一种计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法，以储能电动汽车充电站所属的配电网运行成本最小为目标函数，建立两阶段鲁棒优化调度模型，将两阶段鲁棒优化调度模型解耦为主问题模型和子问题模型；将子问题模型转化为子问题对偶模型，设定待优化的调度策略参数的初值并代入至子问题对偶模型，对子问题进行求解；然后将子问题模型求解得到的一组子问题优化参数代入主问题模型中，求解得到一组更新后的调度策略参数，将更新后的调度策略参数再次代入子问题模型中，经过反复迭代，最终得到一组优化的调度策略参数。本发明专利技术能够改善配电网运行的经济性和可靠性，可用于大规模快充电站接入配电网后的协调优化调度。

【技术实现步骤摘要】
一种计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法
本专利技术涉及一种配电系统鲁棒优化调度，特别涉及一种计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法。
技术介绍
目前，近年来，电动汽车(electricvehicles,EV)充电负荷在配电网中的渗透率大幅度提高，充电负荷的不确定性，特别是快充负荷所具备的间歇性和随机性，使配电系统的可靠经济运行面临一定程度的风险。为了尽量减少快充负荷对配电系统带来的负面影响，如何对快充负荷进行精细化建模以及在配电系统内如何实现优化调度成为解决问题的关键。目前，大部分现有技术基于时间和空间两个维度开展电动汽车充电负荷建模研究。基于统计学方法，得到不同类型电动汽车充电行为的起始充电时间和起始荷电状态(stateofcharge,SOC)的概率分布，再利用蒙特卡洛模拟方法得到电动汽车的充电负荷；有的采用经典排队论的方法对充电负荷进行建模，利用泊松分布描述电动汽车到达住宅区的两阶段时间，并得到充电负荷的集聚特性，进而实现充电站内充电设施的优化配置。以上两种方法均从时间维度着手开展研究，但作为一种可移动负荷，电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于，以储能电动汽车充电站所属的配电网运行成本最小为目标函数，建立两阶段鲁棒优化调度模型，将两阶段鲁棒优化调度模型解耦为主问题模型和子问题模型；其中，在主问题模型中，设置一组待优化的调度策略参数，主问题约束包括：配电网潮流运行约束，储能最大充放电功率约束，储能在运行过程中允许的最大和最小剩余容量，静止无功补偿装置的最大补偿容量；在子问题模型中，子问题约束包括：电动汽车充电负荷和配电网潮流约束；将子问题模型转化为子问题对偶模型，设定待优化的调度策略参数的初值并代入至子问题对偶模型，对子问题进行求解；然后将子问题模型求解得到的一组子问题...

【技术特征摘要】
1.一种计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于，以储能电动汽车充电站所属的配电网运行成本最小为目标函数，建立两阶段鲁棒优化调度模型，将两阶段鲁棒优化调度模型解耦为主问题模型和子问题模型；其中，在主问题模型中，设置一组待优化的调度策略参数，主问题约束包括：配电网潮流运行约束，储能最大充放电功率约束，储能在运行过程中允许的最大和最小剩余容量，静止无功补偿装置的最大补偿容量；在子问题模型中，子问题约束包括：电动汽车充电负荷和配电网潮流约束；将子问题模型转化为子问题对偶模型，设定待优化的调度策略参数的初值并代入至子问题对偶模型，对子问题进行求解；然后将子问题模型求解得到的一组子问题优化参数代入主问题模型中，求解得到一组更新后的调度策略参数，将更新后的调度策略参数再次代入子问题模型中，经过反复迭代，最终得到一组优化的调度策略参数。


2.根据权利要求1所述的计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
步骤1，建立储能快充电站充电负荷模型；
步骤2，由储能快充电站充电负荷模型，以配电网运行成本最小为目标函数，建立计及储能快充电站所属配电网的确定性优化调度模型；
步骤3，将确定性优化调度模型转换为主问题模型和子问题模型，求解得到一组优化的鲁棒调度策略参数。


