一种分布式电源和电动汽车充电站的联合选址定容方法技术

本发明专利技术公开了一种分布式电源和电动汽车充电站的联合选址定容方法，其包括：建立以充电站投资运维费用、网损费用、政府补贴、环境成本以及用户的路程成本最小为目标函数的选址定容模型，目标函数的表达式为：minC＝C1+C2‑

【技术实现步骤摘要】
一种分布式电源和电动汽车充电站的联合选址定容方法


[0001]本专利技术涉及电机规划领域，具体涉及一种分布式电源和电动汽车充电站的联合选址定容方法。

技术介绍

[0002]目前对分布式电源和充电站的协调规划的研究相对较少，然而，考虑分布式电源的电动汽车充电站的联合研究与应用是当下的重要研究方向。将电动汽车充电站和分布式电源有效合理利用，不仅可以使环境以及能源效益最大化，还能增加电网的稳定性和安全性。因此，对分布式电源和电动汽车充电站的联合规划以及更为详细和深入研究具有重要意义。
[0003]分布式电源发电技术和电动汽车技术是涉及能源、控制以及材料等诸多领域的多学科交叉的综合性研究。传统配电网的潮流是单向性流动的，但是大规模分布式电源接入时，单向性就会发生改变，同时由于DG的不确定性和波动性，配电网会出现功率潮流大而这种复杂度取决于配电网中接入的分布式电源的位置和容量，所以科学合理的分布式电源配置方案可以有效提高配电网的可靠性、降低网损以及提高电压质量等；类似的，配电网中接入大规模电动汽车时产生的影响也取决于电动汽车的接入位置和容量。因此本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式电源和电动汽车充电站的联合选址定容方法，其包括：(S1)建立以充电站投资运维费用、网损费用、政府补贴、环境成本以及用户的路程成本最小为目标函数的选址定容模型，目标函数的表达式为：minC＝C1+C2‑
C3‑
C4+C5其中：C1为充电站的年投资运维成本；C2为网损费用；C3为政府补贴；C4为环境成本；C5为用户路程成本；(S2)确定所述选址定容模型的约束条件；(S3)采用改进的鲸鱼优化算法对以及约束条件对选址定容模型进行求解。2.根据权利要求1所述的一种分布式电源和电动汽车充电站的联合选址定容方法，其特征在于：充电站的年投资运维成本包含分布式电源和电动汽车充电站的年投资成本，数学表达式如下所示：C1＝C
INV
+C
OMOM
式中：C1为充电站的年投资运维成本；C
INV
为充电站的年投资建设费用；C
OM
为充电站的年运维型维护费用；n
DG
为分布式电源的待安装节点总数；P
i,WG
为第i个节点的风力电站的安装容量；c
t,WG
为风力电站的单位容量的投资费用；P
i,PV
为第i个节点的太阳能电站的安装容量；c
t,PV
为太阳能电站的单位容量的投资费用；r为贴现率；n1为分布式电源的经济使用年限；n
EVCS
为电动汽车充电站的待安装节点总数；c
g
为电动汽车充电站的固定建设投资成本；P
i,EVCS
为第i个节点的电动汽车充电站的安装容量；c
t,EVCS
为电动汽车充电站的单位容量的投资费用；n2为分布式电源和电动汽车充电站的经济使用年限；N
m
为季节数，取4；d
m
为第m个季节对应的天数；N
s
为场景缩减后的日典型场景数，取4；P
s
为第s个场景发生的概率，取0.25；c
n,WG
为风力电站单位容量的运维成本；c
n,PV
为太阳能电站单位容量的运维成本；c
t,EVCS
为电动汽车充电站单位容量的运维成本；P
i,s,t,WG
为第i个节点风力电站在第s个场景t时刻的实际发电量；P
i,s,t,PV
为第i个节点太阳能电站在第s个场景t时刻的实际发电量。3...

【专利技术属性】
技术研发人员：王培文，沈瑾，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：