[发明专利]一种适于电动汽车规模化应用的配电系统综合规划方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种适于电动汽车规模化应用的配电系统综合规划方法，属于配电系统扩展规划技术领域。

背景技术

在进行配电系统扩展规划的理论研究时,如何计及规划方案对未来其它可能场景的适应能力还未见文献报道。电动汽车广泛接入之后,配电系统扩展规划阶段将面临更多的不确定因素,开展能计及规划方案对未来其它可能场景适应能力的配电系统综合规划策略研究就显得尤为重要。在此背景下,本发明从常规负荷发展水平、电动汽车保有量、有序充电策略能否顺利实施这3个不确定因素出发,提出了能计及适应成本的配电系统综合规划策略。

发明内容

本发明所要解决的技术问题,是计及常规负荷发展水平、电动汽车保有量、有序充电策略能否顺利实施这3个因素不确定性的配电系统综合规划策略。

本发明的适于电动汽车规模化应用的配电系统综合规划方法，包含以下步骤：

1)分别基于自由充电模式和有序充电模式给出了电动汽车充电负荷的计算模型

在自由充电模式下，车主一般会选择在当天最后一次出行结束之后将电动汽车接入电网进行充电。因此,这里对自由充电模式下车主的充电行为作如下假定:车主在每天的最后一次出行结束时刻立即将电动汽车接入电网并按照额定功率进行充电,直至充满。在此假定下,每辆电动汽车所需的充电时长即可根据当天的行驶里程进行估算。在进行配电系统扩展规划时,为确定规划水平年自由充电模式下的充电负荷,则可采用蒙特卡洛(Mont Carlo)仿真的方式,并依据最后一次出行结束时刻和日行驶里程所服从的概率密度分布函数以及规划水平年电动汽车的保有量进行抽样确定。

在有序充电模式下，车主在将电动汽车接入电网时,一般还需设定下次出行的时间以及电动汽车离开时所需达到的最小荷电状态。这样,电动汽车代理商就可以根据车主设定的信息对大量电动汽车的充电行为进行协调控制,从而实现一定的控制目标,车主也会因此而得到一定的充电奖励。这里，以平抑配电系统的负荷波动为例,构建了电动汽车充电负荷的日前调度模型,从而确定有序充电模式下的充电负荷。其数学模型可表述为：

目标函数：

约束条件:

式中:f^disp为配电系统总负荷水平的方差；n^T为所考虑的时段数；T为所考虑的时段集合；P_t^D和P_t^CH分别为配电系统时段t的常规负荷和充电负荷；为配电系统总负荷水平的均值；Ω^EVS为电动汽车聚类的集合；为电动汽车聚类u时段t的等效充电功率；为电动汽车聚类u时段t的等效荷电状态；η^CH为充电效率；Δt为一个调度时段的长度；为电动汽车聚类u的等效电池容量；和分别为电动汽车聚类u接入系统和离开系统的时间；为电动汽车聚类u所包含的电动汽车集合；为电动汽车v的电池容量；S^max和S^min分别为电动汽车聚类的荷电状态的上下限；为电动汽车聚类u离开系统时的荷电状态；为电动汽车聚类u离开系统时所需达到的荷电状态；为电动汽车v的最大充电功率。

2)提出了计及适应成本的配电系统灵活规划方法

采用向量的方式来定义一个未来场景:

式中:Φ_k表示场景k；Ω^K为k取值的场景集合；为场景k下的常规负荷向量；为场景k下的电动汽车保有量；为场景k下的充电模式,其中此外,假定规划水平年常规负荷的发展水平、电动汽车保有量以及有序充电策略能否顺利实施这3个随机变量之间是相互独立的。这样,未来场景k的发生概率的计算公式就可表示为:

式中:P_k为未来场景k的发生概率；和分别为常规负荷向量为电动汽车保有量为和充电模式为的发生概率。

为计算不同场景下的适应成本，定义场景k下的最优规划方案为:

式中:和分别场景k下的最优规划方案中代表配电线路建设、变电站扩建和变电站新建的决策信息。这里,针对场景k获得的最优规划方案相对于场景m的适应成本可定义为:为适应场景m下的负荷发展需求,在对场景k下获得的最优规划方案进行再次扩展规划时,所需额外承担的投资和运行成本之和,用数学语言可描述为: