一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法技术

本申请公开了一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法，首先根据待优化电网区域的电动汽车的负荷情况，获取待优化电网区域的电动汽车日负荷曲线，计算电量可调度范围，然后构建以系统发电机组运行成本最小为优化目标的成本数学模型，设置约束条件对成本数学模型进行约束，得到基本控制模型，最后使用改进爆炸烟花算法对基本控制模型进行优化求解，输出最优解，最优解对应的发电机组出力方案即为最优出力方案，改善了现有的含电动汽车的多能源的主配网的运行效率和可靠性。

A Coordination and Dispatching Optimal Method of Main Distribution Network Based on Electric Vehicle and Multi-energy

【技术实现步骤摘要】
一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法
本申请涉及电力系统规划
，尤其涉及一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法。
技术介绍
电动汽车在节能减排、遏制温室效应及保障能源安全等方面有传统汽车无法比拟的优势，因此，电动汽车得到了广泛的关注。电动汽车入网将对电力系统的规划、运行以及电力时长的运营产生深刻影响。在能源需求和环境保护的双重压力下，可再生能源得到迅速发展，其中，以风力发电和光伏发电最具有代表性，且规模逐年扩大，可再生能源发电方式具有投资小、占地少、节能环保等优点，无疑是解决能源危机的一个较好的方案，也是建设智慧能源城市不可或缺的补充。目前，以电动汽车为代表的柔性负荷越来越多，海量电动汽车并网之后，具有良好的可控性，能够参与电网的协调调度，能够消纳风力、光伏等可再生能源的发电出力，削峰填谷，降低运行成本，提高电网的安全运行水平，因此，研究对含有电动汽车喝多能源的主配网协调调度优化策略，改善主配网的运行效率和可靠性，是本领域的重点和难点。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法，用于改善现有的含电动汽车的多能源的主配网的运行效率和可靠性。有鉴于此，本申请提供了一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法，包括以下步骤：101、获取待优化电网区域的电动汽车日负荷曲线，根据所述电动汽车日负荷曲线计算所述待优化电网区域的电量可调度范围；102、构建以所述待优化电网区域的发电机组的运行成本最小为优化目标的系统运行成本数学模型，根据所述电量可调度范围构建所述系统运行成本数学模型的约束条件，得到由所述系统运行成本数学模型和所述约束条件构成的基本控制模型；103、基于改进爆炸烟花算法优化所述基本控制模型，输出最优解，得到所有所述发电机组对应的最优出力方案。优选地，步骤101之前还包括：100、构建所述待优化电网区域的电动汽车集中控制器，并通过所述电动汽车集中控制器获取所述电动汽车集中控制器的控制区域的电动汽车的参数信息。优选地，所述参数信息包括：用户需求、电池容量和行驶数据。优选地，步骤101具体包括：根据所述参数信息预测待优化电网区域的电动汽车日负荷曲线，根据所述电动汽车日负荷曲线计算所述待优化电网区域的电量可调度范围。优选地，步骤102具体包括：1021、构建包括所述待优化电网区域的风力机组、光伏机组和常规发电机组的系统运行成本数学模型，所述系统运行成本数学模型以整个所述待优化电网区域的发电机组的运行成本最小为优化目标；1022、根据所述电量可调度范围构建所述系统运行成本数学模型的约束条件，得到由所述系统运行成本数学模型和所述约束条件构成的基本控制模型。优选地，所述系统运行成本数学模型为：Ctotal＝Ci(Pip)+Cwt，l(Pl)+Cpv，m(Pm)；其中，i＝1,2,...,NP，l＝1,2,...,Nl，m＝1,2,...,NmCi(Pip)为常规机组发电成本，Cwt,l(Pl)为风力机组发电成本，Cpv,m(Pm)为光伏发电机组成本，NP为常规发电机组的数量，Nl为风力发电机组的数量，Nm为光伏发电机组的数量。优选地，所述常规机组发电成本为：其中，Pip为常规发电机组的发电功率，ai，bi，ci均为常规发电机组的成本系数，di，ei为考虑了发电机的阀点效应的成本系数，为第i台常规发电机组有功出力的下限，NP为仅发电电源的数量。优选地，所述风力机组发电成本为：Cwt,l(Pl)＝Cd,wt,l(Pl)+Coe,wt,l(Pl)+Cue,wt,l(Pl)；其中，Cd,wt,l(Pl)为购买风力的直接成本，Coe,wt,l(Pl)为低估了风电出力而导致的惩罚成本，Cue,wt,l(Pl)为高估了风电出力而产生的辅助服务成本。优选地，所述光伏发电机组成本为：Cpv,m(Pm)＝Cd,pv,m(Pm)+Coe,pv,m(Pm)+Cue,pv,m(Pm)；其中，Cd,pv,m(Pm)为购买光伏的直接成本，Coe,pv,m(Pm)为低估了光伏出力而导致的惩罚成本，Cue,pv,m(Pm)为高估了光伏出力而产生的辅助服务成本。优选地，所述约束条件包括发电机组的运行约束条件和负荷平衡约束条件；所述发电机组的运行约束条件为：0≤Pwt,l≤Pwt,rate,l；0≤Ppv,m≤Ppv,rate,m；所述负荷平衡约束条件为：其中，分别为第i台风力发电机组的发电出力上、下限，Pwt,rate,l为第l台风力机组的额定功率，Ppv,rate,m为第m台风力机组的额定功率，Pd为常规负荷，Pagg为电动汽车集中控制器的充电负荷。从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：本申请中，提供了一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法，包括以下步骤：101、获取待优化电网区域的电动汽车日负荷曲线，根据电动汽车日负荷曲线计算待优化电网区域的电量可调度范围；102、构建以待优化电网区域的发电机组的运行成本最小为优化目标的系统运行成本数学模型，根据电量可调度范围构建系统运行成本数学模型的约束条件，得到由系统运行成本数学模型和约束条件构成的基本控制模型；103、基于改进爆炸烟花算法优化基本控制模型，输出最优解，得到所有发电机组对应的最优出力方案。本申请中提供的方法，首先根据待优化电网区域的电动汽车的负荷情况，获取待优化电网区域的电动汽车日负荷曲线，计算电量可调度范围，然后构建以系统发电机组运行成本最小为优化目标的成本数学模型，设置约束条件对成本数学模型进行约束，得到基本控制模型，最后使用改进爆炸烟花算法对基本控制模型进行优化求解，输出最优解，最优解对应的发电机组出力方案即为最优出力方案，本申请种提供的方法，基于待优化电网区域的电动汽车日负荷情况，建立系统发电机组运行成本最小的数学模型，利用改进爆炸烟花算法进行寻优求解，具有收敛速度快、效率高、全局收敛性强、可靠性高的优点，改善了现有的含电动汽车的多能源的主配网的运行效率和可靠性。附图说明图1为本申请提供的一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法的一个实施例的流程示意图；图2为本申请提供的一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法的另一个实施例的流程示意图；图3为常规发电机组的阀点效应示意图；图4为本申请实施例中提供的电动汽车与电网交互的一个流程图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。为了便于理解，请参阅图1，本申请提供的一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法的一个实施例，包括：步骤101、获取待优化电网区域的电动汽车日负荷曲线，根据电动汽车日负荷曲线计算待优化电网区域的电量可调度范围。需要说明的是，确立好待优化电网区域之后，首先需要根据待优化电网区域的电动汽车的负荷情况，获取该区域的电动汽车日负荷曲线，根据电动汽车日负荷曲线计算出该区域的电量可调度范围，电量可调度范围可以根据每台电动汽车的可控性进行叠加本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：101、获取待优化电网区域的电动汽车日负荷曲线，根据所述电动汽车日负荷曲线计算所述待优化电网区域的电量可调度范围；102、构建以所述待优化电网区域的发电机组的运行成本最小为优化目标的系统运行成本数学模型，根据所述电量可调度范围构建所述系统运行成本数学模型的约束条件，得到由所述系统运行成本数学模型和所述约束条件构成的基本控制模型；基于改进爆炸烟花算法优化所述基本控制模型，输出最优解，得到所有所述发电机组对应的最优出力方案；103、基于改进爆炸烟花算法优化所述基本控制模型，输出最优解，得到所有所述发电机组对应的最优出力方案。

