一种考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法技术

本发明专利技术属于电力系统运行和调度领域，涉及一种考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法。本发明专利技术从输电网和配电网两个层次研究电动汽车的充放电策略，从输电网得出电动汽车最优充电时间，进而指导配电网中电动汽车最优充电位置，而配电网络的负荷如图1所示都集中在输电网上的某一节点上。本发明专利技术还综合考虑了风电、基荷和火力发电机组以及电动汽车充放电的协调作用，并且用该模型对电动汽车充放电的时间和位置提出了有效的建议。

【技术实现步骤摘要】
-种考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法
本专利技术属于电力系统运行和调度领域，涉及一种考虑大规模电动汽车接入的电网 双层优化调度方法。
技术介绍
目前，煤炭在一次能源消费比重中仍然很高，虽然煤炭资源储量丰富，但其生产消 费过程中造成的温室气体和污染物过度排放，对环境保护的压力日益增大。除此之外，已探 明的石油、天然气储量严重不足。因此，构建稳定、经济、清洁、安全的能源供应体系面临一 系列重大挑战。 电动汽车（Electric Vehicle，EV)作为新一代的节能环保型汽车，是使用电力代 替传统的石油对汽车进行驱动，能缓解能源紧张的趋势，是汽车工业发展的必然趋势。而且 电动汽车具有可控负荷和电源的双重身份，充电时其可视为电网的负荷，放电时可视为电 网的电源，电动汽车为提高电网的经济运行提供了机遇。然而，若大规模的电动汽车同时接 入电网，其无序充放电行为将给电网带来强大的冲击，可能使电网过负荷运行，影响电网的 安全性和经济性。因此,将接入电网的电动汽车纳入电网的调度体系,研究电动汽车统一充 放电策略，这对于在满足电动汽车充电需求的同时提高电网运行的经济性具有重要的理论 价值和实际意义。 目前，学者应对电动汽车接入电网进行了大量研究。但还未见从输电网和配电网 双层次研究电动汽车充放电策略的报道和相关文章。有关这方面的研究还处于空白。
技术实现思路
本专利技术主要是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种从输电网和配电网两 个层次研究电动汽车的充放电策略，从输电网得出电动汽车最优充电时间，进而指导配电 网中电动汽车最优充电位置的。 本专利技术还有一目的是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种综合考虑了风 电、基荷和火力发电机组以及电动汽车充放电的协调作用，并且用该模型对电动汽车充放 电的时间和位置提出了有效的建议的一种考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度 方法。 本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的： -种考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法，其特征在于，基于优化 模型的建立，包括：基于机组组合模型的上层优化模型以及基于最优潮流模型的下层优化 模型，所述基于最优潮流模型的下层优化模型是基于机组组合模型的上层优化模型的结果 来建立，具体是： 模型一：基于机组组合模型的上层优化模型，定义为输电网络优化模型，具体方法 是：以包含燃煤成本、火力发电机组的PM2. 