計(jì)入可入網(wǎng)電動(dòng)汽車的配電網(wǎng)用戶光伏電站的容量最優(yōu)配置方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)分布式發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種計(jì)入可入網(wǎng)電動(dòng)汽車的 光伏電站的容量?jī)?yōu)化配置方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 對(duì)于用電需求較大、采用分時(shí)電價(jià)的用戶，合理建設(shè)光伏電站，可從節(jié)省電費(fèi)與國(guó) 家補(bǔ)貼兩方面獲利，再加上環(huán)境友好，再生可持續(xù)利用的優(yōu)點(diǎn)，光伏發(fā)電是未來(lái)新能源發(fā)展 與推廣的重要方向。
[0003] 光伏電站并網(wǎng)有三種方式："全部自發(fā)自用"、"自發(fā)自用，余電上網(wǎng)"、"全部上網(wǎng)"。 對(duì)于"自發(fā)自用，余電上網(wǎng)"和"全部上網(wǎng)"兩種方式，由于不能加入儲(chǔ)能裝置，用戶不能管理 光伏并網(wǎng)系統(tǒng)中的能量流動(dòng)，因此其收益與光伏電站的裝機(jī)容量正相關(guān)，不存在最優(yōu)容量。 而對(duì)于"全部自發(fā)自用"方式，用戶可以通過(guò)加入儲(chǔ)能裝置來(lái)合理管理系統(tǒng)能量流動(dòng)，對(duì)其 用電需求能起到"削峰填谷"的效果，節(jié)省用電費(fèi)用。為使用戶獲利達(dá)到最大，需要計(jì)算出 用戶光伏電站的最優(yōu)配置。
[0004] 未來(lái)隨著電動(dòng)汽車的普及，1天24h當(dāng)中90%的電動(dòng)車輛都可以入網(wǎng)參與 V2G(vehicle-to-grid)服務(wù)，在V2G服務(wù)時(shí)間段內(nèi)，電動(dòng)汽車的電池作為儲(chǔ)能裝置并網(wǎng)，可 以被光伏電站用戶充分利用。
[0005] 在光伏發(fā)電的最優(yōu)容量計(jì)算方法方面，目前的算法多注重算法的先進(jìn)性，導(dǎo)致計(jì) 算過(guò)程繁瑣，且難以判斷計(jì)算結(jié)果是局部最優(yōu)還是全局最優(yōu)，所以可靠性難以定論。因此， 需要建立一套具有工程推廣價(jià)值，可靠性較高的，且計(jì)算簡(jiǎn)單的光伏電站的優(yōu)化配置方法， 為新能源發(fā)電的設(shè)計(jì)提供參考。
[0006] 對(duì)于光伏發(fā)電的數(shù)學(xué)模型，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和遺傳算法可以參考現(xiàn)有方法：
[0007] 1)光伏發(fā)電的數(shù)學(xué)模型
[0008] Ppv=q*S*R*[ 1-0. 005 (T-25)]
[0009] S - PpVm/PpVml
[0010] 其中，Ppv為光伏陣列的輸出功率，n為光伏的額定轉(zhuǎn)換效率，S為光伏陣列的面積 (!!^，!^為光伏組件傾斜面上的太陽(yáng)輻照強(qiáng)度"/^^^為光伏組件溫度丨攝氏度彡斤^^為 每平方米光伏的峰值輸出功率（見廠商技術(shù)參數(shù)）；ppvm為用戶采用的面積為S平方米的光 伏陣列的峰值輸出功率。
[0011]由此模型可見，只要輸入光伏的額定轉(zhuǎn)換效率n，光伏陣列的面積s，光伏組件 傾斜面上的太陽(yáng)輻照強(qiáng)度R，光伏組件溫度T，就可以得到光伏陣列的輸出功率。對(duì)于給 定型號(hào)的光伏組件，其性能參數(shù)-光伏最大功率Ppvm與面積S成正比。（YonaA，Senjyu T，F(xiàn)unabashiT.Applicationofrecurrentneuralnetworktoshort-term-ahead generatingpowerforecastingforphotovoltaicsystem[C].IEEEPowerEngineering SocietyGeneralMeeting，2007)。
[0012] 2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
