基于多目标优化的配电网中电动汽车充放电行为

2019-06-05刘云帆程若楠刘广发袁梓浩周含方

通信电源技术 2019年5期

刘云帆，程若楠，刘广发，袁梓浩，周含方

（山东科技大学，山东济南 250031）

1 分析优化分配问题

分析和处理数据，即利用MATLAB数学软件对统计数据描述标定模板的数据信息进行预测分析，利用多项式拟合正弦曲线的方式预测另外12小时各时段的用电负荷。通过文中的相关约束条件分别建立花费最小和一天网损最小的目标函数。通过分析电路找到网络平衡节点1，利用MATLAB软件可得总输入功率和总网络损耗，结合目标函数得到对应约束条件。使用牛顿-拉夫逊法计算潮流，利用基于NSGA-Ⅱ的多目标优化算法遗传迭代，即可得到最优充放电方案[1]。

2 配网中充电汽车管理的解决思路

总结归纳数据，可获得各节点24小时内不同时刻的基础负荷时刻变化图。通过查阅资料，可得到目标函数。通过分析电路找到网络平衡节点1，利用MATLAB软件得到各节点的基本功率。结合目标函数得到对应约束条件。使用牛顿-拉夫逊法计算潮流，利用基于NSGA-Ⅱ的多目标优化算法遗传迭代。

3 模型的建立

3.1 数据的分析处理

通过MATLAB数学软件分析和处理数据，控制单一节点，即可绘得18:00—06:00的基础负荷时刻变化图，并以此为根据预测出06:00—18:00的基础负荷时刻变化图。最后，依次改变节点，即可获得负荷端24小时内不同时刻的基础负荷时刻变化图，如图1所示。

3.2 模型的建立

最优充放电方案应以电动汽车充电总花费和电网有功损耗最小为前提条件。通过查阅资料，目标函数可表示为：

图1 负荷端的基础负荷时刻变化图

其中，pdisc,i为电车在第i时段的充电有功功率，pcha,i为电车在第i时段的放电有功功率，ps,i为平衡节点在第i时段的有功功率，pload,i为负荷端的有功功率。图2为某居民小区的配线拓扑图。

图2 某居民小区的配线拓扑图

由图2可知，网络节点1为平衡点。已知节点8可通过适时充放电的方式来削峰填谷，减小网损，优化电网。利用MATLAB软件，代入数据，即可直接得出拓扑图中各节点的基本功率[2]。

结合目标函数得到对应的约束条件：

联立式（1），便可建立本文的多目标规划模型。

3.3 模型的求解

对式中的每个节点进行24次牛顿-拉夫逊法潮流计算迭代，图3为其中一次潮流计算的过程。

图3 潮流分析过程图

利用基于NSGA-Ⅱ的多目标优化算法遗传迭代，可得最优充放电方案，如表1所示。

充电开始时刻主要集中在06:00—22:00，而22:00—06:00开始充电的电动汽车数量相对较少，用电量的峰谷受人类影响。若适当改变电价，如用电高峰期时提高电价，同时提高放电价格；用电负荷较小时降低电价，同时降低放电价格。利用波动电价的方式鼓励电动汽车在06:00—22:00放电，在22:00—06:00充电，则可削峰填谷，降低电网压力，减少网损。