[发明专利]一种计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法

说明书

本发明公开了一种计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法，以储能电动汽车充电站所属的配电网运行成本最小为目标函数，建立两阶段鲁棒优化调度模型，将两阶段鲁棒优化调度模型解耦为主问题模型和子问题模型；将子问题模型转化为子问题对偶模型，设定待优化的调度策略参数的初值并代入至子问题对偶模型，对子问题进行求解；然后将子问题模型求解得到的一组子问题优化参数代入主问题模型中，求解得到一组更新后的调度策略参数，将更新后的调度策略参数再次代入子问题模型中，经过反复迭代，最终得到一组优化的调度策略参数。本发明能够改善配电网运行的经济性和可靠性，可用于大规模快充电站接入配电网后的协调优化调度。

技术领域

本发明涉及一种配电系统鲁棒优化调度，特别涉及一种计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法。

背景技术

目前，近年来，电动汽车(electric vehicles,EV)充电负荷在配电网中的渗透率大幅度提高，充电负荷的不确定性，特别是快充负荷所具备的间歇性和随机性，使配电系统的可靠经济运行面临一定程度的风险。为了尽量减少快充负荷对配电系统带来的负面影响，如何对快充负荷进行精细化建模以及在配电系统内如何实现优化调度成为解决问题的关键。

目前，大部分现有技术基于时间和空间两个维度开展电动汽车充电负荷建模研究。基于统计学方法，得到不同类型电动汽车充电行为的起始充电时间和起始荷电状态(state of charge,SOC)的概率分布，再利用蒙特卡洛模拟方法得到电动汽车的充电负荷；有的采用经典排队论的方法对充电负荷进行建模，利用泊松分布描述电动汽车到达住宅区的两阶段时间，并得到充电负荷的集聚特性，进而实现充电站内充电设施的优化配置。以上两种方法均从时间维度着手开展研究，但作为一种可移动负荷，电动汽车充电负荷特性与用户出行行为、电池续航能力、交通网络拓扑和流量等因素密切相关，需综合考虑交通网和配电网的耦合影响。有的采用起止点(Origin-Destination，OD)分析法，通过已有的交通数据在相关软件上反推得到用于模拟车辆行驶路径的OD矩阵，进而基于路径最短原则确定电动汽车的行驶行为，但忽略了路网流量对行驶时间的影响，可能导致得到的出行路径具有很高的时间成本；有的在描述出行类型的马尔科夫链基础上对电动汽车的时空特性进行建模，得到各充电站的充电负荷概率模型，但缺乏对电动汽车在道路上的行为模拟，且电动汽车能耗模型较为简单。为了更真实地模拟用户在路网中的驾驶行为，应综合考虑路网流量、行驶能耗等因素对用户出行路径选择的影响，进而准确刻画不同空间位置充电站充电负荷的时空分布特性。

另一方面，为了减少电动汽车充电负荷对配电网的冲击，众多学者针对电动汽车接入场景下的配电网优化调度开展了相关研究。有的研究了大规模电动汽车接入配电网后与分布式电源的协调运行调度问题，并提出了一种电动汽车接入的主动配电网多目标优化模型，但未考虑电动汽车充电负荷波动的随机性对配电网产生的影响，考虑到电动汽车快充负荷接入配电网带来的不确定性，以路网“均衡模型”规划电动汽车用户出行路径，搭建了耦合交通系统的配电网鲁棒调度模型，但未考虑充电负荷时序变化对配电网调度的影响。

针对电动汽车大规模接入所带来的一系列问题，在快充电站中配置储能装置，可就地实现对电动汽车充电负荷的补偿，缓解配电网供电压力，并通过削峰填谷等手段降低充电负荷时序变化对配电网的负面影响，被认为是延缓配电网升级，提高配电网对电动汽车接纳能力的有效手段。文献详细列出了配置储能的充电站运行成本，并在此基础上搭建了充电站内储能系统的日前优化调度模型，但研究对象仅针对单独的储能充电站，未考虑含储能充电站调度对配电网的影响。

发明内容

本发明为解决公知技术中存在的技术问题而提供一种计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法。