【技术实现步骤摘要】
一种考虑配电网约束的电氢充注一体站选址定容方法及装置
[0001]本专利技术属于交通能源规划领域，尤其涉及一种考虑配电网约束的电氢充注一体站选址定容方法及装置。
技术介绍
[0002]电氢充注一体站作为电动汽车与氢燃料电池汽车的基础配套之一，影响着新能源汽车的应用水平，对电
‑
氢充注一体站进行科学合理的规划，不仅能够减少其投资建设费用，减少占地面积，缓解新能源汽车大量接入对配电网带来的冲击，还能让新能源汽车用户享受便捷的充注服务，对新能源汽车产业的发展有着积极的促进作用，具有重要的现实意义。
[0003]然而，目前关于电
‑
氢充注一体站布局规划的研究对充注站服务区域的划分往往不够合理，且多采用传统粒子群优化算法对模型进行求解，可能面临陷入局部最优点、迭代后期收敛速度慢等问题。上述问题会导致电氢充注一体站布局规划不合理，使得部分新能源汽车用户的充电加氢需求无法得到满足。
技术实现思路
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种考虑配电网约束的电氢充注一体站选址定容方法及装置，通过粒子群算法求解充电、加氢、电网约束下目标函数最优值，得到电氢充注一体站的选址定容方案。
[0005]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0006]一种考虑配电网约束的电氢充注一体站选址定容方法，包括如下步骤：
[0007]步骤S1：采用人工神经网络的奇异谱分析法SSA
‑
ANN对未来城市规划区内交通流量进行预测，将历史城市...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种考虑配电网约束的电氢充注一体站选址定容方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：采用人工神经网络的奇异谱分析法SSA
‑
ANN对未来城市规划区内交通流量进行预测，将历史城市交通路口汽车流量数据作为输入数据，进而计算电动汽车的电需求量和氢燃料电池汽车的氢需求量；步骤S2：根据充电设备、加氢设备、配电网约束，建立以电氢充注一体站建设投资成本、运行维护成本、站内网损与氢损费用、辅道建设成本、用户平均每年在去往充注站路程中的损耗成本之和最小的电氢充注一体站选址模型；步骤S3：结合步骤S1中得到的交通路口的电动汽车充电需求量和氢燃料电池汽车的氢需求量，将有需求的交通路口设为Voronoi生长点，通过Voronoi图划分电氢充注站一体站服务区域，利用粒子群算法求解得到综合成本最小的电氢充注一体站选址定容方案。2.根据权利要求1所述的一种考虑配电网约束的电氢充注一体站选址定容方法，其特征在于，所述的步骤S1包括：步骤S11：将城市交通路口处历史车辆数据按一维时间序列进行编排，时间频率为1分钟一天的车辆数序长度为1440，一天的时间序列为x1,x2,
…
，x
1440
，设置窗口长度为L，根据长度构造出交通路口处车辆序列{X}的轨迹矩阵：其中：K＝N
‑
L+1,即X为L
×
K的轨迹矩阵且步骤S12：对矩阵X进行奇异值分解，将矩阵X分解为X＝UΣV
T
；令S＝XX
T
，对S进行特征值分解得到特征值λ1＞λ2…
＞λ
L
≥0以及对应特征向量U1、U2、
…
、U
L
，它们均为原序列的奇异谱，且满足公式：式中：U、V分别成为左矩阵和右矩阵，均为单位矩阵，满足UU
T
＝1，VV
T
＝1；步骤S13：根据公式(3)将L个成分分成c个不相交的组，分别表示不同的趋势成分：X＝X
L1
+
…
+X
Lc (3)式中：U
m
为步骤S12矩阵S分解特征向量；步骤S14：计算序列X
i
在U
m
上的投影：
式中：x
i
表示轨迹矩阵X的第i列，投影指X
i
所表达的时间演变在原序列中x
i+1
、x
i+2
、
…
、x
i+L
时段的权值；重构序列的和应与原序列相等，步骤S15：构建三层ANN神经网络：第一层定义为输入层，建立N个节点神经元，用来接收重组后的矩阵轨迹，将历史年份中相应天数的交通路口节点车流量时间序列作为输入数据；第二层定义为隐藏层，建立24个节点；第三层为输出层，用于输出交通路口节点t时刻车流量；步骤S16：通过下式描述电动汽车与氢燃料电池汽车的充电需求量与加氢需求量：T时间段内路口节点j的充电需求：T时间段内路口节点j的加氢需求：式中：表示路口节点j在t时刻的交通流量；q
′
j
表示T时间段内路口节点j的充电需求；q
′
j
′
表示T时间段内路口节点j的加氢需求；k
ev
为电动汽车占汽车总量的比例；k
hev
为氢燃料电池汽车占汽车总量的比例；k
cd
