速度；已知條件包括區(qū) 域內(nèi)配電網(wǎng)日負(fù)荷以及電動汽車的充換電負(fù)荷；
[0077] 3-2)根據(jù)約束條件來修改粒子位置；
[0078] 3-3)計(jì)算粒子群的適應(yīng)度，即目標(biāo)函數(shù)，記錄粒子個(gè)體最好位置和群體最好位 置；
[0079] 3-4)根據(jù)粒子群算法的粒子速度和位置更新公式更新粒子速度和位置；
[0080] 3-5)檢查粒子位置是否超過限值，是則返回步驟3-2)，反之則轉(zhuǎn)入步驟3-6);
[0081] 3-6)計(jì)算粒子群的適應(yīng)度，更新并記錄粒子最優(yōu)位置和群體最最優(yōu)位置；
[0082] 3-7)判斷是否達(dá)到預(yù)設(shè)結(jié)束條件，是則停止計(jì)算，并輸出此時(shí)粒子位置，即一體化 電站與電網(wǎng)互動的充放電功率P (t)，反之則返回步驟3-4)。
[0083] 進(jìn)一步，步驟3-4)中所述粒子速度和位置更新公式具體為：
[0084] VjJ1 =0JVjj +cLrand^(pbestj(l -xkId)+c2randk2{gbestkL, -xkld)
[0085] x^=xi+v^
[0086] 式中，vIdk是v是粒子I在第k次迭代中第d維的速度；《為慣性權(quán)重 ；Cl、c2是學(xué) 習(xí)因子，按照經(jīng)驗(yàn)常取h = c2 = 2 fand^，rand2k是[0, 1]之間的隨機(jī)數(shù)；xIdk是粒子I在 第k次迭代中第d維的位置；pbest Idk是粒子I個(gè)體極值點(diǎn)在第d維的坐標(biāo)；gbestIdk是整 個(gè)群體全局極值點(diǎn)在第d維的坐標(biāo)。
[0087] 以某地區(qū)配電網(wǎng)的日負(fù)荷為例，如圖2所示。區(qū)域內(nèi)接入了一座最大儲能電池容 量為8Mffh的充儲放一體化電站，其電動汽車的日充換電負(fù)荷如圖3所示。
[0088] 根據(jù)圖2和圖3可得，該地區(qū)的電網(wǎng)日負(fù)荷的峰荷時(shí)段為11:00-15:00,谷 負(fù)荷時(shí)段為04:00-07:00 ;而電動汽車的充換電峰荷時(shí)段10:00-14:00,谷負(fù)荷時(shí)段為 03:00-06:00,兩者變化趨勢大致一致。這樣的變化趨勢，會導(dǎo)致峰值負(fù)荷出現(xiàn)重疊，增大電 網(wǎng)峰谷差，出現(xiàn)"峰上加峰"現(xiàn)象，降低了電網(wǎng)負(fù)荷率，使得電網(wǎng)負(fù)荷波動進(jìn)一步加大，不利 于電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。
[0089] 區(qū)域內(nèi)優(yōu)化前日負(fù)荷為配電網(wǎng)日負(fù)荷與電動汽車日充換電負(fù)荷疊加。圖4所示為 采用優(yōu)化方法后，與優(yōu)化前配電網(wǎng)日負(fù)荷的對比曲線圖。由圖4可知，區(qū)域電網(wǎng)考慮了電動 汽車充換電負(fù)荷后的日負(fù)荷出現(xiàn)峰負(fù)荷的時(shí)段大概為12:00-14:00,谷負(fù)荷的時(shí)段大概為 05:00-07:00。此外，與未考慮電站的優(yōu)化方法相比，采用本發(fā)明的優(yōu)化方法制定一體化電 站充放電計(jì)劃后，電網(wǎng)日負(fù)荷得到明顯改進(jìn)，降低了電網(wǎng)峰負(fù)荷，增大了電網(wǎng)谷負(fù)荷，能有 效規(guī)避規(guī)?；妱悠嚦潆娊o電網(wǎng)帶來的負(fù)荷波動，平抑電網(wǎng)峰谷差。
[0090] 為了不失一般性，本發(fā)明還分別對儲能電池容量為4Mffh、5Mffh、5. 5Mffh、6Mffh、7Mffh 等不同容量的一體化站進(jìn)行了仿真，進(jìn)一步研究了一體化站儲能電池容量的變化對優(yōu)化策 略結(jié)果的影響。圖5為電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差減少率與一體化站容量的關(guān)系。
[0091] 從圖5中可以看出，儲能容量為4Mffh、5Mffh、5. 5Mffh、6Mffh、7Mffh、8Mffh時(shí)，電網(wǎng)峰谷 差減少率分別為：5. 4%、9. 4%、10. 5%、13. 1%、15. 1%。電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差減少率變化與充 儲放一體化站儲能系統(tǒng)容量的變化正相關(guān)，隨著容量的增加而逐漸增加，容量為4MW時(shí)，電 網(wǎng)負(fù)荷峰谷差減少率最小，為5. 4%，容量為8MW時(shí)，電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差減少率最大為15. 1%， 其余容量時(shí)，則介于兩者之間。但這種正相關(guān)不是線性關(guān)系，而是開始增加較快，后面增加 較慢，具體為4MW~6MW時(shí)增加比較快，增長的幅度較大，6MW~8MW增加較慢，增長的幅度 較小。這可能主要是因?yàn)橐惑w化電站儲能系統(tǒng)容量越大，參與電網(wǎng)調(diào)節(jié)的能力就越強(qiáng)，電池 放電量增多使得其損耗成本增大，優(yōu)化方法為降低其損耗成本，不得不采取折衷的方法，減 慢了削峰填谷能力的增長幅度。
