一种电动汽车和光伏联合调压的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电动汽车和光伏联合调压的方法及系统，该方法特点包括，首先对配电网中的分布式光伏出力

【技术实现步骤摘要】
一种电动汽车和光伏联合调压的方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力系统领域，更具体的，涉及一种电动汽车和光伏联合调压的方法及系统
。

技术介绍

[0002]目前，构建以新能源为主体的新型电力系统已成为实现“碳达峰
、
碳中和”目标的重要手段
。
伴随着以新能源为代表的光伏发电等分布式电源的高渗透率接入
、
用户电动汽车的持有率逐步增加，配电网中源荷不确定性正在大幅加剧，电网中潮流和电压的分布情况发生了较大程度的改变，这给配电网安全经济运行带来巨大挑战
。
[0003]因此，挖掘以一种电动汽车和光伏联合参与配电网电压调控的潜力，具有重要的现实意义
。
如何通过电动汽车和光伏发电的联合控制，使得电网电压达到电压标准要求并减小电网电压波动，已经成为研究热点
。
[0004]当电力系统节点电压出现波动时，实时监测装置能够将电网节点电压监测出来，并通过分析电动汽车和光伏发电对电网电压的影响，来分析光伏发电对电网电压支持的能力
。
然而，对分布式光伏发电
、
电动汽车同时并入的配电网，现有技术中并不具备一种恰当的方法能够实施的同步光伏发电情况
、
汽车充电需求来进行快速
、
实时的预测，更无法准确的生成调度计划
。
[0005]
技术介绍

CN115051384B
中公开了一种调频性能评估方法
、
装置
、
设备及介质，其中公开了“实时监测电网频率，在电网频率满足预设有效扰动条件时，监测各目标电动汽车负荷聚合商的自动调节装置对电网的调频过程；确定调频过程中的目标参数，并利用预先基于人工智能模型确定的基线负荷确定各目标电动汽车负荷聚合商对应的目标指标；基于所述目标指标，利用逼近理想解排序法确定调频过程中各目标电动汽车负荷聚合商的综合评估结果，以对所述各目标电动汽车负荷聚合商的调频性能进行综合排序”。
然而，这一技术方案更多的从电动汽车符合聚合商的层面对调频方式进行了控制，并无法有效的针对实际并网的电动汽车的实时状态达到围观层面的分析
。
[0006]
技术介绍

CN109245113A
中公开了分布式电源和电动汽车大规模接入的配电网无功电压优化方法，并具体公开了：“建立满足线损之和最小
、
节点电压总偏移量最小
、V2G
参与无功电压优化利用率最大的多目标数学模型；采用充放电计划对负荷电压进行削峰填谷处理；建立基于电气距离法的配电网分区模型；采用分两步的方式对无功电压进行优化；从集中控制和分散控制两方面相互配合的方式对分布式电源和电动汽车大规模接入配电网的无功电压进行优化控制
。”这一技术虽然在目标函数中同时考虑到的网损与电压波动，但这一技术只是在内部分区的基础上进行求解，同时也未考虑到分布式光伏的输出特性，更无法结合电网中日前调度与日内调节的双重调节方式对电能进行有效合理的调度
。
[0007]因此，截止目前为止，现有技术中仍然难以合理的兼容电网中日前调度计划的全面性
、
日内调度计划的灵活性
。
现有技术中对配电网中变压器与电容器组的调度方式的实时性
、
精准性仍然较差
。
[0008]针对上述问题，亟需一种电动汽车和光伏联合调压的方法及系统
。

