本发明专利技术公开了一种基于电动汽车充电功率动态分布的电动汽车充电负荷优化方法；其包括调查数据进行归一化处理并利用极大似然估计法对所述调查数据进行拟合的步骤；构建充电功率动态分布模型的步骤；求得电力系统一天内各个时刻的总负荷；构建电动汽车充电负荷优化模型的目标函数的步骤；其有益效果是本发明专利技术在满足电动汽车车主日常行驶需求的前提下，通过合理安排电动汽车的充电负荷分布，可令系统中充电负荷分布更加合理，实现电动汽车充电负荷优化调度，减少电动汽车对给配电电网运行造成的不利影响。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电网运行管理调度领域，涉及一种基于电动汽车充电功率动态分布的 电动汽车充电负荷优化方法。
技术介绍
电动汽车大规模接入配电网时，其充电负荷与系统的负荷高峰叠加，大大地增加 电网的峰值负荷和损耗。显然，在电动汽车无序充电时，其功率分布不够合理，这样不仅会 造成电力资源的浪费，还会危及到电网的安全可靠运行，因此需要对接入电网的电动汽车 充电负荷实施一定的优化控制策略。在满足电动汽车车主日常行驶需求的前提下，通过合 理安排电动汽车的充电负荷分布，可令系统中充电负荷分布更加合理，尽可能地降低电动 汽车充电负荷给电网造成不利影响。 合理安排电动汽车的充电负荷分布，就是使电动汽车的充电负荷曲线合理地叠加 到电网原有的负荷曲线上，使总体负荷曲线尽量地平滑。负荷曲线变得平滑，不仅可以使配 电网的电压越限、支路潮流越限风险降低，还能减少配电网负荷的峰谷差和电网损耗。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种能够减小配电网运行风险、减少网损的基 于电动汽车充电功率动态分布的电动汽车充电负荷优化方法。 为解决上述技术问题所采用的技术方案是:一种基于电动汽车充电功率动态分布 的电动汽车充电负荷优化方法，其包括如下步骤： (1) 获取交通部门对电动汽车出勤情况的调查数据，所述调查数据包括电动汽车最后 一次出行结束时间和日行驶里程，对所述调查数据进行归一化处理，利用极大似然估计法 对所述调查数据进行拟合，最终可得到电动汽车充电开始时刻、充电功率以及充电时长的 概率分布； (2) 基于电动汽车充电开始时刻、充电时长以及充电功率的概率分布，构建24小时各时 刻电动汽车停车场的充电功率动态分布模型，所述充电功率动态分布模型能够利用蒙特卡 洛仿真法，通过数万次的模拟，找出某时刻充电功率的分布规律，进而求出24小时各时刻的 电动汽车停车场充电功率概率分布； (3) 根据电力系统控制管理中心对某一地区的日负荷历史统计数据，可得到地区典型 日负荷曲线，并将步骤(2)求得的电动汽车充电功率动态分布模型与所述地区典型日负荷 曲线相叠加，即可得到该地区电力系统一天内各个时刻的总负荷； (4) 基于所述日负荷历史统计数据以及电动汽车停车场充电功率概率分布，构建电动 汽车充电负荷优化模型；为使配电网总负荷曲线峰谷差最小，根据各个时刻电动汽车停车 场充电功率概率分布，在保证电动汽车用户的行驶需求前提下，构建电动汽车充电负荷优 化模型的目标函数，所述目标函数用来约束各个时刻电动汽车充电功率的最大值和最小 值。 所述电动汽车充电负荷优化模型的目标函数及约束条件为： (1) 目标函数： 使配电网负荷曲线峰谷差最小：(式1) (式1)中，A表不i时刻电动汽车的总充电负荷；4表不i时刻配电网的基础负荷;i为一 天的各个时刻，i =U,…，24; (2) 约束条件： 配电网的每个节点都需满足节点有功功率平衡约束和节点无功功率平衡约束：(式2) (式3) (式2 )-(式3 )中，为节点?的电源在I时刻输出的有功功率和无功功率； 为节点碑在时刻的有功负荷和无功负荷；』L分别为节点:《在利寸刻的电动汽 车充电功率;为节点在i时刻的传输功率，它们可以表示为：(式4) (式5) (式4)-(式5)中，Ο1#，ig为节点α和节点/之间的电导和电纳；为节点〇;在》时 亥_电压幅值;为在龙时刻节点典:和节点之间的电压相角差； 节点电压约束必须满足如下约束：(式6) (式6)中，t为节点A在?时刻的电压幅值;乾_，&为节点灰的电压上限值和下 限值。 每条输电线必须满足如下约束：(式7) (式7)中，心叫为节点士和节点J之间的输电线的最大传输容量；S於为节点矢和节 点/之间的输电线在抑寸刻的传输有功功率，其可按如下公式计算：(式8) 电动汽车充电功率约束应满足对于每个时刻的各个节点均有最小的充电功率约束和 最大的充电功率约束；(式9) (式9)中，己,分别为节点α的电动汽车在?时刻的充电功率；泠别为 节点夂的电动汽车在彡时刻的最小充电功率和最大充电功率； 电动汽车充电电量约束必须满足以下约束：(式 10) (式10)中，分别为节点A的电动汽车在I时刻的充电功率；?心电动汽车在i时刻 的充电时长，为1个小时，β·为一天中所有电动汽车所需的充电电量。 