为所有电动汽车中需要充电的电动汽车所占的比例，即电动汽车的充电率；k
hcd
为所有氢燃料电池汽车中需要加氢的汽车所占的比例，即氢燃料电池汽车的加氢率；P
ev
为电动汽车电池的平均容量；P
hev
为氢燃料电池的平均容量。3.如权利要求2所述的一种考虑配电网约束的电氢充注一体站选址定容方法，其特征在于，步骤S2包括：步骤S21：以电氢充注一体站以建设投资成本、运维维护成本、站内网损费用、充注一体站站内辅助道路建设成本、用户平均每年在去往电
‑
氢充注一体站路程中的损耗成本之和最小为目标构建电
‑
氢充注一体站选址定容模型，表示为：式中：C表示电
‑
氢充注一体站建站运行至目标年份的总成本；C
1i
表示折算至规划年限的目标年电
‑
氢充注一体站固定建设成本，其中包括变压器、充电桩、电解槽、压缩机、储氢罐、加氢机以及其他建设成本；C
2i
表示电
‑
氢充注一体站年运行维护成本；C
3i
表示电
‑
氢充注一体站中充电过程中网损费用与压缩氢、充注氢的损失费用之和；C
4i
表示电氢充注一体站的辅道建设费用；C
5i
表示电动汽车、氢燃料电池汽车去往电
‑
氢充注一体站的路程损耗成本；C
1i
＝(e
i
a1+u
i
b1+f
i
a2+v
i
b2+h
i
c2+w
i
d2+c
i
)λ
其中：式中：e
i
为充注站i配置的变压器数量；a1为变压器的单价；u
i
为充注站i配置的充电机数量；b1为充注站中充电桩的单价；f
i
为充注站i配置氢压缩机的额定功率；a2为氢压缩机单位功率的单价；v
i
为充注站i配置的加氢机数量；b2为充注站中的加氢机的单价；h
i
为充注站i储氢罐额定储氢容量；c2为充注站中储氢罐单位容量价格；w
i
为充注站i配置电解槽的额定功率；d2为电解槽单位功率的价格；c
i
为充注站i的基建费用；r0为贴现率；z为充注站i的运行年限；C
2i
＝(e
i
a1+u
i
b1+f
i
a2+v
i
b2+h
i
c2+w
i
d2+c
i
)η式中：该项成本表示了电
‑
氢充注一体站的日常维护、设备损耗、员工投入维护以及工资等成本；运用折算系数，将运行维护成本折算至初期投资考虑；η表示上述折算系数；式中：C
Fe
和C
Cu
分别为变压器的铁耗和铜耗；C
L
为充注站充电机内的线路损耗折算到每台充注站的损耗值；C
D
为单台充注站的充电桩充注损耗；k1为充注站内多台充电桩的同时率；T
v
为充注站平均每天的有效充注时间；p0为充注站向电力公司支付的购电电价；f
i
为压缩机数量；n
i
为充注站加氢机数量；γ
comp
是压缩机的氢损耗；分别为压缩机、单台加氢机平均每天压、注氢的数量；γ
tank
是加氢机的氢损耗；k2为充注站内多台加氢机的同时率；p1为充注站向制氢工厂购买氢价格；式中：ξ
g
为单位长度的道路投资费用；l
i
为充注站i与交通路口间新建进出站的辅道长度；C
5i
＝h1+h2其中：其中：式中：∑L
i,ev
和∑L
i,hev
分别为充注站i的服务范围内所有交通路口到充注站i的电动汽车和燃料电池汽车的综合距离；g
ev
和g
hev
分别为电动汽车和氢燃料电池汽车单位电量、氢气的行驶里程；k为用户出行时间价值，可由规划区内居民的平均收入估算得到；v
ev
和v
hev
分别为电动汽车和氢燃料电池汽车的平均行驶速度；步骤S22：确定电
‑
氢充注一体站选址模型需要满足的约束条件：(1)电
‑
氢充注一体站数量约束：
N
min
≤N≤N
max
式中：N
min
和N
max
分别为规划区内所允许建设的充注站数量的最小值和最大值；(2)电
‑
氢充注一体站内充电桩数量约束：u
min
≤u
i
≤u
max i＝1,2,
…
,N式中：u
min
和u
max
分别为充注站所允许配置的充电桩数量的最小值和最大值；(3)电
‑
氢充注一体站内加氢机数量约束：v
min
≤v
i
≤v
max i＝1,2,
…
,N式中：v
min
和v
max
分别为充注站所允许配置的加氢机数量的最小值和最大值；(4)电
‑
氢充注一体站之间的距离约束：D
min
≤D
ij
≤D
max i,j＝1,2,
…
,N,i≠j式中：D
ij
为充注站i与充注站j之间的直线距离；D
min
和D
max
分别为充注站i与充注站j之间的最小距离和最大距离；(5)交通路口到电氢充注一体站的距离约束：d
ij
≤d
max i＝1,2,
…
,N,j＝1,2,
…
,N
cross
式中：d
max
为交通路口到充注站的最大距离；N
cross
为交通路口数量；(6)电解槽制氢约束：(6)电解槽制氢约束：(6)电解槽制氢约束：(6)电解槽制氢约束：式中：为充注站i在一年中t时刻电解槽的输入功率；H
H
