功率，并得到各时刻正在充电和充满电的换电池数及充换电站总功率； (305) 判断解是否满足式（5)至（8)式的约束条件，如果满足则进入步骤（306)，否则 转向步骤（311); (306) 计算充换电站的总充电功率为平均功率时的电网潮流，并将此时计算得到的系 统节点电压和支路功率存储，作为基础潮流，令t= 0 ; (307) 判断t时刻的充换电站总功率相对平均功率的变化量是否满足线性化潮流方程 的适用条件J。1AS《ΔCf，如果满足则应用线性化潮流方法求取此时刻系统各节点电压和 支路功率的变化量AVi,t、= 1，2. . .η;j= 1，2. . .η)，得到Vi,t、否则需要重 新计算确切性潮流的当前时刻各节点电压和支路功率\t、Put; (308) 判断解是否满足式（9)至式（11)所示的节点电压、支路功率和潮流方程的约束 条件，如果满足则进入步骤（309)，否则转向步骤（311); (309) 判断是否已得到优化周期内各时刻的节点电压和支路功率，即判断t<T是否成 立，如果成立则进入步骤（310)，否则令t=t+1并转向步骤（307); (310) 计算满足约束条件时的适应度函数：(311) 根据式（35)计算不满足约束条件时的适应度函数；当某个染色体不满足某一约 束条件时，其适应度函数就被设置为一个很小的值Fpu"uh作为惩罚； (312) 对染色体按照一定的规则进行染色体选择、交叉、变异操作，形成种群P(S+1); (313) 令S=S+1，判断当前种群满足预定目标，如果不满足则转向步骤（303)，否则进 入步骤（314); (314) 选择当前种群中适应度最大的染色体，解码得到各换电池的最优充电起始时刻， 按此时间安排各换电池充电。
【专利摘要】一种基于线性潮流模型求解的电动汽车充换电站有序充电方法，它包括以下过程：(1)建立电动汽车充换电站的换电池有序充电优化模型；(2)进行潮流计算；(3)对有序充电优化模型进行求解；(4)根据求解对各个换电池进行充电。本发明提出了线性化潮流与遗传算法结合的方法：通过线性化方法快速的计算充电负荷变化后，节点电压和支路功率的变化量；通过遗传算法的迭代弥补线性化潮流过程中的误差，从而快速有效地求解非专线供电的充换电站换电池有序充电优化模型，不仅能够发挥电动汽车换电池的充电负荷对电网负荷曲线的填谷作用，提高电网电力设备的利用率，降低电网风险，而且还能够显著降低充电成本，提高电动汽车运行的经济效益。
【IPC分类】H02J7/02, H02J7/00
【公开号】CN105244941
【申请号】CN201510627491
【发明人】戎晓雪, 胡小男, 胡俊鹏, 颜令辉, 陈滨
【申请人】国网山东省电力公司济南供电公司
【公开日】2016年1月13日
【申请日】2015年9月28日