[发明专利]考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法

摘要

本发明涉及一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法，包括如下步骤：首先计算电动汽车充放电对电网负荷的影响，然后建立考虑电动汽车的DG规划数学模型，采用混合编码的改进自适应遗传算法对上述数学模型进行求解，获得最优的DG配置方案。本发明综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用以及DG的环境效益和V2G所节省的发输电投资等社会效益，建立了基于机会约束规划的含V2G配电网中DG优化规划的数学模型，采用基于混合编码的改进自适应遗传算法对该模型进行了求解。

主权项

1.一种考虑电动汽车充放电影响的配电网内DG优化配置方法，其特征在于，包括如下步骤： 1)计算电动汽车充放电对电网负荷的影响，具体为： a)计算电动汽车对系统最大负荷的影响： P_Ev=P_vl-P_v2G=N_v×(1-α)×P_in×λ₁-N_v×α×P_out×λ₂式中，P_Ev为所有电动汽车一共所增加的负荷，P_vl为不参加调度的电动汽车在高峰时由于随机充电所消耗的功率，P_V2G为注册参加调度的电动汽车在高峰时段对电网的放电功率，N_v为电动汽车总数量，α为注册参加调度的电动汽车占总电动汽车数量的比例，P_in和P_out分别为单台电动汽车充电和放电的额定功率，λ₁和λ₂分别为不参加调度电动汽车充电时的同时率和参加调度电动汽车在负荷高峰时的入网放电可用率； b)计算电动汽车对供电区域内各节点负荷的影响： 式中，P_EVi为节点i新增加的电动汽车负荷；P_Σ为该供电区域内除电动汽车外常规的供电负荷之和，P_i为节点i常规的供电负荷； 2)建立考虑电动汽车的DG规划数学模型，该数学模型的优化目标函数为： 其中，r₀为贴现率，T₀为投资回报年限，B_inv(x)为分布式电源投资费用，B_loss(x)为配电网运行损耗费用，B_coo(x)为由V2G节省的装机容量费用和分布式电源的环境效益之和； B_inv(x)的计算公式中，N_DG为配电网中可以安装DG的节点总数，P_DGw为节点w 处DG额定输出功率，C_DG为DG的单位容量费用，x_DGw为节点w处DG的决策变量； B_ioss(x)的计算公式中，p为单位电价，l为配电网支路数，τ_i为第i条支路年最大负荷损耗小时数，P_loss(x)为第i条支路网损期望值，通过随机潮流计算得到； B_coo(x)的计算公式中，γ为DG的发电环境效益，E_w为节点w处DG的年发电量，λ为单位容量的发输电系统建设成本； 数学模型的约束条件包括： a)有功无功潮流约束 b)节点电压约束 P_r(V_min≤V_i≤V_max)≥α c)支路功率约束 P_r(|P_l|≤P_bnax)≥β d)分布式电源容量约束 上述约束条件式中：P_i、Q₁为各节点的注入有功、无功功率；V_i为节点i的电压幅值；G_ij为支路电导；B_ij为支路电纳；θ_ij为节点i与节点j相角差；V_imax和V_mim为第i个节点电压的上下限；P_tmax为线路l的传输功率上限；N_DG为可以安装DG的节点总数；S_DGw为第w个DG的容量；S_max为可接入的DG装机总容量；P_r()表示置信概率，α、β分别为节点电压和支路功率约束的置信水平； 2)采用混合编码的改进自适应遗传算法对上述数学模型进行求解，获得最优的DG配置方案。