[發(fā)明專利]一種可用于電動汽車能源站的電源優(yōu)化配置方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210628987.6
• 申請日: 2022-06-06
• 公開（公告）號: CN114912708A
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 郭敏;吳寧;肖靜;吳曉銳;陳衛(wèi)東;韓帥;阮詩雅
• 申請（專利權(quán)）人: 廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 南寧東智知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 45117
• 代理人: 黎華艷

1.一種可用于電動汽車能源站的電源優(yōu)化配置方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1，建立電動汽車能源站電源的模型，所述電源包括常規(guī)并網(wǎng)電網(wǎng)、風(fēng)電機組、光伏機組以及儲能設(shè)備；建立風(fēng)光儲發(fā)電系統(tǒng)出力概率模型，所述風(fēng)光儲發(fā)電系統(tǒng)出力概率模型包括風(fēng)電出力概率模型、光伏出力概率模型、風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電出力概率模型和儲能模型；

步驟S2，在電力平衡下，確定風(fēng)光儲發(fā)電系統(tǒng)的整機容量C_un；

步驟S3，在等可靠性前提下確定風(fēng)電機組可以替代的常規(guī)機組容量的大小；

步驟S4，用蒙特卡羅仿真方法來確定滿足相同容量的風(fēng)光儲機組組合；

步驟S5，以機組的建設(shè)成本以及全生命周期的維護成本為目標(biāo)函數(shù)，采用粒子群算法求解最優(yōu)的風(fēng)光儲容量組合，并根據(jù)求解結(jié)果對電動汽車能源站的電源進行配置。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種可用于電動汽車能源站的電源優(yōu)化配置方法，其特征在于，所述風(fēng)電出力概率模型具體如下：

設(shè)電動汽車能源站的風(fēng)機參數(shù)完全相同，則風(fēng)電輸出功率可按分段函數(shù)描述：

式中：P_W(v)表示風(fēng)速為v時風(fēng)電場的輸出功率；v_ci為切入風(fēng)速；v_co為切出風(fēng)速；v_r為額定風(fēng)速；P_r為單臺風(fēng)力發(fā)電機的額定輸出功率；

其中風(fēng)速v的概率密度函數(shù)為：

式中：k為形狀參數(shù)；c為尺度參數(shù)。

所述光伏出力概率模型具體如下：

式中：k_t為每小時晴空系數(shù)，k_th是k_t的最大值；δ為由k_th和某月每小時晴空指數(shù)均值k_tm所決定的常數(shù)；P_PV為光伏的輸出功率；

對上式進行積分得到其分布函數(shù)F(P_PV)＝Y(jié)后采用逆變換法，得到蒙特卡洛仿真中用于產(chǎn)生k_t的函數(shù)表達式：

式中：Y為區(qū)間[0,1]上服從均勻分布的隨機變量；W(·)為朗伯W函數(shù)；

所述風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電出力概率模型具體如下：

風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的功率輸出P_h等于風(fēng)電機組的出力P_W和光伏發(fā)電機組的出力P_PV之和，即：

P_h＝P_W+P_PV；

假定P_W和P_PV相互獨立，則風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)出力的密度函數(shù)是P_W和P_PV的卷積，如下：

根據(jù)系統(tǒng)所在地的環(huán)境數(shù)據(jù)，風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)出力的概率密度函數(shù)隨下式而變化：

式中：P_R為風(fēng)電機組的額定功率；k_tu為每小時晴空系數(shù)k_t的上限；

風(fēng)電機組出力范圍為0≤P_W≤P_R，光伏發(fā)電機組出力范圍為0≤P_PV≤P_PV(k_tu)，風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)出力范圍為P_hmin≤P_h≤P_hmax；其中，P_hmax＝P_R+P_PV(k_tu)是聯(lián)合發(fā)電的最大輸出值，P_hmin最小約為0。