一种计及电动汽车支撑能力的用户侧供电可靠性评估方法技术

本发明专利技术涉及一种计及电动汽车支撑能力的用户侧供电可靠性评估方法，包括步骤：读入数据，设定初始值开始仿真；求元件正常工作时间TTF和平均故障修复时间TTR；找出受影响的负荷点；确定是否有电动汽车，否则统计，是则计1次停电次数；获取SOC时序模型；判断故障时车是否在负荷点，否则统计，是则判断故障时SOC是否大于下限值，否则统计，是则对于V2G模式，判断是否故障，是则跳至统计；否则统计可恢复用户数及恢复时间Te；V2H模式则计算每户车的可供电时间Te；比较TTR和Te：若Te≥TTR，只计停电次数；若Te＜TTR，则计停电时间TTR‑Te；统计停电次数及时间；累加时间，判断Nh是否达到设定值Ny。与现有技术相比，本发明专利技术具有真实和全面的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及配电网用户侧供电可靠性评估领域，尤其是涉及记及电动汽车支撑能力的用户侧供电可靠性评估。
技术介绍
传统化石能源的逐渐枯竭和环境污染的日益严重已成为全球共同关注的热点问题。电动汽车(electric vehicles，EVs)凭借其环境亲和性被视为一种解决能源危机和温室效应的重要工具，受到了广泛的关注。随着储能技术的发展和全球各国政策的推进，电动汽车保有量飞速增长，电动汽车闲置时其电池能否作为储能为电网反向供电受到了重视，电动汽车与电网互连的电动汽车入网(vehicles to grid，V2G)技术得到大量研究。在V2G技术下，电动汽车不仅从电网获取电能，同样可以将自身存储的电能反向供给电网。目前，对于电动汽车和V2G技术的研究主要集中于V2G模式下对电动汽车的控制和电网经济调度方面，文献《计及电动汽车和风电出力不确定性的随机经济调度》采用随机仿真方法研究了电动汽车充放电功率的概率分布，构建了含电动汽车和风电机组的电力系统随机经济调度模型；文献《电动汽车参与V2G的最优峰谷电价研究》基于经济学理论提出了电动汽车放电需求函数，建立了以电网总负荷波动最小为目标，以满足用户充放电时间、充放电需求等为约束条件的电动汽车与电网互动的最优峰谷电价模型。随着电动汽车保有量的提高和V2G技术的发展，电动汽车与自身用户的互联也受到关注，2011年，Florence Berthold提出了电动汽车入户(vehicles to home，V2H)的概念，即电动汽车与自身家庭用户互动，获取电能的同时也可向自身用户放电，支撑家庭负荷。随后电动汽车V2H技术引起多位研究人员的重视，文献《On-board electric vehicle battery charger with enhanced V2H operation mode》以每个家庭用户峰值负荷最小化为目标，设计了一种基于需求侧管理的V2H模式下电动汽车充放电管理方案。文献《Plug-in vehicle to home
(V2H)duration and power output capability》研究了在V2H模式下，电动汽车和光伏系统作为备用能源在电力中断或者频繁的配网短时故障时对用户负荷提供短时供电能力。目前国内对V2H技术的研究基本还处于空白状态。不论在V2G还是V2H模式下，不断增长的电动汽车保有量将对配电网产生一系列影响，其中对供电可靠性的影响是其中重要的一部分：系统发生故障时，电动汽车向网络反向供电，可减少用户的停电时间。目前，已有部分学者对此问题进行了研究：文献《一种V2G模式下计及开断概率和负荷转移概率的配电网可靠性评估算法》将电动汽车等效成一个输出功率服从正态分布的随机电源，根据输出功率确定电动汽车供电范围和路径；文献《Reliability evaluation of distribution systems including vehicle-to-home and vehicle-to-grid》详细描述了电动汽车的多种控制模式，在此基础上计及功率约束，研究了其对配电网供电可靠性的影响。对于该问题，目前的研究缺少对电动汽车随机概率性建模的考虑，无法更为真实的描述电动汽车出行习惯等因素对供电可靠性的影响。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述问题提供一种计及电动汽车支撑能力的用户侧供电可靠性评估方法。