一种考虑分布式电源和充电站联合规划的多目标优化方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑分布式电源和充电站联合规划的多目标优化方法，该方法针对配电网中的分布式电源和电动汽车充电站的规划问题，考虑分布式电源和充电负荷的时序性，建立分布式电源的时序出力模型，以出行链的形式描述规划区居民在一天之内的行为转移概率分布，同时以高斯混合模型和最大期望算法对电动汽车群体时间出行链上的特征量进行拟合，空间出行链以概率转移矩阵进行拟合，以蒙特卡洛法对地区内的电动汽车群充电负荷进行模拟，最后构建了以配电网有功功率损耗最小、分布式电源并网总容量最大和电动汽车群充电额外花费里程最小的多目标优化模型，同时确定约束条件，对此优化模型，确定编码方式，以带精英保留策略的非支配排序遗传算法进行求解。

A multi-objective optimization method considering joint planning of distributed generation and charging station

【技术实现步骤摘要】
一种考虑分布式电源和充电站联合规划的多目标优化方法
本专利技术涉及的一种考虑分布式电源和充电站联合规划的多目标优化方法，属于电力系统规划与运行范畴。
技术介绍
为了控制温室气体的排放，减少对空气环境的污染，同时也为了缓解当今各种化石能源逐渐枯竭的紧张局势，近些年来分布式电源(DistributedGeneration,DG)和电动汽车(ElectricVehicle,EV)越来越受到各国政府、科研学者和能源供应商的广泛关注和高度重视。随着新能源发电技术和电池技术愈加成熟，分布式电源和电动汽车越来越多地应用到实际电力生产和交通系统中。但分布式电源和电动汽车并网规划面临一系列的困难和挑战。在配电网规划方面，分布式电源的接入改变了系统内负荷的分布情况和增长规律，传统的配电网的负荷预测、电源电网规划方法在一定程度上不再适用。而电动汽车并网规划问题同样具有挑战性，其规划方案需要考虑充电站在总量上平衡、空间上均衡、时间上交错等，同时还要充电站负荷对低压配电网的影响。考虑到分布式电源和电动汽车充电负荷具有一定的不确定性，需要提出考虑分布式电源和充电站本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑分布式电源和充电站联合规划的多目标优化方法，其特征在于，包含以下步骤：/n步骤S1、将地区典型日在时间上划分为N

【技术特征摘要】
1.一种考虑分布式电源和充电站联合规划的多目标优化方法，其特征在于，包含以下步骤：
步骤S1、将地区典型日在时间上划分为NT个时段以构建时间序列，根据该地区典型日的风速和光照强度得出风电和光伏在时间序列上的出力特性；同时获取配电网所有节点常规负荷在时序上的数据分布；
步骤S2、以出行链的方式描述电动汽车群的出行规律，将规划区划分为ND种区域类型，用集合S＝{D1,D2,…,DND}表示，以GMM和EM算法对出行链中的时间链上用户首次出行时刻、各区域下的电动汽车EV停车时长两个特征量进行拟合，且以k-means聚类法对混合数进行事前估计；
步骤S3、构建一个大小为NT*ND*(ND+1)的概率转移矩阵，矩阵中元素表示为在某个时段内的EV用户出行从一个区域转移到另一个区域的概率，且增加一个结束出行的概率；同时构建配电网所有节点的区域属性的权重，通过规划区人们出行到达该节点下的出行目的统计数据获取；
步骤S4、构建分布式电源并网总容量最大、配电网有功损耗最小、EV用户充电额外花费里程最小的多目标函数，以分布式电源在配电网中的位置和并网容量、充电站的位置为决策变量，根据以下步骤计算目标函数；
S4.1、对单台电动汽车的出行行为进行模拟，通过S2中获取的拟合模型抽取EV的首次出行时刻，以及S3中概率转移矩阵，结合节点区域属性权重，得出电动汽车出行的起点和终点；
S4.2、根据EV的剩余电量能否支撑其完成剩余路程，将电动汽车分为充电和不充电两种行为；若不需要充电，则到达目的地停留或结束出行；若需要充电，则经过电动汽车充电站完成充电后到达目的地停留或结束出行；单次出行的整个过程均按照最短路径选择，若结束出行，转步骤4.4，否则转4.3；
S4.3、通过S2中获取的拟合模型抽取EV的停留时长，以及S3中概率转移矩阵判断是否进行下一次出行；若结束出行，转步骤4.4，否则根据S3中概率转移矩阵，结合节点区域属性权重，得出电动汽车出行的起点和终点，返回执行步骤4.2；
S4.4、以蒙特卡洛法对电动汽车群的出行行为按照上述步骤进行模拟，计算各充电站充电负荷的时空分布，计算分布式电源并网总容量、全时段内的配电网总有功损耗、电动汽车群充电相比不充电时额外花费的车程；
步骤S5、以分布式电源在配电网中的位置和并网容量、充电站的位置为决策变量，构建约束条件，初始化NSGA-2算法的参数和种群，完成NSGA-2算法的寻优过程，得出分布式电源和充电站位置和并网容量的规划方案。


2.根据权利要求1所述的一种考虑分布式电源和充电站联合规划的多目标优化方法，其特征在于：步骤S1中，划分典型日为NT个时段，具体是通过对规划区的风速、光照强度的时序分布的统计，构建风机和光伏的时序出力：



其中，PWG(t)和PPV(t)分别为风机和光伏在第t时段内的出力，PWGN和PPVN分别为风机和光伏的额定功率，ηWG(t)和ηPV(t)分别为对应时段内的风机和光伏的时序特性，数值在0-1之间。


3.根据权利要求1所述的一种考虑分布式电源和充电站联合规划的多目标优化方法，其特征在于：步骤S2中，以出行链的方式描述电动汽车群的出行规律，将规划区划分为ND种区域类型，是采集实际汽车出行数据对时间链上的首次出行时刻TS_1和ND种区域下的停车时长tp进行拟合，建立高斯混合拟合模型如下：



其中，K为混合模型的个数，πk为第k个高斯分量的权重，μk、σk2分别为均值和方差。


4.根据权利要求3所述的一种考虑分布式电源和充电站联合规划的多目标优化方法，其特征在于：步骤S2中，通过k-means聚类法对K进行事前估计，选定K后利用EM算法对权重，均值和方差进行参数估计。


5.根据权利要求1所述的一种考虑分布式电源和充电站联合规划的多目标优化方法，其特征在于：步骤S3中，所述增加一个结束出行的概率，是在概率转移矩阵第三维最后一列数据表示EV结束出行的概率。


6.根据权利要求5所述的一种考虑分布式电源和充电站联合规划的多目标优化方法，其特征在于：步骤S3中，构建配电网所有节点的区域属性的权重，具体表达式如下：



式中元素ε为配电网节点周边对应ND种区域类型的组成权重。


7.根据权利要求1所述的一种考...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋浩，张雄义，周建华，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32