一种光伏充电站光、储、变压器容量协调优化配置方法技术

本发明专利技术公开了一种光伏充电站光、储、变压器容量协调优化配置方法，首先确定光伏充电站的目标函数，再获取光伏充电站的基础数据，确定光伏电动汽车充电站约束条件；然后根据运用NSGA‑II多目标遗传算法优化目标函数，得到优化结果；最后根据优化结果，由投资者建设投资预算选取最合理建设需求，根据建设需求对光伏电动汽车充电站内进行相应硬件设施配置。本发明专利技术适用于各类含光伏电动汽车充电站的城市，实现了基于能量控制策略的光储变三者容量协调优化的光伏充电站优化配置方法；为含光伏发电系统的电动汽车充电站建设运行提供理论依据和技术支撑，保证充电站建设运行的经济性、环保性和可靠性。

A coordinated optimal allocation method of photovoltaic charging station's capacity of light, storage and transformer

The invention discloses a coordinated optimal allocation method for photovoltaic charging station capacity of light, storage and transformer. Firstly, the objective function of photovoltaic charging station is determined, then the basic data of photovoltaic charging station is obtained, and the constraints of photovoltaic electric vehicle charging station are determined. Finally, according to the optimization results, the most reasonable construction demand is selected by the investor's construction investment budget, and the corresponding hardware facilities are allocated in the charging station of photovoltaic electric vehicles according to the construction demand. The invention is applicable to all kinds of cities with photovoltaic electric vehicle charging stations, realizes the optimal configuration method of photovoltaic charging stations based on Coordinated Optimization of the three capacities of photovoltaic storage and conversion based on energy control strategy, provides theoretical basis and technical support for the construction and operation of charging stations of electric vehicles with photovoltaic power generation system, and ensures the construction and operation of charging stations. Economy, environmental protection and reliability.

