[發明專利]一種計及充電站的配電網多目標協同規劃方法

有效

• 申請號: 201710126238.2
• 申請日: 2017-03-06
• 公開（公告）號: CN106849065B
• 公開（公告）日: 2019-06-11
• 發明（設計）人: 向月;劉俊勇;郭焱林
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;G06Q10/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種計及充電站的配電網多目標協同規劃方法，其特征在于，包括步驟：

(1)抽取配電網初始網架結構與交通網拓撲結構信息，含充電負荷的日負荷特性曲線，配電網與交通網耦合節點對信息，由24小時劃分的典型日交通流數據信息，充電站可配置候選方案；

其中配電網與交通網耦合節點對指將充電站布點在交通網節點處，并接入最近的電網節點實現電力供應，即把交通網節點和電網節點在地理上耦合起來，稱這樣分別處于雙網之中的對應節點為節點對；充電站可配置候選方案指在交通網上可選擇用來充電站配置的節點與可配置充電站容量信息；

(2)搭建以目標年經濟成本、年充電站平均交通流捕獲量與年平均失負荷量為優化目標的含充電站配電網協同規劃模型；

(3)設計多階段求解策略，得到最終計及充電站的配電網規劃方案。

2.根據權利要求1所述的一種計及充電站的配電網多目標協同規劃方法，其特征在于，所述以目標年經濟成本、年充電站平均交通流捕獲量與年平均失負荷量為優化目標的含充電站配電網協同規劃模型主要由優化目標與約束條件組成：

其中，優化目標包括目標年經濟成本F_C、年充電站平均交通流捕獲量F_T與年平均失負荷量F_R，由此綜述三者，設置優化目標為最小化F_C、最大化F_T、最小化F_R；

目標年經濟成本具體模型如下，其中包括變電站、線路、充電站的長期投資和投資運行成本、損耗成本：

F_C＝C_sub+C_line+C_CS+C_loss

其中，Len_dp是線路dp的長度，是線路ij的電阻V_j，t是節點j在時段t的電壓，s_i是可變成本的調節系數，用于調節可變成本，fn_j，t是節點j充電站在時段t交通流捕獲量，C_sub表示變電站相關總成本，由新建投資成本C_{sub_new}、擴建投資成本C_{sub_exp}、運行維護成本C_{sub_op}組成；C_line表示線路相關總成本，由新建投資成本C_{line_new}、運行維修成本C_{line_miant}；C_Cs表示充電站相關總成本，由固定投資C_{cs_fix}和可變投資C_{cs_var}組成；C_loss為損耗成本；r₀為貼現率，m_S，m_L，m_C分別為變電站，線路和充電站的經濟使用年限；為在節點i上新建變電站的投資成本，為在節點j變電站擴建的投資成本，C^L為新建線路的單位長度成本，和分別表示在候選節點i上新建充電站的固定成本和可變成本；D為目標年大數；δ^s為變電站的單位運行與維護成本，δ^L為線路的年單位長度運行與維護成本，δ^loss為單位損耗成本；g_ij為線路ij的電導；為時段t節點k處變電站的輸出功率；Len_ij為線路ij的長度；V_i，t為時段t節點i的電壓幅值，θ_ij，t為時段t節點i-j之間的相角；ψ_{S_N}、Ψ_{S_E}、ψ_S、ψ_{L_N}、ψ_L、ψ_C分別為候選新建變電站節點、候選擴建變電站節點、所有候選變電站節點、候選新建線路、所有線路、候選充電站節點的集合；分別為指示節點i變電站新建、節點j變電站擴容、節點k變電站、線路ij新建、線路dp、節點i充電站新建的二元狀態決策變量；如果最終方案中節點i上候選變電站存在，否則為0；如果最終方案中節點j候選擴建變電站存在，否則為0；如果最終方案中節點k上變電站存在，否則為0；因此，除了不擴建的舊的變電站，如果或那么如果最終方案中線路ij上候選線路存在，否則為0；如果最終方案中線路dp存在，否則為0；因此，除了已經存在的線路，如果如果最終方案中節點i上充電站存在，否則為0，T是一天的小時數；

年交通流捕獲量如下所示：

其中，用以指示最終方案中充電站在交通網候選節點j的存在狀態，如果其中j*是交通網節點j在配電網中的對應的節點編號，則否則為0；

充電站利用率目標反映的是建設的充電站能夠提供EV充電服務廣泛性的程度，主要影響最終方案里的充電站選址定容結果；fn_j，t是節點j處的充電站在時段t時的交通流捕獲量，Ω_T是交通網節點集；