为实现本专利技术所述目的，本专利技术的技术方案如下：一种计及电动汽车支撑能力的用户侧供电可靠性评估方法，该方法采用序贯蒙特卡洛模拟法对用户的供电可靠性进行评估，该方法通过对电网长时间的运行模拟，得到电网在整个时间段内的运行状态，同时统计故障状态下停电时间及次数，得出可靠性指标，该方法包括下列步骤：(1)读入所评估网络的数据及各种故障参数以及电动汽车的相关数据，设定仿真时间Nh＝0，设定测试年限Ny，仿真开始；(2)计算电网中包含的元件状态的概率分布，并求出各元件的正常工作持续时间TTF和平均故障修复时间TTR；(3)根据最小TTF确定元件及故障时刻t，找出受故障元件影响的负荷点；(4)判断所述受故障影响的负荷点是否拥有电动汽车，若否则进入步骤(10)；若是则累计1次停电次数并进入步骤(5)；(5)基于设定的概率模型，对受影响各负荷点处电动汽车的出行时间T1、回
家时间T2以及T2时刻电动汽车的荷电状态SOC进行抽样，获取SOC时序模型；(6)判断系统中发生故障时，电动汽车是否在家或者在停车场，若否则进行步骤(10)；若是则进行步骤(7)；(7)判断故障时刻电动汽车的荷电状态SOC是否大于下限值，若是则进行步骤(8)；若否则进行步骤(10)；(8)电动汽车处于V2G模式时，判断负荷用户的低压进户线是否故障，若是则进入步骤(10)；若否则统计停车场所有可用电动汽车可恢复的用户数及恢复时间Te；电动汽车处于V2H模式时，计算每户的电动汽车为自身家庭供电的时间Te；(9)比较配电系统故障修复时间TTR和电动汽车为用户供电时间Te的大小：若Te≥TTR，不记停电时间，只统计停电次数；若Te＜TTR，则计停电时间为TTR-Te，同时统计停电次数；(10)统计两种模式下各负荷点停电次数以及停电时间；(11)累加蒙特卡罗模拟时间，判断Nh是否达到设定值Ny，若否则返回进入步骤(2)；若是则进入步骤(12)；(12)计算两种模式下系统各项可靠性指标。所述概率模型包括电动汽车出行开始时间概率模型、电动汽车回家时间概率模型、电动汽车日行驶里程概率模型以及电动汽车行驶中荷电状态SOC概率模型。所述电动汽车出行开始时间概率模型为： f ( t ) = 1 2 π σ ∂ exp [ - ( t - μ ∂ ) 2 2 σ ∂ 2 ] ]]>式中，f(t)为电动汽车每天出行开始时间的概率密度函数，t为一天内的具体时刻，为均值，为方差。所述电动汽车回家时间概率模型为： f ( t ) = k 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计及电动汽车支撑能力的用户侧供电可靠性评估方法，其特征在于，该方法采用序贯蒙特卡洛模拟法对用户的供电可靠性进行评估，该方法通过对电网长时间的运行模拟，得到电网在整个时间段内的运行状态，同时统计故障状态下停电时间及次数，得出可靠性指标，该方法包括下列步骤：(1)读入所评估网络的数据及各种故障参数以及电动汽车的相关数据，设定仿真时间Nh＝0，设定测试年限Ny，仿真开始；(2)计算电网中包含的元件状态的概率分布，并求出各元件的正常工作持续时间TTF和平均故障修复时间TTR；(3)根据最小TTF确定元件及故障时刻t，找出受故障元件影响的负荷点；(4)判断所述受故障影响的负荷点是否拥有电动汽车，若否则进入步骤(10)；若是则累计1次停电次数并进入步骤(5)；(5)基于设定的概率模型，对受影响各负荷点处电动汽车的出行时间T1、回家时间T2以及T2时刻电动汽车的荷电状态SOC进行抽样，获取SOC时序模型；(6)判断系统中发生故障时，电动汽车是否在家或者在停车场，若否则进行步骤(10)；若是则进行步骤(7)；(7)判断故障时刻电动汽车的荷电状态SOC是否大于下限值，若是则进行步骤(8)；若否则进行步骤(10)；(8)电动汽车处于V2G模式时，判断负荷用户的低压进户线是否故障，若是则进入步骤(10)；若否则统计停车场所有可用电动汽车可恢复的用户数及恢复时间Te；电动汽车处于V2H模式时，计算每户的电动汽车为自身家庭供电的时间Te；(9)比较配电系统故障修复时间TTR和电动汽车为用户供电时间Te的大小：若Te≥TTR，不记停电时间，只统计停电次数；若Te＜TTR，则计停电时间为TTR‑Te，同时统计停电次数；(10)统计两种模式下各负荷点停电次数以及停电时间；(11)累加蒙特卡罗模拟时间，判断Nh是否达到设定值Ny，若否则返回进入步骤(2)；若是则进入步骤(12)；(12)计算两种模式下系统各项可靠性指标。...