3.根据权利要求2所述的计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于，步骤1中，建立储能快充电站充电负荷模型的方法为：采用蒙特卡洛模拟方法对确定区域内的电动汽车的出行情况和充电情况进行模拟，采用置信区间的形式描述快充负荷的不确定性，储能快充电站充电负荷模型表示如下：






式中，为t时刻快充负荷置信区间的上下边界；为一段时间内t时刻快充负荷的平均值；ΔPEVmax(t)为t时刻快充负荷的最大波动偏差；sd(t)为统计数据的标准差；conf表示置信水平；zconf/2为置信系数，由置信水平conf决定。


4.根据权利要求3所述的计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于，对确定区域内的电动汽车的出行情况和充电情况进行模拟的方法为：
步骤1-1，建立电动汽车能耗模型；
步骤1-2，采用正态分布概率模型，建立电动汽车对应的起始出行时间和返程出行时间分布模型；
步骤1-3，建立包含储能快充电站的交通路网模型；建立路段通行时间-流量关系模型；
步骤1-4，采用广度搜索遍历算法，以通行时间最小为目标，建立电动车行驶路径模型及充电模型。


5.根据权利要求2所述的计及储能快充电站的配电网两阶段鲁棒优化调度方法，其特征在于，步骤2中，建立计及储能快充电站所属配电网的确定性优化调度模型的方法包括：
步骤2-1，设立目标函数，假设储能充电站由配电网运营商经营，以储能充电站所在的配电网运行成本最小为目标函数，用Cgrid表示配电网购电成本；用Closs表示线路网损成本；用Cstorage表示储能运行成本，则目标函数表示如下：



其中，



步骤2-1，确定约束条件，约束条件包括潮流约束、储能约束及静止无功补偿装置约束，其中，
潮流约束包括：


















umin≤ui≤umax；(11)；
0≤iij≤imax；(12)；
储能约束包括：












静止无功补偿装置约束包括：



式(3)～式(17)中，Cgrid为配电网购电成本；Closs为线路网损成本；Cstorage为储能运行成本；Kstorage为折算后的储能单位充放电成本；表示t时刻节点j的储能变流器交流侧输入的有功功率；表示t时刻节点j的储能变流器交流侧输出的有功功率；η为储能系统的充放电效率；Kloss为单位网损成本；Iij为电网支路ij的电流；Rij为支路ij的电阻；Ω表示配电网中所有节点的集合；Nt表示调度时段总数；Kprice(t)为t时刻的分时电价；Pgrid(t)表示t时刻流入配电网的有功功率；Pij表示从节点i向节点j流出的有功功率；Pjk表示从节点j向节点k流出的有功功率；Qij表示从节点i向节点j流出的无功功率；Qjk表示从节点j向节点k流出的无功功率；Pj为节点j净负荷有功功率；Qj为节点j净负荷无功功率；Rij表示节点i和节点j间线路的电阻值；Xij表示节点i和节点j间线路的电抗值；PLj为节点j原始负荷的有功功率；QLj为节点j原始负荷的无功功率；为节点j的电动汽车充电负荷；为节点j的静止无功补偿装置发出的无功功率；表示节点j储能装置的充电功率；表示节点j储能装置的放电功率；iij表示支路i→j的电流幅值的平方项；ui表示节点i电压幅值的平方项；umin为节点电压下限的平方值；umax为节点电压上限的平方值；imax是支路电流上限的平方值；表示节点j储能变流器允许的最大充放电功率；λj表示节点j储能装置的充放电状态，取1时表示放电，取0时表示充电；Estorage(0)为储能在调度初始时刻的容量，和为储能在运行过程中允许的最大和最小剩余容量；为t时刻节点j的静止无功补偿装置发出的无功功率；表示静止无功补偿装置的最大补偿容量。

【专利技术属性】
技术研发人员：胡代豪，吴国诚，刘一欣，郭力，倪筹帷，
申请(专利权)人：天津大学，国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：天津;12