[0013] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù) 學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過(guò)調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而 達(dá)到處理信息的目的。以樣本來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即設(shè)定好網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，各個(gè)神經(jīng)元的賦活函 數(shù)，以及訓(xùn)練函數(shù)及學(xué)習(xí)率等參數(shù)，初始化網(wǎng)絡(luò)后，以樣本輸入值輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到相 應(yīng)的輸出后與樣本的輸出值相比較，根據(jù)誤差來(lái)修正網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)一定次數(shù)和一段時(shí)間的訓(xùn) 練，誤差達(dá)到預(yù)定范圍內(nèi)即訓(xùn)練完畢，以此得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很準(zhǔn)確的模擬樣本中輸入 輸出之間的關(guān)系。
[0014] 3)遺傳算法
[0015] 遺傳算法是根據(jù)自然界生物染色體進(jìn)化的數(shù)學(xué)模型，它是模仿染色體的基因在自 然進(jìn)化的過(guò)程中進(jìn)行選擇、交叉和變異生成下一代種群。以遺傳算法搜尋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)值 操作的步驟是：確定輸入變量的維數(shù)與目標(biāo)函數(shù)，給定輸入變量的取值范圍，確定種群規(guī) 模、最大遺傳代數(shù)、優(yōu)化目標(biāo)精度，以及選擇交叉算子等參數(shù)。這樣就可以通過(guò)軟件的計(jì)算 輸出目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值和最優(yōu)值對(duì)應(yīng)的輸入。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0016] 本發(fā)明的目的是針對(duì)采用自發(fā)自用并網(wǎng)方式的光伏電站，提出一種計(jì)入可入網(wǎng)電 動(dòng)汽車后的光伏容量最優(yōu)配置方法，實(shí)現(xiàn)用戶的利益最大化。
[0017] 本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題是采用以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：
[0018] 一種計(jì)入可入網(wǎng)電動(dòng)汽車的光伏電站最優(yōu)容量的配置方法，步驟如下：
[0019] 1)用戶確定輸入?yún)?shù)：
[0020]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種計(jì)入可入網(wǎng)電動(dòng)汽車的光伏電站最優(yōu)容量的配置方法，其特征在于，該方法包 含如下步驟： 1)用戶輸入下列參數(shù)：
2)對(duì)于給定的光伏電站容量一光伏電站峰值功率Ppvm、蓄電池容量旬和電動(dòng)汽車電 池容量馬貴的配置；W系統(tǒng)運(yùn)行條件為約束，W用戶的日運(yùn)行成本為目標(biāo)函數(shù)，建立電能 調(diào)度日優(yōu)化模型： 目標(biāo)函數(shù)；minf=fg"d+fabans+fp_loss 其中，f表示光伏電站用戶的日運(yùn)行成本，fgW表示光伏電站用戶向電網(wǎng)購(gòu)電的費(fèi)用，fabans表示光伏電站丟棄多余的產(chǎn)電的懲罰成本，fp_lDss表示蓄電池同時(shí)充放電的懲罰成本 和電動(dòng)汽車同時(shí)充放電的懲罰成本之和；
其中，Cgdd(k)表示第k個(gè)時(shí)刻的電價(jià)，Pgw(k)表示第k個(gè)時(shí)刻電網(wǎng)向光伏電站用戶提 供的電量；
其中，Cab。^表示光伏電站丟棄多余的產(chǎn)電的懲罰因子，Pabans似表示第k個(gè)時(shí)刻光伏電 站丟棄多余的產(chǎn)電量；
