[发明专利]一种适用于光储式电动汽车充电站的车网互动优化方法

说明书

本发明公开了一种适用于光储式电动汽车充电站的车网互动优化方法，包括构建充电站日前车网互动优化模型，计算充电站日前储能设备计划出力值；计算下个控制时刻各充电桩的实际出力值以及储能设备出力值。本发明可以有效缩减站级电动汽车充电时间，提升站级储能设备的经济收入以及确保站级电动汽车充电负荷在站级台变的额定功率范围内，继而达到保护配网台变的目的。

技术领域

本发明涉及一种适用于光储式电动汽车充电站的车网互动优化方法，属于电动汽车充电控制领域。

背景技术

目前，我国已经建设了许多光储式电动汽车充电站以满足电动汽车的充电需求，这些充电站大多缺乏车网互动策略，例如储能设备通常按照日前计划进行运行，而实际的电动汽车充电负荷与日前预测的负荷往往有所偏差，由于缺乏车网互动算法，导致储能设备的实际运行效果与预期的产生偏差，无法充分发挥储能设备的效能，尤其当充电站的电动汽车过多时，储能设备将无法自动响应这些负荷，仍然按照储能计划进行运行，无法起到缩减电动汽车充电时间的作用。此外，这些充电站通常缺乏对充电桩设备出力进行主动控制，仅依赖充电桩自身的保护装置进行安全性的保护，而且这些保护通常只在极端不安全情况下进行动作，通常无法感知充电站配网负荷越过台变额定限制的情况。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种适用于光储式电动汽车充电站的车网互动优化方法。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种适用于光储式电动汽车充电站的车网互动优化方法，包括，

构建充电站日前车网互动优化模型，计算充电站日前储能设备计划出力值；

计算下个控制时刻各充电桩的实际出力值以及储能设备实际出力值。

充电站日前车网互动优化模型为，

0≤P_grid(t)≤P_rated (1d)

M^-≤SoC(t)≤M⁺ (1f)

其中，C_grid(t)为第t时刻配网峰谷电价值，t＝1,2,3,...,24，P_L(t)为第t时刻充电负荷预测值，P_PV(t)为第t时刻光伏出力预测值，P_grid(t)为第t时刻配网侧出力值，式(1a)为优化目标，即储能设备经济收入最大；

为第t时刻储能设备计划出力值，SoC(t)为第t时刻储能设备的SoC值，E_S是储能设备的容量值，P_rated为台变的额定功率，分别为储能设备出力下限值和上限值，M^-,M⁺分别为储能设备SoC下限值和上限值。

计算充电站日前储能设备计划出力值的过程为，

1)设定储能设备充放电基本规则，即谷充电、峰放电以及平即可充电也可放电；

2)计算储能设备进行放电的时刻；

3)随机生成初始种群染色体，种群数为N，设置最大后代数N^off；

4)运用自适应遗传算法对式(1a)～(1f)进行求解，得到储能设备计划出力值；

5)对各放电时刻的储能设备计划出力值进行修正；