【技术特征摘要】
1.一种计及电动汽车支撑能力的用户侧供电可靠性评估方法，其特征在于，该方法采用序贯蒙特卡洛模拟法对用户的供电可靠性进行评估，该方法通过对电网长时间的运行模拟，得到电网在整个时间段内的运行状态，同时统计故障状态下停电时间及次数，得出可靠性指标，该方法包括下列步骤：(1)读入所评估网络的数据及各种故障参数以及电动汽车的相关数据，设定仿真时间Nh＝0，设定测试年限Ny，仿真开始；(2)计算电网中包含的元件状态的概率分布，并求出各元件的正常工作持续时间TTF和平均故障修复时间TTR；(3)根据最小TTF确定元件及故障时刻t，找出受故障元件影响的负荷点；(4)判断所述受故障影响的负荷点是否拥有电动汽车，若否则进入步骤(10)；若是则累计1次停电次数并进入步骤(5)；(5)基于设定的概率模型，对受影响各负荷点处电动汽车的出行时间T1、回家时间T2以及T2时刻电动汽车的荷电状态SOC进行抽样，获取SOC时序模型；(6)判断系统中发生故障时，电动汽车是否在家或者在停车场，若否则进行步骤(10)；若是则进行步骤(7)；(7)判断故障时刻电动汽车的荷电状态SOC是否大于下限值，若是则进行步骤(8)；若否则进行步骤(10)；(8)电动汽车处于V2G模式时，判断负荷用户的低压进户线是否故障，若是则进入步骤(10)；若否则统计停车场所有可用电动汽车可恢复的用户数及恢复时间Te；电动汽车处于V2H模式时，计算每户的电动汽车为自身家庭供电的时间Te；(9)比较配电系统故障修复时间TTR和电动汽车为用户供电时间Te的大小：若Te≥TTR，不记停电时间，只统计停电次数；若Te＜TTR，则计停电时间为TTR-Te，同时统计停电次数；(10)统计两种模式下各负荷点停电次数以及停电时间；(11)累加蒙特卡罗模拟时间，判断Nh是否达到设定值Ny，若否则返回进入步骤(2)；若是则进入步骤(12)；(12)计算两种模式下系统各项可靠性指标。2.如权利要求1所述的计及电动汽车支撑能力的用户侧供电可靠性评估方法，其特征在于，所述概率模型包括电动汽车出行开始时间概率模型、电动汽车回家时间概率模型、电动汽车日行驶里程概率模型以及电动汽车行驶中荷电状态SOC概率模型。3.如权利要求2所述的计及电动汽车支撑能力的用户侧供电可靠性评估方法，其特征在于，所述电动汽车出行开始时间概率模型为： f ( t ) = 1 2 π σ ∂ exp [ - ( t - μ ∂ ) 2 2 σ ∂ 2 ] ]]>式中，f(t)为电动汽车每天出行开始时间的概率密度函数，t为一天内的具体时刻，为均值，为方差。4.如权利要求2所述的计及电动汽车支撑能力的用户侧供电可靠性评估方法，其特征在于，所述电动汽车回家时间概率模型为： f ( t ) = k t c t ( t c t ) k t - 1 exp [ - ( t c t ) k t ] 4 < t ≤ ...

【专利技术属性】
技术研发人员：李振坤，符杨，田源，马杰，陈思宇，王永全，
申请(专利权)人：上海电力学院，
类型：发明
国别省市：上海;31