[發明專利]促進可再生能源消納的電動汽車集群充電功率優化方法

有效

• 申請號: 201910053437.4
• 申請日: 2019-01-21
• 公開（公告）號: CN109693573B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 高爽;曹先強;李金祥;彭昱皓;徐斌;丁津津
• 申請（專利權）人: 天津大學;國網安徽省電力有限公司電力科學研究院
• 主分類號: B60L53/64
• 分類號: B60L53/64;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 天津才智專利商標代理有限公司 12108
• 代理人: 龐學欣

本發明涉及促進可再生能源消納的電動汽車集群充電功率優化方法，包括如下步驟：S1建立電動汽車集合器組合配置與運行的數學模型，并根據該模型確定包括電動汽車在內的負荷供電的費用和總功率損耗總成本最小化的目標函數及其潮流分析的通用約束條件以及系統穩定運行的約束條件；S2制定兩階段算法，將變量分成兩類，即EVA最優配置的主要問題和單個電動汽車最優充電策略的子問題；S3將主?子問題的優化變量分為EVA優化配置和優化配置下的功率調節兩個部分，主?子問題迭代求解直至滿足收斂條件以確保每個電動汽車的充電計劃能夠滿足總體目標的要求。本發明在給定的EVA配置下，EVA的最佳配置和電動汽車充電功率調節使總成本最小化。

技術領域

本發明屬于電動汽車充電技術領域，尤其涉及促進可再生能源消納的電動汽車集群充電功率優化方法。

背景技術

現代社會的能源危機和日益增長的環境壓力為電動汽車(EV)產業帶來了發展機遇。許多國家的政府提供了相應的戰略計劃，以引導未來運輸系統的電氣化、低碳排放或無碳排放化。然而，電動汽車的大規模普及將給電力系統的可靠性和電力供應質量帶來全新的挑戰。為了控制大量的電動汽車接入電網并使其滿足電力系統的需要，即車輛到電網技術，電動汽車集群控制器(EVA)通常作為電動汽車和配電系統運營商(DSO)之間的中間控制實體被引入。合理配置EVA可以減少控制大量電動汽車充電功率引起的控制復雜性，以此達到成本最小化，峰值削減和電能質量改進等成果。

關于電力系統中電動汽車充電功率優化調度的研究已有很多了。從EVA的角度來看，我們需要找到EVA最優的位置和大小。常用差分進化和PSO算法用于解決優化問題，目標是總成本的最小化。所得到的最優解決方案可以給出充電站的位置和最佳充電點數。但是這種模型搭建并沒有把電力系統網絡納入考慮范圍之內。其余的目標函數被用來找到EVA的最優位置和大小調整以達到EVA利潤的最大化，但這樣就忽略了一些用戶側的實際問題，例如電動車充電高峰期的電能質量惡化和所有電動車用戶的需求滿足。

因此，基于這些問題，提供一種在給定的EVA配置下，EVA的最佳配置和電動汽車充電功率調節使總成本最小化的電動汽車充電功率優化方法，具有重要的現實意義。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種在給定的EVA配置下，EVA的最佳配置和電動汽車充電功率調節使總成本最小化的電動汽車充電功率優化方法。

本發明解決其技術問題是采取以下技術方案實現的：

促進可再生能源消納的電動汽車集群充電功率優化方法，包括如下步驟：

S1、建立電動汽車集合器組合配置與運行的數學模型，并根據該模型確定包括電動汽車在內的負荷供電的費用和總功率損耗總成本最小化的目標函數及其潮流分析的通用約束條件以及系統穩定運行的約束條件；

其中，所述包括電動汽車在內的負荷供電的費用和總功率損耗總成本最小化的目標函數為：

式中，ρ(t)是t時刻的實時電價；P_Ld(t)是原有配電系統的凈功率負荷；P_EVAi(t)是節點i累積的電動汽車充電功率；P_Ls(t)是t時刻的總功率損耗；Δt是在電動汽車充電功率的調度中定義的時間間隔；

所述目標函數的約束條件分別為：

式中，I_ij(t)是支路電流，G_ij和B_ij表示電網的導納矩陣，U_i和U_j是節點電壓，I_ijmax是線路傳輸的最大電流，和是節點電壓的最大值和最小值，和是節點電壓的實部和虛部；