其中，Cp-lws= 2*CabaM，CpiDss表示包含蓄電池和電動(dòng)汽車的儲(chǔ)能裝置，同時(shí)充放電的 懲罰因子，rii表示蓄電池的充電效率，n2表示蓄電池的放電效率，n3表示電動(dòng)汽車的 充電效率，n4表示電動(dòng)汽車的放電效率，Pba_ch(k)表示蓄電池第k個(gè)時(shí)刻的充電功率， Pi?_dk似表示蓄電池第k個(gè)時(shí)刻的放電功率，Pv2e_eh(i)表示電動(dòng)汽車第i個(gè)時(shí)刻的充電功 率，Pv2e_dkW表示電動(dòng)汽車第i個(gè)時(shí)刻的放電功率，a表示電動(dòng)汽車參與V2G服務(wù)的開始 時(shí)刻，b表不電動(dòng)汽車參與V2G服務(wù)的結(jié)束時(shí)刻；約束條件一 電能平衡 Pgrid似 +Pba-dis似 +Pv2G-dis似-Pba-ch似 _Pv2G-ch似-Pabans似-Pi似-Ppv似 (0《a《k《b《24,kG腳 Pgrid似 +Pba-di日似-Pba-化似-Paba。日似二Pi似-PpV似 (0《k《a-1或b+1《k《24,kG腳 其中，a表不電動(dòng)汽車參與V2G服務(wù)的開始時(shí)刻，b表不電動(dòng)汽車參與V2G服務(wù)的結(jié)束 時(shí)刻，Pgdd似表示第k個(gè)時(shí)刻電網(wǎng)向用戶供應(yīng)的電能，Pba_dk(k)表示第k個(gè)時(shí)刻蓄電池的 放電功率，Pb3_th似表示第k個(gè)時(shí)刻蓄電池的充電功率，Pv2c_eh似表示電動(dòng)汽車第k個(gè)時(shí)刻 的充電功率，Pv2e_dk似表示電動(dòng)汽車第k個(gè)時(shí)刻的放電功率，Pi似表示第k個(gè)時(shí)刻用戶的 預(yù)測(cè)用電負(fù)荷，PpV似表示第k個(gè)時(shí)刻光伏陣列預(yù)測(cè)的輸出電能，似表示第k個(gè)時(shí)刻 產(chǎn)電多余量； 約束條件二 蓄電池運(yùn)行約束
其中，氏似表示第k個(gè)時(shí)刻蓄電池的剩余能量，Pba_dk(k)表示第k個(gè)時(shí)刻蓄電池的放 電功率，Pba_th(k)表示第k個(gè)時(shí)刻蓄電池的充電功率，巧r表示蓄電池運(yùn)行的最大功率限 審IJ，ni表示蓄電池的充電效率，n康示蓄電池的放電效率，巧W表示蓄電池的儲(chǔ)能容量，wcr和wcr分別表示蓄電池的最小和最大儲(chǔ)能狀態(tài)； 約束條件= 電動(dòng)汽車運(yùn)行約束
取電動(dòng)汽車入網(wǎng)的初始儲(chǔ)能狀態(tài)為：
取電動(dòng)汽車離網(wǎng)前儲(chǔ)能狀態(tài)約束為：
其中，a表不電動(dòng)汽車參與V2G服務(wù)的開始時(shí)刻，b表不電動(dòng)汽車參與V2G服務(wù)的結(jié)束 時(shí)刻，Ev2c；a)表示第i個(gè)時(shí)刻電動(dòng)汽車的剩余能量，Pv2e_dkW表示第i個(gè)時(shí)刻電動(dòng)汽車的 放電功率，Pv2c_th(i)表示第i個(gè)時(shí)刻電動(dòng)汽車的充電功率，/T品表示電動(dòng)汽車運(yùn)行的最大功 率限制，ns表不電動(dòng)汽車的充電效率，n4表不電動(dòng)汽車的放電效率，寫進(jìn)表不電動(dòng)汽車的 儲(chǔ)能容量，SOqm完和品分別表示電動(dòng)汽車的最小和最大儲(chǔ)能狀態(tài)； 約束條件四 電網(wǎng)供應(yīng)電能約束
(1《k《24,kG腳 其中，Pgtid(k)表示第k個(gè)時(shí)刻電網(wǎng)向用戶供應(yīng)的電能，巧r表示電網(wǎng)供應(yīng)的最大功率 限制； 約束條件五 光伏產(chǎn)電多余量約束 Paba旭化）>0 (1《k《24,kG腳 其中，Pgbans(k)表示第k個(gè)時(shí)刻產(chǎn)電多余量； 求解滿足上述5個(gè)約束條件的目標(biāo)函數(shù)，可得到系統(tǒng)每天的優(yōu)化調(diào)度方案； 3) 在步驟2)得到的日優(yōu)化調(diào)度方案的基礎(chǔ)上，計(jì)算光伏電站用戶的年凈收益，用戶的 年凈收益由安裝光伏電站后節(jié)省的電費(fèi)和國(guó)家補(bǔ)貼之和減去光伏電站一年的發(fā)電成本得 到；