5排放量和启停成本、用户充电成本、切风成本 六个方面的社会成本为最小目标；以系统电量平衡、保留规定备用容量、发电机的出力、机 组的爬坡率、机组的最小运行和关机时间、电动汽车的数量和充放电时间、切风电量为约束 条件，获取基于机组组合模型的输电网优化模型，该优化模型得到的结果是场景S下t时刻 的电动汽车充放电数量； 模型二：基于最优潮流模型的下层优化模型，定义为配电网络优化模型的建立，基 于来自输电网的获得的优化结果：场景S下t时刻的电动汽车充放电数量优化结果，获得电 动汽车在配电网中充放电的最优位置，具体方法是以配电网的能量损耗最小为最优目标； 以有功和无功平衡、节点电压大小、配电网安全条件、节点电动汽车充电机数量、区域内电 动汽车数量和总的电动汽车数量为约束条件得出配电网的优化模型； 该考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法基于所述两个优化模型，包 括以下步骤： 步骤1，输电网络的优化，寻找电动汽车最优充放电时间；基于从不同的电价曲线 和电动汽车渗透率，考虑用户电动汽车使用习惯以及用户对充放电价格接受情况、负荷曲 线平滑状况，并以社会成本为最小目标；对比得出引导用户实现最优充电时间的价格曲线， 进一步指导电动汽车在配电网中最优充放电位置； 步骤2 :配电网络的优化，寻找电动汽车最优充放电位置；基于电动汽车用户实际 使用情况，结合输电线路的优化结果，将电动汽车充放电区域分为住宅区，商业区和办公 区，并根据实际情况按比例安排电动汽车24小时内流动情况；对比无电动汽车和不同比例 的电动汽车分布流动情况，以网络损耗最小为目标，得出电动汽车最优充放电位置。 本专利技术从输电网和配电网两个层次研究电动汽车的充放电策略，从输电网得出电 动汽车最优充电时间，进而指导配电网中电动汽车最优充电位置，而配电网络的负荷如图 1所示都集中在输电网上的某一节点上。本专利技术还综合考虑了风电、基荷和火力发电机组 以及电动汽车充放电的协调作用，并且用该模型对电动汽车充放电的时间和位置提出了有 效的建议。该方法以容纳IKMW风电场的10单元机组的输电系统对输电网进行仿真，以 IEEE33节点的分布式电网对配电网进行仿真，由于所有场景没有相互关联，所以本专利技术只 研究一种场景。 在上述的，其特征在于， 所述输电网络优化模型的基于如下目标函数：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法，其特征在于，基于优化模型的建立，包括：基于机组组合模型的上层优化模型以及基于最优潮流模型的下层优化模型，所述基于最优潮流模型的下层优化模型是基于机组组合模型的上层优化模型的结果来建立，具体是：模型一：基于机组组合模型的上层优化模型，定义为输电网络优化模型，具体方法是：以包含燃煤成本、火力发电机组的PM2.5排放量和启停成本、用户充电成本、切风成本六个方面的社会成本为最小目标；以系统电量平衡、保留规定备用容量、发电机的出力、机组的爬坡率、机组的最小运行和关机时间、电动汽车的数量和充放电时间、切风电量为约束条件，获取基于机组组合模型的输电网优化模型，该优化模型得到的结果是场景s下t时刻的电动汽车充放电数量；模型二：基于最优潮流模型的下层优化模型，定义为配电网络优化模型的建立，基于来自输电网的获得的优化结果：场景s下t时刻的电动汽车充放电数量优化结果，获得电动汽车在配电网中充放电的最优位置，具体方法是以配电网的能量损耗最小为最优目标；以有功和无功平衡、节点电压大小、配电网安全条件、节点电动汽车充电机数量、区域内电动汽车数量和总的电动汽车数量为约束条件得出配电网的优化模型；该考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法基于所述两个优化模型，包括以下步骤：步骤1，输电网络的优化，寻找电动汽车最优充放电时间；基于从不同的电价曲线和电动汽车渗透率，考虑用户电动汽车使用习惯以及用户对充放电价格接受情况、负荷曲线平滑状况，并以社会成本为最小目标；对比得出引导用户实现最优充电时间的价格曲线，进一步指导电动汽车在配电网中最优充放电位置；步骤2：配电网络的优化，寻找电动汽车最优充放电位置；基于电动汽车用户实际使用情况，结合输电线路的优化结果，将电动汽车充放电区域分为住宅区，商业区和办公区，并根据实际情况按比例安排电动汽车24小时内流动情况；对比无电动汽车和不同比例的电动汽车分布流动情况，以网络损耗最小为目标，得出电动汽车最优充放电位置。...