为氢气的高热值(3.509KW
·
h/m3)；为充注站i在t时刻电解槽的氢气生产率；η
elec
为电解槽能源转化效率；Γ
i,elec
为充注站i中电解槽的制氢能力(kg/h)；Γ
i,elec
、分别表示充注站i中电解槽制氢速率下限与上限；(7)压缩机设备约束：在t时刻充注站i中氢压缩机消耗的功率为：为：为：式中：为电
‑
氢充注站i在t时刻流入压缩机的氢气量；为压缩机在参考工作压力下的功率；β
comp
为压缩机的正常工作压力；β0为标准大气压力；为压缩机的参考工
作压力；γ
comp
为从电解槽到压缩机的氢气耗散率；为充注站i加氢机在t时刻电解槽的氢气生产率；(8)储氢罐设备约束：(8)储氢罐设备约束：(8)储氢罐设备约束：(8)储氢罐设备约束：式中：和分别为电
‑
氢充注一体站i在t时刻和t+1时刻储氢罐的氢气储存量；为电
‑
氢充注一体站i在t时刻的氢气需求量；为电
‑
氢充注一体站i中加氢机在t时刻流入储氢罐的氢气量；γ
tank
为从压缩机到储氢罐的氢气耗散率；h
i
为储氢罐容量；h
i
为充注站i储氢罐额定储氢容量下限；为充注站i储氢罐额定储氢容量上限；(9)配电网络允许接入的新能源汽车最大电功率约束：P
Ci
＝Q
i
+M
i
·
H
H
式中：P
Ci
为电氢充注一体站i的电功率；为配电网允许接入的电动汽车与氢燃料电池汽车最大电功率；(10)节点电压幅值的上下限约束：V
imin
≤V
i
≤V
imax
,i＝1,2,...,M式中，V
i
为配电网节点i的电压幅值；V
imin
和V
imax
分别是该节点电压幅值的上、下限；M为所研究的配电网的节点数目；(11)馈线最大电流约束:|I
ij
|≤I
ijmax
,i,j＝1,2,
…
,M式中：I
ij
和I
ijmax
分别是配电网中馈线ij的电流和允许流过的最大电流；步骤S23：根据城市交通中未来车流量计算得到规划区内新能源汽车中电动汽车充电需求和新能源汽车中氢燃料电池汽车的氢需求，从而构建定容模型：汽车中氢燃料电池汽车的氢需求，从而构建定容模型：式中：Q
i
表示电
‑
氢充注一体站i在T时间段内满足的充电需求；ρ1为充注站的充电充能裕度；P1为单台充电桩的额定充电功率；k
1,x
为充电桩的充电效率；k1为充注站中充电桩同时充电率；T
v
为充注站平均每天的有效充注时间；M
i
表示电
‑
氢充注一体站i在T时间段内满足的氢需求量；为单台加氢机一天的平均加氢量；[]为向上取整符号。
4.如权利要求3所述的一种考虑配电网约束的电氢充注一体站选址定容方法，其特征在于，步骤S3包括：步骤S31：初始化粒子群，设置种群大小为N，迭代次数为Y，粒子维数为D，学习因子为c1、c2，使用线性递减权重法修改惯性权重ω，ω可表示为：其中，ω
max
和ω
min
分别为ω的最大值和最小值；Y为当前迭代次数；Y
max
为最大迭代次数；步骤S32：根据城市规划区域内电动汽车电量与为满足氢燃料电池汽车制氢所需电量的地理位置，结合城市交通路口，将电氢充注一体站建立在有电能需求的附近交通路口处，并将交通路口作为电氢充注一体站的初始站址；步骤S33：随机产生n
c
个电氢充注一体站站址坐标，并编译为粒子群初始位置；步骤S34：以电氢充注一体站站址为生长点作Voronoi图来划定各电氢充注一体站服务区域，然后根据服务区域内新能源汽车充电加氢需求，采用定容模型确定电
‑
氢充注一体站站内需配置充电桩加氢机的数量；步骤S35：分别计算折算至规划年限的目标年电
‑
氢充注一体站固定建设成本C
1i
、电
‑
氢充注一体站年运行维护成本C
2i
、电
‑
氢充注一体站中充电过程中网损费用与压缩氢、充注氢的损失费用之和C
3i
、电
‑
氢充注一体站的辅道建设费用C
4i
、电动汽车、氢燃料电池汽车去往电
‑
氢充注一体站的路程损耗成本C
5i
，然后计算电
‑
氢充注一体站建站运行至目标年份的总成本C，将其作为粒子的函数值，最后找出个体极值P
best
和全局极值G
best
；对于不满足约束条件的粒子，使用罚函数法对其进行处理；步骤S36：更新粒子的速度和位置，若没有达到最大迭代次数，则转至步骤S34进行循环迭代，直到达到最大迭代次数；步骤S37：输出电
‑
氢充注一体站选址定容最优方案。5.一种实现权利要求1
‑
4之一所述的考虑配电网约束的电氢充注一体站选址定容方法的装置，其特征在于，包括：汽车电氢需求计算模块：采用人工神经网络的奇异谱分析法SSA
‑
技术研发人员：袁铁江，计力，杨恒，田雪沁，杨馥源，
申请(专利权)人：国网经济技术研究院有限公司国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。