本专利技术的有益效果是:本专利技术在满足电动汽车车主日常行驶需求的前提下，通过 合理安排电动汽车的充电负荷分布，可令系统中充电负荷分布更加合理，实现电动汽车充 电负荷优化调度，减少电动汽车对给配电电网运行造成的不利影响。 本专利技术充电控制的对象是居民区域内家庭用户的电动汽车，这些电动汽车均是在 集中的停车场中进行充电。假设在停车场中的电动汽车充电粧均能由智能软件控制，使其 能够根据日负荷预测数据以及电动汽车SOC状态，控制充电粧开始充电时间。优化策略的目 标是:在保证电动汽车用户满足日常行驶需求时，在电动汽车接入电网后，使配电网的负荷 峰谷差值最小，从而使负荷曲线尽量的平滑，减小配电网运行风险，减少网损。【附图说明】 图1电动汽车充电负荷优化策略示意图。 图2流程图。 图3 1000辆电动汽车充电功率动态分布图。 图4系统综合负荷分布图。【具体实施方式】 下面结合图1-图4以及实施例对本专利技术作进一步说明。 为更加合理地优化电动汽车的充电负荷分布，本专利技术提出了一种基于电动汽车充 电功率动态分布的电动汽车充电负荷优化方法，首先对电动汽车车辆使用情况统计数据进 行归一化处理后，用极大似然估计的方法得到电动汽车充电开始时刻、充电时长以及充电 功率的概率分布。接着基于电动汽车充电功率动态分布模型，模拟生成各个时刻电动汽车 充电功率分布，然后在保证各个时刻电动汽车用户的充电需求的前提下，构建电动汽车充 电负荷优化模型，目标函数为使配电网负荷曲线峰谷差最小，实现电动汽车充电负荷优化 调度，减少电动汽车对配电网运行的不利影响： 第一步:根据交通部门对电动汽车出勤规律情况的调查，包括电动汽车最后一次出行 结束时间、日行驶里程等，通过归一化处理和极大似然估计法对调查的统计数据进行拟合， 最终可得到电动汽车充电开始时刻、充电功率以及充电时长的概率分布。 第二步，基于电动汽车充电开始时刻、充电时长以及充电功率的概率分布，构建一 天24小时各时刻电动汽车停车场充电功率的动态分布模型，该模型能够利用蒙特卡洛仿真 法，通过数万次的模拟找出某时刻充电功率的分布规律，进而求出24小时各时刻电动汽车 停车场充电功率的概率分布。 第三步，根据电力系统控制管理中心对某一地区日负荷的历史统计数据，可得到 该地区典型日负荷曲线，并将第二步求得的电动汽车充电功率动态分布叠加到该日负荷曲 线上，即可得到该地区电力系统一天内各个时刻的总负荷。 第四步，构建电动汽车充电负荷优化模型。目标函数为使配电网总负荷曲线峰谷 差最小，根据各个时刻电动汽车停车场的充电功率概率分布，在保证电动汽车用户的行驶 需求前提下，约束各个时刻电动汽车充电功率的最大最小值。 -、所述的利用电动汽车充电功率动态分布模型生成各个时刻电动汽车停车场充 电功率概率分布的方法为:假设停车场内电动汽车的总数为N台，根据电动汽车开始充电时刻的 概率密度函数/当前第1页1 2&n本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于电动汽车充电功率动态分布的电动汽车充电负荷优化方法，其特征在于包括如下步骤：（1）获取交通部门对电动汽车出勤情况的调查数据，所述调查数据包括电动汽车最后一次出行结束时间和日行驶里程，对所述调查数据进行归一化处理，利用极大似然估计法对所述调查数据进行拟合，最终可得到电动汽车充电开始时刻、充电功率以及充电时长的概率分布；（2）基于电动汽车充电开始时刻、充电时长以及充电功率的概率分布，构建24小时各时刻电动汽车停车场的充电功率动态分布模型，所述充电功率动态分布模型能够利用蒙特卡洛仿真法，通过数万次的模拟，找出某时刻充电功率的分布规律，进而求出24小时各时刻的电动汽车停车场充电功率概率分布；（3）根据电力系统控制管理中心对某一地区的日负荷历史统计数据，可得到地区典型日负荷曲线，并将步骤（2）求得的电动汽车充电功率动态分布模型与所述地区典型日负荷曲线相叠加，即可得到所述某一地区电力系统一天内各个时刻的总负荷；（4）基于所述日负荷历史统计数据以及电动汽车停车场充电功率概率分布，构建电动汽车充电负荷优化模型；为使配电网总负荷曲线峰谷差最小，根据各个时刻电动汽车停车场充电功率概率分布，在保证电动汽车用户的行驶需求前提下，构建电动汽车充电负荷优化模型的目标函数，所述目标函数用来约束各个时刻电动汽车充电功率的最大值和最小值。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：胡文平，于腾凯，巫伟南，杨军，郝婉梦，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网河北省电力公司电力科学研究院，河北省电力建设调整试验所，
类型：发明
国别省市：北京;11
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