[发明专利]含光伏发电系统的电动汽车充电站的多目标优化调度方法

摘要

本发明公开了智能电网技术领域中一种含光伏发电系统的电动汽车充电站的多目标优化调度方法。以购电费用最小化和储能系统的循环电量最小化为目标函数,建立含光伏发电系统的电动汽车充电站的多目标优化调度模型；确定所述调度模型的决策变量及其约束条件；确定基础数据；通过多目标优化算法求解，得到非支配解前沿面，进而获得多个Pareto最优解；根据储能系统总循环电量和购电费用综合成本较小，最终选择充电站调度最佳方案。本发明适用于光资源丰富的各类城市的含光伏发电系统的电动汽车充电站；实现了对含光伏发电系统的电动汽车充电站调度方案的优化；可为含光伏发电系统的电动汽车充电站的调度提供理论依据和技术支撑；提高充电站运行的经济性。

主权项

含光伏发电系统的电动汽车充电站的多目标优化调度方法，其特征在于，该方法步骤为：步骤1：考虑光伏发电系统的电动汽车充电站的结构和运行策略，以购电费用最小化和储能系统的循环电量最小化为目标函数，建立含光伏发电系统的电动汽车充电站的多目标优化调度模型；在满足站内充电需求的情况下，设计优化目标如下：(1)最小化购电费用；(2)最小化储能系统循环电量；式中，C为购电总费用；Ec为储能系统循环电量；T为优化的时段数；Δti为第i时段的时长；Pgi为第i时段配电网供电的平均功率；pri为第i时段的电价；Pbi*为第i时段放电功率；Pbi为第i时段储能系统充放电功率；步骤2：确定光伏发电系统的电动汽车充电站的多目标优化调度模型的决策变量及其约束条件；根据优化目标设定的光伏发电系统的电动汽车充电站的多目标优化调度模型的决策变量为：电动汽车充电起始时间tsk，储能系统充放电功率Pbi；根据优化目标设定的光伏发电系统的电动汽车充电站的多目标优化调度模型的约束条件包括四个方面：(1)电动汽车充电时间约束；(2)储能系统充放电功率和荷电状态范围约束；(3)配电网供电功率约束；(4)系统功率平衡 约束；(1)电动汽车充电时间约束：电动汽车充电起始时间tsk，储能系统充放电功率Pbi，约束条件如下：tpk＜tsk＜tsk+Eevk/P0＜tlk，|Pbi|≤Pbnηdd，式中，tpk和tlk分别为第k辆电动汽车到达和离开车位的时间，Pbn为双向直流转直流变换器的额定功率；Eevk为第k辆车所需充电电量；P0为电动汽车额定充电功率；ηdd为直流转直流变换器的效率；(2)储能系统充放电功率和荷电状态范围约束：满足荷电状态范围约束条件为，如果放电深度过大，会影响储能系统使用寿命，对储能系统的荷电状态范围约束如下：1‑D≤SOCi≤1，式中，D为储能系统最大放电深度；SOCi为第i时段储能系统荷电状态；根据充放电功率，储能系统荷电状态在不同时间的状态关系表示为：SOCi＝SOCi‑1+Pbi·Δti/Ebn，式中，Ebn为储能系统的额定电量；(3)配电网供电功率约束条件为，配电网向系统供电功率受到配电变压器和交流转直流模块的额定容量约束：Pgi≤min(PT,PAD)，式中，PT和PAD分别为配电变压器及整流器的额定容量；(4)系统功率平衡约束条件为，光伏充电站系统在运行过程中需满足功率平衡关系；当储能系统处于充电状态时：Pgi·ηad+Ppvi·ηdd＝Pevi/ηdd+Pbi/ηdd，当储能系统处于放电状态时：Pgi·ηad+Ppvi·ηdd＝Pevi/ηdd+Pbi·ηdd，式中，Ppvi为光伏发电功率，Pevi为站内电动汽车充电总功率；ηdd为直流转直流变换器的效率，ηad为交流转直流变换器的效率；步骤3：含光伏发电系统的电动汽车充电站的多目标优化调度模型求解前，确定以下基础数据：(1)根据光伏发电的历史数据和气象预报所预测得到的光伏发电功率；(2)统计私家车行为规律，预测电动汽车的停放起止时间tpk、tlk和需求电量情况；(3)确定含光伏发电系统的电动汽车充电站部件的参数，所述参数为单价、寿命、效率和额定容量任意之一或多个；(4)根据私家车停放时间规律和双向DC/DC变换器额定功率约束，确定各决策变量的取值范围；(5)各时段的电价；步骤4：根据不同天气预测情况下充电站运行情况，通过多目标优化算法，得到非支配解前沿面，进而获得多个Pareto最优解；步骤5：根据当地的日照强度以及充电站储能系统起始荷电状态的情况，选择对储能系统总循环电量和购电费用综合成本较小的优化方案，最终选择含光伏发电系统的电动汽车充电站最优调度方案。