有效
考虑不同负荷增长的电动汽车充电站规划方案获取方法
张鹏、田梦瑶、汤波、杨秀
国网上海市电力公司
摘要
本发明涉及一种考虑不同负荷增长的电动汽车充电站规划方案获取方法,包括步骤:1)获取三方面出行规律的数字特征,包括起始状态规律、状态转移规律、充电信息规律;2)对获得的三方面规律利用轮盘赌法进行模拟,筛选充电需求点;3)基于交通约束、配电网约束和经济约束的约束条件,建立数学模型;4)采用遗传算法对数学模型进行求解,以成本最低为原则设置适应度函数,并设置死亡惩罚将不符合配网约束和成本约束的方案剔除,选取符合交通约束的候选站集合;5)根据选取符合交通约束的候选站集合,对不同负荷增长模式下的充电需求进行规划。与现有技术相比,本发明具有节约资源、确保规划方案的合理性、适用性高等优点。
1.考虑不同负荷增长的电动汽车充电站规划方案获取方法,其特征在于,该方法包括下列步骤:1)获取样本数据,挖掘电动汽车行驶特征,获取三方面出行规律的数字特征,包括起始状态规律、状态转移规律、充电信息规律;2)对步骤1)获得的三方面规律利用轮盘赌法进行模拟,筛选充电需求点;3)基于交通约束、配电网约束和经济约束的约束条件,以综合成本最低为目标建立数学模型;4)采用遗传算法对步骤3)建立的数学模型进行求解,以成本最低为原则设置适应度函数,并设置死亡惩罚将不符合配网约束和成本约束的方案剔除,选取符合交通约束的候选站集合;5)根据选取符合交通约束的候选站集合,对不同负荷增长模式下的充电需求进行规划;步骤1)具体包括以下步骤:11)对来自新能源汽车公共数据采集与监测研究中心的原始数据进行清洗,提取电动汽车充电和出行信息,对提取的数据进行数据稀疏处理、异常数据剔除处理与缺失数据补齐处理,并对样本可用性进行判断;12)对处理和判断后的数据挖掘电动汽车行驶特征,统计并总结三方面出行规律的数字特征:起始状态、状态转移、充电信息;步骤2)具体包括以下步骤:21)采用轮盘赌法对步骤1)获取的起始状态规律进行模拟:车辆的日起始时刻、地点、电量和日行驶里程;22)起始状态开始,基于状态转移规律采用马尔科夫链原理递推各时刻出行状态,累计行驶里程达到日行驶里程为止;23)筛选充电需求点,获取时空分布图,在充电需求点密集的区域选择满足交通约束的点作为候选站;步骤3)中,交通约束包括不可达率和不满足率,不可达率η为有充电需求却没能到达最近充电站的车辆比率,其表达式如下:式中,X i th 为时刻t到充电站i充电距离最近的需求点集合,N i th 为时刻t有充电需求且能够到达充电站i的点集合;不满足率γ,即已到站但没有机位进行充电的车辆比率,其表达式如下:式中,[·]为求取集合包含的元素个数,X i (S i )为站内充电机台数;步骤3)中,配电网约束为电动汽车作为负荷接入配电网需要满足技术安全方面的约束,包括潮流约束、节点电压约束、上级变电站传输功率约束、10KV电压等级变压器额定容量约束和110KV电压等级变压器容量约束,其中:a)潮流约束为:式中: 和 分别为上级电源节点x在典型日期h的时段t注入的有功和无功功率, 和 分别为节点x在典型日期h的时段t的有功负荷和无功负荷, 为接入节点x的电动汽车在典型日期h的时段t的有功负荷,U x,ht 为节点x在典型日期h的时段t的电压值,M为系统节点数,G xy 和B xy 分别为节点导纳矩阵的实部和虚部,θ xy 为支路xy相角差;b)节点电压约束为:其中, 和 分别为节点x的电压上、下限;c)上级变电站传输功率约束为:其中, 和 分别为上级变压器x的有功传输上、下限, 和 分别为上级变压器x的无功传输的上、下限;d)线路传输功率约束为:|P l,ht |≤P l max其中,P l,ht 为h天时段t线路l的传输功率;P l max 为线路l传输功率上限;e)10KV电压等级变压器额定容量约束为:式中,S N,x 为在节点x的主变的额定容量, 为10KV配电系统在满足N-1准则时主变x的负载率,即最大负载率,cosψ N 为功率因数;f)110KV电压等级变压器容量约束为:式中,S N 为110/10KV主变的额定容量,N T 为上级电网连接点变电站的主变台数,ρ max 为110KV配电系统在满足N-1准则时主变负载率;由上述约束推算在系统传统负荷的基础上配电网能接纳同时充电的电动汽车最大辆数为:
2.根据权利要求1所述的考虑不同负荷增长的电动汽车充电站规划方案获取方法,其特征在于,步骤3)中,经济约束表示综合成本不得超过最大预算,即总投资 不大于最大预算C max :
3.根据权利要求2所述的考虑不同负荷增长的电动汽车充电站规划方案获取方法,其特征在于,步骤3)中,所建立的数学模型的目标函数为:其中,C i v 为建造充电站i平均每年要消耗的资本,其表达式为:式中,C i r 为运行充电站i平均每年的耗资,其表达式为:上式中,i∈I为充电站的候选站编号,I为候选站集合, 为充电站i的建筑占地总面积, 为地价,充电站i的建设规模为S i ∈{0,1,2,3,4},其中0为不建,1为8台充电机,50--150kw容量,2为15台充电机,150--250kw容量,3为30台充电机,250--500kw容量,4为45台充电机,500--750kw容量;Z i C (S i )为充电站i的容量,C C 为单位容量造价,m为预计运行充电站i的年数,r 0 为投资的回报率,h∈{1,2},其中1表示工作日,2表示节假日;d h 为典型日h的天数,p g t 为时刻t下充电站的购电单位价格,p c t 为时刻t下充电站的售出单位价格, 为充电站i的工作人员工资, 为维修养护花费。
4.根据权利要求3所述的考虑不同负荷增长的电动汽车充电站规划方案获取方法,其特征在于,步骤4)中,遗传算法的适应度函数为:式中,β为惩罚因子,若惩罚因子β不满足成本约束或配电网接纳最大车辆数约束,淘汰该候选站集合,形成死亡惩罚。
5.根据权利要求4所述的考虑不同负荷增长的电动汽车充电站规划方案获取方法,其特征在于,步骤5)具体包括如下规划流程:51)设置三个增长模式,包括0%基础负荷增长+20%EV负荷增长,5%基础负荷增长+0%EV负荷增长,5%基础负荷增长+20%EV负荷增长;52)若基础负荷增长5%,则在步骤3)计算配网约束时将节点x在典型日期h的时段t的有功负荷 和无功负荷 增加5%,改变求得的最大接纳车辆数 53)若EV负荷增长20%,则判断增长由电动汽车保有量增加引起,在步骤2)充电需求模拟过程中将电动汽车保有量,即模拟规模上限,增加20%,由此改变充电需求时空分布,改变候选站址集合;54)在步骤4)中针对已变化的候选站集合,采用遗传算法优化求解,其适应度函数中的 对应基础负荷增长。