【技术特征摘要】
1. 一种考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法，其特征在于，基于优化模 型的建立，包括：基于机组组合模型的上层优化模型以及基于最优潮流模型的下层优化模 型，所述基于最优潮流模型的下层优化模型是基于机组组合模型的上层优化模型的结果来 建立，具体是： 模型一：基于机组组合模型的上层优化模型，定义为输电网络优化模型，具体方法是： 以包含燃煤成本、火力发电机组的PM2. 5排放量和启停成本、用户充电成本、切风成本六个 方面的社会成本为最小目标；以系统电量平衡、保留规定备用容量、发电机的出力、机组的 爬坡率、机组的最小运行和关机时间、电动汽车的数量和充放电时间、切风电量为约束条 件，获取基于机组组合模型的输电网优化模型，该优化模型得到的结果是场景s下t时刻的 电动汽车充放电数量； 模型二：基于最优潮流模型的下层优化模型，定义为配电网络优化模型的建立，基于来 自输电网的获得的优化结果：场景s下t时刻的电动汽车充放电数量优化结果，获得电动汽 车在配电网中充放电的最优位置，具体方法是以配电网的能量损耗最小为最优目标；以有 功和无功平衡、节点电压大小、配电网安全条件、节点电动汽车充电机数量、区域内电动汽 车数量和总的电动汽车数量为约束条件得出配电网的优化模型； 该考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法基于所述两个优化模型，包括以 下步骤： 步骤1，输电网络的优化，寻找电动汽车最优充放电时间；基于从不同的电价曲线和电 动汽车渗透率，考虑用户电动汽车使用习惯以及用户对充放电价格接受情况、负荷曲线平 滑状况，并以社会成本为最小目标；对比得出引导用户实现最优充电时间的价格曲线，进一 步指导电动汽车在配电网中最优充放电位置； 步骤2 :配电网络的优化，寻找电动汽车最优充放电位置；基于电动汽车用户实际使用 情况，结合输电线路的优化结果，将电动汽车充放电区域分为住宅区，商业区和办公区，并 根据实际情况按比例安排电动汽车24小时内流动情况；对比无电动汽车和不同比例的电 动汽车分布流动情况，以网络损耗最小为目标，得出电动汽车最优充放电位置。2. 根据权利要求1所述的一种考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法，其 特征在于，所述输电网络优化模型的基于如下目标函数：其中，T是时间之和，Ng是火力机组的总数，W是风电场的总数；E{ ?}表示所有场景下 的数学期望；Ui，t是机组i在t时刻的运行状态，1表示运行，O表示关机；Ce是PM2. 5释放 量的惩罚成本；Cw是切风电成本，aCG是风电场在场景s下t时段的切风电量，场景的概率 是 Prs。3. 根据权利要求2所述的一种考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法，其 特征在于，所述输电网络优化模型中，最小目标基于如下公式以及定义： 最小目标一：燃煤成本，在电力系统中，火电机组的燃煤成本是机组出力的二次函数； 其中，ai，bi和Ci是机组i的正燃煤系数；《是机组i在场景S下t时刻的出力； 最小目标二：PM2. 5排放量，根据电能生产环境需要，尾气排放也应该考虑在内；中国 受雾霾影响很严重，火力发电是PM2. 5的主要来源；作为一个优化目标，火电机组PM2. 5的 排放量可以表示为机组出力的二次函数； Ei(Pi^l) = Aar-0)-(1-T]/IQO)-(Oi+ +r^,2 )/\〇〇〇〇 其中，Aar是煤炭中灰尘平均重量百分数（％)，默认值是20 是烟尘转化为PM2. 5 的转换系数（％ )，默认值是5. 1 ; n是排放减少系数（％ )，默认值是99 ;一个机组的排放 量正比于煤炭消耗量，a i，P i和Y i是机组的耗煤系数； 最小目标三：开机成本，重新启动停机的火力发电机组的开机成本与锅炉的温度有关； 本文中，与温度有关的启动成本的阶跃函数与冷启动到热启动的过渡时间有关；其中，Sf是机组i的热启动成本，< 是机组i的冷启动成本，是机组i在时段t的 持续关机时间；Tf是机组i的最小持续关机时间，17是机组i冷启动时间； 最小目标四：关机成本，热发电机组的关机成本是常数，在标准系统中值为0 ; 最小目标五：用户充电成本，用户充电成本是所有电动汽车用户的经济消费，可由充电 成本减去放电收入计算； m = -PtljKjPlAt 其中，P M和P 分别是t时刻的充放电电价；K和分别是场景S下t时刻的 电动汽车充放电数量；P。和Pd分别是电动汽车的平均充放电功率；△ t是时间长度，本文中 是一小时； 最小目标六：切风电成本，将切风电成本最低的目标考虑进目标函数。4.根据权利要求2所述的一种考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法，其 特征在于，所述输电网络优化模型中，约束条件基于如下公式以及定义： 约束条件一：电量平衡，电力系统调度的主要问题是保证供需平衡，所以来自所有运行 的发电机组、电动汽车的...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭泽君，兰剑，陈艳，邹芹，杨军，何立夫，陈杰军，贾乐刚，王新普，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网湖北省电力公司武汉供电公司，武汉大学，
类型：发明
国别省市：北京;11