【技术实现步骤摘要】
一种光伏充电站光、储、变压器容量协调优化配置方法
本专利技术涉及变电站智能监测
，具体说是一种光伏充电站光、储、变压器容量协调优化配置方法。
技术介绍
电动汽车的推广是解决能源危机和缓解环境压力的重要手段，电动汽车充电站的建设是必不可少的条件，利用光伏发电与传统充电站结合具有更大前景，需要解决的技术就是光伏阵列、储能装置以及变压器等设备的容量配置问题。目前研究基本只是简单的考虑光伏阵列和储能设备间的容量，通过储能平滑光伏出力，当光伏出力大于站内充电需求时存储多于电力；当站内充电需求大于光伏出力时就从电网购电，实现减小最大峰值功率和削峰填谷的作用。并未考虑当分布式光伏接入传统充电站后对站内传统供电设备的影响，光伏出力和负荷需求的随机性、波动性的影响以及储能设备的内动态电量存储约束。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述现有技术中的不足，提供一种光伏充电站光、储、变压器容量协调优化配置方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：一种光伏充电站光、储、变压器容量协调优化配置方法，具体步骤如下：步骤1、确定光伏充电站的目标函数，所述目标函数包括：变压器年综合费用目标函数和光、储建设运行总成本目标函数以及光伏资源利用率目标函数。步骤2、获取光伏充电站的基础数据，确定光伏电动汽车充电站约束条件。步骤3、根据步骤2中的基础数据和基础数据，运用NSGA-II多目标遗传算法优化步骤1中目标函数，得到优化结果。步骤4、根据步骤3中优化结果，在建设成本最优的同时充分利用光伏资源，由投资者建设投资预算选取最合理建设需求，根据建设需求对光伏电动汽车充电站内进行相应硬件设施配置。本专利技术进一步的设计方案中，变压器年综合费用函数为：C1＝Cd+Cs+Ct。变压器年综合费用约束条件为：变压器容量下限满足充电站内电动汽车充电最大负荷需求Sb≥SL/n；变压器容量上限当选择2台或3台变压器时，其中一台停运时，另一台或2变压器容量不超过规划区域内最大负荷：Sb≤SL或Sb≤SL/2。式中：式中Cd、Cs、Ct分别为变压器投资费用、年运行损耗费用和光伏充电站内停电损失费用，Sb为单台变压器容量，SL为光伏充电站运行区域充电需求的最大视在功率，n为变压器台数。光、储建设运行总成本目标函数为minC∑＝min(CPV+CB+CC_PV+CC_EV+CC_BA+CG)；光、储建设运行总成本中光伏电池数量、储能电池数量及储能变流模块的数量的约束条件为：式中，CPV为光伏电池成本，CB为储能电池成本、CC_PV为光伏变流模块成本、CC_EV为充电模块成本、CC_BA为储能变流模块成本，CG为购电成本；NPV.max为光伏电池最大数量，NB.max为储能电池最大数量，NC_BA.max为储能变流模块最大数量。光伏资源利用率目标函数：光伏资源利用率函数中满足约束为：1)为保证充电站内的供电可靠性，光伏阵列容量和电动汽车充电需求之间应满足：∑PPV≤45％×∑PEV2)为满足充电站充电需求，充电站系统吸收的光伏发电功率PPV(t)、电动汽车充电功率PEV(t)、储能充(放)电功率PB(t)和从配电网吸收功率PG(t)应满足平衡关系：储能电池充电状态：PPV(t)ηC_PV＝PEV(t)/ηC_EV+PB(t)/ηC_BA储能电池处于放电状态时：PEV(t)/ηC_EV＝PPV(t)ηC_PV+PB(t)ηC_BA+PG(t)式中，ηC_PV、ηC_EV、ηC_BA分别为光伏变流模块、储能模块、储能变流模块的工作效率。3)充电站中储能电池组的总电量的约束条件为：EB.min≤EB(t)≤EEB·max式中，EB·max为储能电池最大允许容量；EB·min为储能电池最小允许容量。步骤2中所述基础数据包括：1)典型变压器建设运行时的空载运行、负载运行和初期建设参数；2)光伏充电站所在区域的光照统计数据，用于计算出光伏充电站区域的光伏发电量；3)光伏充电站所在区域在上一年的每天的充电需求量，用于预测后续电动汽车充电电量需求；4)光伏充电站的占地面积；5)光伏充电站内各建设组件参数，包括单价、寿命、效率和额定容量。本专利技术具有以下突出的有益效果：本专利技术考虑光伏出力随机性和波动性，以及光伏并入传统电动汽车充电站后对供电可靠性的影响，所以本专利技术在充电站内容量配置上考虑光伏资源利用效率以满足环保性的要求，光伏充电站内投资成本和运行成本最小满足经济性，变压器容量基于最佳负载率选取满足供电可靠性，实现基于能量控制策略的光伏阵列、储能和变压器三者容量间的协调优化，对站内配置最为的合理数量、容量的设备，实现光伏充电站经济环保和可靠的运行。本专利技术采用NSGA-II算法，该算法提出了快速非支配排序、引进精英策略，能够保证最后优化种群的多样性，使上述目标函数和约束条件下解得的结果更具合理性、普遍性。本专利技术采用的NSGA-II算法提出了快速非支配排序算法，一方面降低了计算的复杂度，另一方面它将父代种群跟子代种群进行合并，使得下一代的种群从双倍的空间中进行选取，从而保留了最为优秀的所有个体；本专利技术采用的NSGA-II算法引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度；本专利技术采用的NSGA-II算法采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作为种群中个体间的比较标准，使得Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性。本专利技术根据站内充电需求，以变压器在最佳负载率情况下运行、光伏充电站系统综合投资、运行成本最小以及分布式光伏发电利用率最大为目标，构建含光伏发电系统的电动汽车充电站容量优化的目标函数。根据充电功率需求和光伏出力基础数据，优化目标设定的优化配置方法需满足的功率平衡条件和储能电池在额定容量、放电深度约束下储能电量的约束，建立完整的能量交换策略。本专利技术先确定基于能量控制策略的光、储、变压器三者容量协调优化系统进行优化配置所需使用的目标函数，目标函数中包含系统成本及功率的性能参数，再确定预设的性能参数的约束条件，并获取相应的用于指示性能参数取值的基础数据，然后根据基础数据及约束条件计算目标函数，根据使用需求从优化结果中整理最接近目标的两组配置结果，并根据目标配置结果对光伏充电站进行硬件配置，这样就可以得到在考虑建设成本的情况下，对于不同的光伏利用率、不同变压器负载率下对应的最优硬件配置方案。本专利技术适用于电动汽车需求量较大，光照资源充足的城镇地区，用于建设一种基于能量策略的考虑光、储、变压器三者容量协调优化的含光伏系统的电动汽车充电站，为建设充电站时容量配置提供理论依据，提高充电站建设运行的经济性，提高充电站运行的稳定性以及根据需求更有效的利用光伏资源保证环保性，经济环保可靠满足当前社会发展的需求。为含光伏发电系统的电动汽车充电站建设运行提供理论依据和技术支撑，保证充电站建设运行的经济性、环保性和可靠性。附图说明图1是实施例中光伏充电站规划建设区域光照强度数据；图2是实施例中光伏充电站所服务区域中电动汽车的日充电电量需求；图3是实施例中优化算法运行流程图。图4是实施例中由NSGA-II优化算法优化如图4中Pareto解集。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光伏充电站光、储、变压器容量协调优化配置方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、确定光伏充电站的目标函数，所述目标函数包括：变压器年综合费用目标函数和光、储建设运行总成本目标函数以及光伏资源利用率目标函数；步骤2、获取光伏充电站的基础数据，确定光伏电动汽车充电站约束条件；步骤3、根据步骤2中的基础数据和基础数据，运用NSGA‑II多目标遗传算法优化步骤1中目标函数，得到优化结果；步骤4、根据步骤3中优化结果，在建设成本最优的同时充分利用光伏资源，由投资者建设投资预算选取最合理建设需求，根据建设需求对光伏电动汽车充电站内进行相应硬件设施配置。