其中，fuwt表示光伏電站用戶的年凈收益，P1似表示第k個(gè)采樣時(shí)刻用戶的預(yù)測(cè)用電 負(fù)荷，Pgtid似表示第k個(gè)時(shí)刻電網(wǎng)向用戶供應(yīng)的電能，Cgdd(k)表示第k個(gè)采樣時(shí)刻電網(wǎng)向 用戶售電的價(jià)格，PpY(k)表示光伏第k個(gè)采樣時(shí)刻的發(fā)電功率，CpYwb表示光伏發(fā)電的補(bǔ)貼， CpY表示光伏的發(fā)電成本，Ppym表示光伏電站的裝機(jī)容量，nPV表示光伏的使用年限； 當(dāng)分布式電源組合；光伏電站峰值功率Ppvm，蓄電池容量寫，電動(dòng)汽車電池容量 馬?:ri確定后，可得到光伏電站用戶的年凈收益； 4) 采用不同的分布式電源的容量組合Ppvm、與."W和辟'莫，'代入步驟2)，3)得到相應(yīng)的 用戶凈收益，W此作為輸入輸出數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再W遺傳算法捜尋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)值， 即得到使用戶年凈收益最大的光伏電站最優(yōu)裝機(jī)組合； 按照下列步驟，采用不同的分布式電源的容量組合，即光伏電站峰值功率PpVm，蓄電池 容量ifW，電動(dòng)汽車電池容量馬賀：
其中Ppvm的上限巧r=巧胃，巧max為用戶用電負(fù)荷的最大值； Q聲E!。細(xì)K E嫌姑紐瓶 其中巧的上限
Pi似為每個(gè)采樣時(shí)刻的用電負(fù)荷值； T7t〇tal ^ r'total may. ^ ^^V2G^ ^V2G 其中反的上距
Pi似為每個(gè)采樣時(shí)刻的用電負(fù)荷值； 按照下列步驟改變PpVm,i亨W，辟：；f的值，得到相應(yīng)的用戶年凈收益fuwt; Stepl.j= 1 ; Step2.il= 1 ; Step3.i2 = 1 ; Step4.i3 = 1 ;
j=j+1 ; 將Ppvm，巧"^所產(chǎn)代入步驟1)和。中，得到相應(yīng)的fuse準(zhǔn)； Step6.i3 =i3+l; 若i3《21，則返回step5 ; Step7.i2 =i2+l; 若i2《21，則返回step4 ;steps,il=il+1 ； 若il《21，則返回step3 ; 把W上得到的213組Ppvm,巧卸;;；；"/，fuwt向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本來(lái)訓(xùn)練神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠代表輸入值Ppvm,巧M，辟某^和輸出值fuwt的關(guān)系； 由遺傳算法捜尋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局最優(yōu)解，從而得到最優(yōu)的分布式電源容量。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種計(jì)入可入網(wǎng)電動(dòng)汽車的光伏電站最優(yōu)容量的配置方法，涉及電力系統(tǒng)分布式發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先以用戶日發(fā)電成本最小為目標(biāo)，結(jié)合各機(jī)組運(yùn)行約束條件，建立優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，得到用戶側(cè)年凈收益，再改變分布式電源的容量帶入優(yōu)化模型中計(jì)算，得到相應(yīng)年凈收益，并以此作為輸入輸出樣本來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以由遺傳算法搜尋得到最優(yōu)的分布式電源容量。優(yōu)點(diǎn)是：構(gòu)建了計(jì)入可入網(wǎng)電動(dòng)汽車的光伏電站系統(tǒng)的日優(yōu)化調(diào)度模型，給出了計(jì)算使用戶獲利最大的最優(yōu)配置方法。其中將系統(tǒng)的日優(yōu)化問(wèn)題簡(jiǎn)化為線性規(guī)劃問(wèn)題，大大簡(jiǎn)化了計(jì)算，具有一定的工程參考價(jià)值。
【IPC分類】G06Q10-04
【公開號(hào)】CN104794533
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510171244
【發(fā)明人】謝東, 杜治, 張籍, 劉美華, 專祥濤, 康巧萍, 張軒昂
【申請(qǐng)人】國(guó)家電網(wǎng)公司, 國(guó)網(wǎng)湖北省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院, 武漢大學(xué)
【公開日】2015年7月22日
【申請(qǐng)日】2015年4月10日