[0092] 圖6本發(fā)明優(yōu)化方法與未計(jì)及電池?fù)p耗的優(yōu)化方法下儲能電池?fù)p耗成本與儲能 電池容量的比較。從圖中可知，本發(fā)明優(yōu)化方法下，一體化站儲能電池容量為4Mffh、5Mffh、 6Mffh、7Mffh、8Mffh時(shí)，電池?fù)p耗成本分另ij為1053元、1184元、1464元、2012元、5150元。而在 不計(jì)及電池?fù)p耗成本優(yōu)化方法下，電池?fù)p耗成本分別為1489元、1681元、1976元、2768元、 7004元。電池?fù)p耗成本隨著一體化站儲能電池容量增加而增加。這主要是因?yàn)殡S著一體化 站儲能電池容量的增加，所需要的電池必然增加，則在單個(gè)電池?fù)p耗成本一定的情況下，總 的電池?fù)p耗成本也會增加。此外，本發(fā)明優(yōu)化方法下的電池?fù)p耗成本明顯低于不計(jì)及電池 損耗成本優(yōu)化方法，采用本發(fā)明提出的優(yōu)化方法，能在盡可能平抑負(fù)荷波動、削峰填谷的同 時(shí)，還能有效減小一體化站電池?fù)p耗成本，顯著提高充儲放一體化站運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性，當(dāng)未來隨 著電動汽車的普及，充儲放一體化站的數(shù)量和容量大量增加時(shí)，降低電池?fù)p耗成本給一體 化站所帶來的經(jīng)濟(jì)效益就會相當(dāng)可觀。
[0093] 從上面的結(jié)果可以看出，利用本發(fā)明一種電動汽車充儲放一體化電站運(yùn)行的優(yōu)化 控制方法，能顯著降低電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差，為電網(wǎng)提供削峰填谷等輔助服務(wù)。一體化電站參與 電網(wǎng)輔助服務(wù)的能力與電站儲能系統(tǒng)容量成正相關(guān)關(guān)系，即容量越大，一體化站參與電網(wǎng) 輔助服務(wù)的能力越強(qiáng)，削峰填谷效果就越顯著。與未計(jì)及電池?fù)p耗成本的優(yōu)化方法相比，本 發(fā)明優(yōu)化方法在降低電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差下，還可以進(jìn)一步降低充儲放一體化電站的電池?fù)p耗 成本，是一種經(jīng)濟(jì)、可靠的優(yōu)化控制方法。
[0094] 最后說明的是，以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參照較 佳實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技 術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本技術(shù)方案的宗旨和范圍，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明 的權(quán)利要求范圍當(dāng)中。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 用于優(yōu)化電動汽車充儲放一體化電站充放電功率的方法，其特征在于，具體步驟如 下： 1) 確定一體化電站以電網(wǎng)峰谷差和電池?fù)p耗成本最小為優(yōu)化目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)； 2) 構(gòu)建一體化電站的充放電功率、電池容量和備用容量的約束條件； 3) 結(jié)合步驟1)中所述目標(biāo)函數(shù)和步驟2)中所述的約束條件，構(gòu)建最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，并 利用粒子群算法求該最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，得到每一時(shí)段一體化電站與電網(wǎng)互動的最優(yōu)充放電 功率。2. 