技术实现思路

[0009]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种电动汽车和光伏联合调压的方法及系统，通过预测分布式光伏出力
、
电动汽车充电需求，分别构建目标函数并获得日前调度计划和日内调度计划
。
[0010]本专利技术采用如下的技术方案
。
[0011]本专利技术第一方面，涉及一种电动汽车和光伏联合调压的方法，方法包括以下步骤：步骤1，对配电网中的分布式光伏出力
、
电动汽车充电需求进行预测；步骤2，以配电网中的网损最低为目标构建日前调度模型，以步骤1获得的预测结果作为输入，采用
JAYA
算法对日前调度模型进行求解，并获得日前调度计划；步骤3，以配电网当前时刻下的节点电压波动最小为目标构建日内调度模型，以步骤1获得的预测结果作为输入，对日内调度模型进行求解，以获得日内调度计划；结合步骤2获得的日前调度计划，执行日前调控阶段和日内调控阶段的两阶段调度计划，用于配电网电压调控
。
[0012]优选的，对配电网中的分布式光伏出力
、
电动汽车充电需求进行预测中还包括：对配电网中的分布式光伏出力的日前预测
、
对电动汽车充电需求的日前预测
、
对配电网中的分布式光伏出力的日内预测
、
对电动汽车充电需求的日内预测
。
[0013]优选的，分布式光伏出力的日前预测基于太阳辐照度
、
电源转换器的转换效率
、
光伏逆变器的转换效率确定
。
[0014]优选的，以有载调压变压器
、
可投切电容器组的最大动作频率
、
最大动作档位为约束条件，对日前调度模型进行求解
。
[0015]优选的，日前调度模型的目标函数为
[0016][0017]其中，
λ
V
为配电网中的节点电压越限时的惩罚因子，
[0018]C
V
为配电网中的节点电压越限时的越限累计值，
[0019]λ
1,t
为配电网中
t
时刻下的实时电价，
[0020]P
loss,t
为配电网中
t
时刻下的功率损耗，
[0021]λ2和
λ3分别为有载调压变压器
、
可投切电容器组的动作成本系数，
[0022]n
为有载调压变压器的编号，取值范围为1至
N
tp
，
[0023]为编号为
n
的有载调压变压器在
t
时刻下的抽头档位，
[0024]m
为有载调压变压器的编号，取值范围为1至
N
cp
，
[0025]为编号为
m
的可投切电容器组在
t
时刻下的投切状态
。
[0026]优选的，将日前调度模型的目标函数
、
约束条件中涉及的配电网参数作为种群个体参数；以目标函数在当前配电网参数下的取值作为判定依据寻找最优个体和最差个体；采用
JAYA
算法对种群进行迭代优化，并在迭代结束后提取最优个体中的种群个体参数
。
[0027]优选的，基于最优个体中的种群个体参数生成日前调度计划；其中，日前调度计划
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电动汽车和光伏联合调压的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，对配电网中的分布式光伏出力
、
电动汽车充电需求进行预测；步骤2，以所述配电网中的网损最低为目标构建日前调度模型，以步骤1获得的预测结果作为输入，采用
JAYA
算法对所述日前调度模型进行求解，并获得日前调度计划；步骤3，以所述配电网当前时刻下的节点电压波动最小为目标构建日内调度模型，以步骤1获得的预测结果作为输入，对所述日内调度模型进行求解，以获得日内调度计划；结合步骤2获得的日前调度计划，执行日前调控阶段和日内调控阶段的两阶段调度计划，用于配电网电压调控
。2.
根据权利要求1中所述的一种电动汽车和光伏联合调压的方法，其特征在于：对配电网中的分布式光伏出力
、
电动汽车充电需求进行预测中还包括：对配电网中的分布式光伏出力的日前预测
、
对电动汽车充电需求的日前预测
、
对配电网中的分布式光伏出力的日内预测
、
对电动汽车充电需求的日内预测
。3.
根据权利要求2中所述的一种电动汽车和光伏联合调压的方法，其特征在于：所述分布式光伏出力的日前预测基于太阳辐照度
、
电源转换器的转换效率
、
光伏逆变器的转换效率确定
。4.
根据权利要求3中所述的一种电动汽车和光伏联合调压的方法，其特征在于：以有载调压变压器
、
可投切电容器组的最大动作频率
、
最大动作档位为约束条件，对所述日前调度模型进行求解
。5.
根据权利要求4中所述的一种电动汽车和光伏联合调压的方法，其特征在于：所述日前调度模型的目标函数为所述日前调度模型的目标函数为其中，
λ
V
为所述配电网中的节点电压越限时的惩罚因子，
C
V
为所述配电网中的节点电压越限时的越限累计值，
λ
1,t
为所述配电网中
t
时刻下的实时电价，
P
loss,t
为所述配电网中
t
时刻下的功率损耗，
λ2和
λ3分别为所述有载调压变压器
、
所述可投切电容器组的动作成本系数，
n
为所述有载调压变压器的编号，取值范围为1至
N
tp
，为编号为
n
的所述有载调压变压器在
t
时刻下的抽头档位，
m
为所述有载调压变压器的编号，取值范围为1至
N
cp
，为编号为
m
的所述可投切电容器组在
t
时刻下的投切状态
。6.
根据权利要求5中所述的一种电动汽车和光伏联合调压的方法，其特征在于：将所述日前调度模型的目标函数
、
约束条件中涉及的配电网参数作为种群个体参数；以所述目标函数在当前配电网参数下的取值作为判定依据寻找最优个体和最差个体；采用所述
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张震，周玉，赵双双，李悦，高凡，纪峰，穆卓文，崔高颖，周超，王舒，冯可，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：