【技术特征摘要】
1.一种光伏充电站光、储、变压器容量协调优化配置方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、确定光伏充电站的目标函数，所述目标函数包括：变压器年综合费用目标函数和光、储建设运行总成本目标函数以及光伏资源利用率目标函数；步骤2、获取光伏充电站的基础数据，确定光伏电动汽车充电站约束条件；步骤3、根据步骤2中的基础数据和基础数据，运用NSGA-II多目标遗传算法优化步骤1中目标函数，得到优化结果；步骤4、根据步骤3中优化结果，在建设成本最优的同时充分利用光伏资源，由投资者建设投资预算选取最合理建设需求，根据建设需求对光伏电动汽车充电站内进行相应硬件设施配置。2.根据权利要求1所述的光伏充电站光、储、变压器容量协调优化配置方法，其特征在于，变压器年综合费用函数为：C1＝Cd+Cs+Ct；变压器年综合费用约束条件为：变压器容量下限满足充电站内电动汽车充电最大负荷需求Sb≥SL/n；变压器容量上限当选择2台或3台变压器时，其中一台停运时，另一台或2变压器容量不超过规划区域内最大负荷：Sb≤SL或Sb≤SL/2；式中：式中Cd、Cs、Ct分别为变压器投资费用、年运行损耗费用和光伏充电站内停电损失费用，Sb为单台变压器容量，SL为光伏充电站运行区域充电需求的最大视在功率，n为变压器台数。3.根据权利要求1所述的光伏充电站光、储、变压器容量协调优化配置方法，其特征在于，光、储建设运行总成本函数为minCΣ＝min(CPV+CB+CC_PV+CC_EV+CC_BA+CG)；光、储建设运行总成本中光伏电池数量、储能电池数量及储能变流模块的数量的约束条件为：式中CPV为光伏电池成本，CB为储能电池成本、CC_PV为光伏变流模块成本、CC_EV为充...

【专利技术属性】
技术研发人员：薄鑫，吴倩，张汀荟，韩笑，赵菲菲，许偲轩，王洋，马宏原，王琦，成健，杜渐，
申请(专利权)人：国网江苏电力设计咨询有限公司，国网江苏省电力有限公司经济技术研究院，国家电网公司，南京师范大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32