如權(quán)利要求1所述的用于優(yōu)化電動汽車充儲放一體化電站充放電功率的方法，其特 征在于，步驟1)中所述以電網(wǎng)峰谷差和電池?fù)p耗成本最小為優(yōu)化目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算 方法為 Plx (t) = Ply (t) +Plc (t) +P (t) 24 t:=l F = min [ a (maxPlx (t) _minPlx (t)) + β C] 式中，Ply(t)為區(qū)域電網(wǎng)的日負(fù)荷，Plx(t)為電網(wǎng)經(jīng)一體化站調(diào)節(jié)后的負(fù)荷，C為一體 化電池?fù)p耗成本，rd為由單位放電功率折合的電池?fù)p耗費(fèi)率，取0.4，α、β分別為負(fù)荷曲 線峰谷差和電池?fù)p耗成本在優(yōu)化目標(biāo)中所占的權(quán)重，且α + β = 1，P (t)為一體化站與電網(wǎng) 互動的充放電功率，Pi。(t)表示區(qū)域內(nèi)電動汽車的日充換電負(fù)荷。3. 如權(quán)利要求1所述的用于優(yōu)化電動汽車充儲放一體化電站充放電功率的方法，其特 征在于，步驟2)中所述的約束條件為： 2-1) -體化電站與電網(wǎng)互動的充放電功率P(t)的約束條件為： "Pmax =? P (t) =? Pmax 式中，p_表示電網(wǎng)給一體化站充電的最大功率，-p_表示一體化站向電網(wǎng)放電的最大 功率； 2-2) -體化電站的電池容量約束條件為： kQ_彡Q⑴彡Qnax 式中，為一體電站的最大儲能容量，k為備用容量系數(shù)； 2-3)充備用容量的約束條件為： Qb kQmax 式中，Qb為備用容量，Q_為一體電站的最大儲能容量，k為備用容量系數(shù)； 2-4) -體化電站與電網(wǎng)互動的充放電功率P(t)與一體化電站內(nèi)電池容量Q(t)滿足以 下公式： Δ Q = P (t) X t Q(t+1) = Q(t) + AQ-Plc(t) 式中，Pk(t)表示區(qū)域內(nèi)電動汽車的日充換電負(fù)荷。4. 如權(quán)利要求3所述的用于優(yōu)化電動汽車充儲放一體化電站充放電功率的方法，其特 征在于：備用容量系數(shù)k取值為20%。5. 如權(quán)利要求3所述的用于優(yōu)化電動汽車充儲放一體化電站充放電功率的方法，其特 征在于，步驟3)中所述利用粒子群算法求最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的具體方法為： 3-1)輸入已知條件和算法基本參數(shù)，初始化粒子的位置和速度；已知條件包括區(qū)域內(nèi) 配電網(wǎng)日負(fù)荷以及電動汽車的充換電負(fù)荷； 3-2)根據(jù)約束條件來修改粒子位置； 3-3)計(jì)算粒子群的適應(yīng)度，即目標(biāo)函數(shù)，記錄粒子個(gè)體最好位置和群體最好位置； 3-4)根據(jù)粒子群算法的粒子速度和位置更新公式更新粒子速度和位置； 3-5)檢查粒子位置是否超過限值，是則返回步驟3-2)，反之則轉(zhuǎn)入步驟3-6); 3-6)計(jì)算粒子群的適應(yīng)度，更新并記錄粒子最優(yōu)位置和群體最最優(yōu)位置； 3-7)判斷是否達(dá)到預(yù)設(shè)結(jié)束條件，是則停止計(jì)算，并輸出此時(shí)粒子位置，即一體化電站 與電網(wǎng)互動的充放電功率P (t)，反之則返回步驟3-4)。6.如權(quán)利要求5所述的用于優(yōu)化電動汽車充儲放一體化電站充放電功率的方法，其特 征在于，步驟3-4)中所述粒子速度和位置更新公式具體為：式中，vIdk是v是粒子I在第k次迭代中第d維的速度；ω為慣性權(quán)重；Cl、 C2是學(xué)習(xí)因 子，按照經(jīng)驗(yàn)常取h = c2 = 2 fand^，rand2k是[0, 1]之間的隨機(jī)數(shù)；xIdk是粒子I在第k 次迭代中第d維的位置；pbestIdk是粒子I個(gè)體極值點(diǎn)在第d維的坐標(biāo)；gbest Idk是整個(gè)群 體全局極值點(diǎn)在第d維的坐標(biāo)。
【專利摘要】用于優(yōu)化電動汽車充儲放一體化電站充放電功率的方法,通過粒子算法優(yōu)化一體化電站與電網(wǎng)互動功率，能顯著降低電網(wǎng)負(fù)荷的峰谷差，一體化電站參與電網(wǎng)輔助服務(wù)的能力與電站儲能系統(tǒng)容量成正相關(guān)關(guān)系，即容量越大，一體化電站參與電網(wǎng)輔助服務(wù)的能力越強(qiáng)，削峰填谷的效果就越顯著，本發(fā)明還可以進(jìn)一步降低充儲放一體化電站的電池?fù)p耗成本。
【IPC分類】H02J3/32
【公開號】CN105720597
【申請?zhí)枴緾N201410735513
【發(fā)明人】史樂峰, 劉正發(fā), 何國軍, 侯興哲, 周孔均, 周全, 鄭可, 汪會財(cái), 劉永相, 趙杰, 李輝, 陳文禮
【申請人】國網(wǎng)重慶市電力公司電力科學(xué)研究院, 國家電網(wǎng)公司, 重慶大學(xué)
【公開日】2016年6月29日
【申請日】2014年12月5日