年平均失負荷量F_R反映了除開電力電量平衡以外，充電負荷對配電系統供電能力的影響，同時也反映了電網本身在規劃過程中發電資源配置和網架建設對系統可靠性的影響程度：

其中，表示配電系統運行時的實際分區數，由電源個數決定；ENS_m，t表示由元件故障率和故障修復時間根據解析法得到的分區m在時段t的失負荷量；

約束條件主要包括：

功率平衡方程：

其中，和分別為節點導納矩陣的實部和虛部，其取值與的狀態相關；Q_Li，t分別為在節點i處時段t的變電站無功出力、無功負荷需求；P_Li，t表示在時段t內節點i的負荷需求，為節點i處充電樁在時段t的負荷估計值，為節點j充電站在時段t的充電負荷估計值，N_D是規劃區域總節點數，為節點i處變電站在時段t內的有功出力，是節點i變電站狀態的0-1決策變量；

在實際規劃中，網絡總充電負荷數據是已知的，但不同規劃方案下不同充電站、充電樁的充電負荷數據是未知的，因此在確定充電站規劃候選方案時需要進行充電負荷估計，對于充電站而言：

其中為充電裝置的工作效率，P_CD為單臺充電機的充電效率，β_j，t為節點j在時段t的單臺充電機的平均服務率，S_j為節點j的充電站充電機配置數量；

對于充電樁而言：

其中，為向上取整計算符，P_Li，t表示在時段t內節點i的負荷需求，P_CP為單個充電樁的充電功率，κ為充電樁的服務能力，γ為空置率χ_i，t為時段t內節點i的充電需求系數，是配電網節點i處的充電樁數量，其數值可由以下公式近似估計：

其中，H是規劃區典型日電動汽車總的充電頻次，ω是電動汽車到充電站的頻次比例；

電壓幅值約束：

V^min≤V_i，t≤V^max

其中，V^min、V^max分別表示電壓幅值的下限和上限；

線路潮流約束：

其中，P_ij是線路ij的潮流，為其限值；

變電站的輸出功率約束：

其中，為節點k變電站的初始容量，用以指示節點k處在擴展規劃前是否存在變電站，在擴展規劃后是否存在變電站的新建與擴容，如果存在，則否則為節點k的新建變電站容量，為節點k的變電站擴容容量；

充電設施的數量約束：

其中，s^min、s^max分別為每個待建充電站充電機數量的下限和上限；

任意兩個充電站間的地理距離約束：

d_m-n≥d^min

其中，d_m-n為節點m-n的距離，d^min表示任何兩個充電站之間所允許的最短距離；

輻射運行基本條件：

n_L＝n_V-n_S

其中，n_L為線路數，n_V為節點總數，n_S為電源總數。

3.根據權利要求1所述的一種計及充電站的配電網多目標協同規劃方法，其特征在于，所述多階段求解策略的主要步驟為：

(1)聯絡線路徑生成：

首先確定配電網電源間的聯絡線路徑：根據配電網初始網架結構和候選變電站信息，將找到電源節點之間線路阻抗之和最小的最短路徑作為聯絡線的路徑中，多條聯絡線路徑構成聯絡線路徑線路集；

(2)候選網架方案生成：

聯絡線路徑確定后，在配電網開環運行中，聯絡線為常開狀態，即路徑中至少有一條線路為常開狀態，各個分區以電源點作為根節點，形成樹形網架結構實現開環運行；生成樹形網架結構的算法執行過程需要滿足三個條件：①需要滿足輻射狀運行約束：②每個電源節點至少與一個負荷節點相連；③對具有多個變電站的配電網進行實際操作時，聯絡線路徑線路集中沿每一對發電節點對之間的路徑必須至少有一條線路是斷開的，作為候選的聯絡線；

(3)混合組合方案校核：

將生成的網架方案、電源配置方案、充電站選址定容方案進行組合，生成混合組合方案，再融合多時段負荷信息，進行潮流計算和約束校核；一旦約束不滿足，則摒棄該方案；由此最終可以篩選出滿足所有條件的有效組合方案；

(4)多目標綜合決策：

首先對有效組合方案分別計算目標年經濟成本、年充電站平均交通流捕獲量、年平均失負荷量目標；然后，采用多目標決策方法對每種有效方案的三個目標進行綜合決策，其中，所述多目標決策方法為將各個目標作為主體，通過建立綜合評估指標進行決策，該綜合評估指標為：

其中，∏為連乘計算符，F_i，j(x)為第j個候選方案第i個目標函數的值，第i個目標的最優值表示為F_i(x^*)，x*為對應最優待求方案，第i個目標的最壞值表示為F_i^W，NP為有效方案的數量，R為優化目標的總數，τ_i為第i個目標的權重因子，BI_j為第j個有效組合方案的綜合評估結果，表示最終結果與目標函數各個最壞值的綜合等效距離，BI_j越大，距離越遠，規劃方案綜合性能最優；由此可以選取綜合評估指標數值最大的有效組合規劃方案將其作為配電網多目標協同規劃最優方案。