【技术特征摘要】
1.一种基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：101、获取待优化电网区域的电动汽车日负荷曲线，根据所述电动汽车日负荷曲线计算所述待优化电网区域的电量可调度范围；102、构建以所述待优化电网区域的发电机组的运行成本最小为优化目标的系统运行成本数学模型，根据所述电量可调度范围构建所述系统运行成本数学模型的约束条件，得到由所述系统运行成本数学模型和所述约束条件构成的基本控制模型；基于改进爆炸烟花算法优化所述基本控制模型，输出最优解，得到所有所述发电机组对应的最优出力方案；103、基于改进爆炸烟花算法优化所述基本控制模型，输出最优解，得到所有所述发电机组对应的最优出力方案。2.根据权利要求1所述的基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法，其特征在于，步骤101之前还包括：100、构建所述待优化电网区域的电动汽车集中控制器，并通过所述电动汽车集中控制器获取所述电动汽车集中控制器的控制区域的电动汽车的参数信息。3.根据权利要求2所述的基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法，其特征在于，所述参数信息包括：用户需求、电池容量和行驶数据。4.根据权利要求2或3所述的基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法，其特征在于，步骤101具体包括：根据所述参数信息预测待优化电网区域的电动汽车日负荷曲线，根据所述电动汽车日负荷曲线计算所述待优化电网区域的电量可调度范围。5.根据权利要求1所述的基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法，其特征在于，步骤102具体包括：1021、构建包括所述待优化电网区域的风力机组、光伏机组和常规发电机组的系统运行成本数学模型，所述系统运行成本数学模型以整个所述待优化电网区域的发电机组的运行成本最小为优化目标；1022、根据所述电量可调度范围构建所述系统运行成本数学模型的约束条件，得到由所述系统运行成本数学模型和所述约束条件构成的基本控制模型。6.根据权利要求5所述的基于电动汽车和多能源的主配网协调调度优化方法，其特征在于，所述系统运行成本数学模型为：Ctotal＝Ci(Pip)+Cwt,l(Pl)+Cpv,m...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘嘉宁，曾凯文，唐建林，李富盛，余涛，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，广东电网有限责任公司电力调度控制中心，
类型：发明
国别省市：广东,44