[发明专利]一种综合考虑电动汽车充电站及分布式能源的微电网规划方法

权利要求书

1.一种综合考虑电动汽车充电站及分布式能源的微电网规划方法，其特征在于：通过建立以交通满意度最高、系统总成本最低以及系统网损最小为目标的优化规划模型，求解得到所需的规划方案，具体步骤如下：

步骤1，建立交通网络路径选择模型；基于电动汽车车主充电的便利性，将拥堵程度和充电时间计入距离得到加权距离W_s,d，从而建立计及行驶时间的交通网络的路径选择模型，通过Floyd算法求取最短路径；

步骤2，建立交通网络中电动汽车充电站选址的满意度模型；将充电站视为交通网络中需要覆盖网络的交通流量，将p-中值模型与最大覆盖选址模型结合，从而使充电站优化配置到网络中来满足最大的需求，其数学模型如下：

目标函数：

约束条件：

∑_j∈Jx_j＝p

∑_q∈A(q)f_qY_q≤C_jx_j

其中，Z为交通满意度指标，ω为p-中值模型与最大覆盖选址模型折中的权重值，取[0,1]内的小数；P_i为在起始点i的流量需求；d_ij为节点ij之间的权重距离；X_ij表示ij之间是否存在设施，存在则X_ij＝1，否则X_ij＝0；f_q为网络中起点到终点路径q的交通流量；如果满足f_q，Y_q为1，否则为0；C_j为每个汽车充电站的配置容量；

步骤3，建立考虑时序特性的分布式电源模型；选取分布式电源出力数据进行经验模态分解，再通过支持向量机法得到数据预测结果，进而随机模拟出分布式电源时序特性图，并通过在分布式电源处加装储能装置来平抑波动；

步骤4，建立优化规划模型；建立系统总费用最小、网络损耗最小和交通满意度最高三目标数学模型如下：

目标函数：

其中，C为系统的总成本；为每个DG和电动汽车充电站的投资成本；为系统运行所需的燃料费用；为排放物的污染惩罚；P为系统的网损；I_ij(t)为节点ij之间的电阻；Z为交通满意度，即步骤(2)的目标函数，Z越小代表交通满意度越高；

步骤5，求解得到规划方案；引进组合适应度选择机制和自适应网格的存档机制，形成多目标自由搜索算法，并对目标函数求解得到Pareto解集，依靠求解得到的交通满意度最高、系统总成本最小以及系统网损最小三种极端目标的解，得到所需的规划方案。

2.如权利要求1所述的一种综合考虑电动汽车充电站及分布式能源的微电网规划方法，其特征在于：所述的步骤1中建立路径选择模型时，对于所有电动车行驶在交通网络，考虑到以任一点为起始点，到达除了起始点之外的任意终点的行为,既考虑了包括需要充电和不需要充电两种情况，还考虑路径的长短和行驶的时间，并将行驶时间和充电时间折算进距离中记为加权距离；

当中途不需要充电时，加权距离为W_O,T＝d_O,T+αT_O,T；当中途需要充电时，加权距离为W_O,T＝d_O,C+d_C,T+αT_O,C+αT_C,T+αT_C；其中，W_O,T为电动汽车从O点驶向T点的加权距离；T_O,C和T_C,T为电动汽车从O点行驶到充电站以及从充电站行驶到T点的行驶时间，d_O,C为O点到充电站C的真实距离；d_C,T为充电站C到T点的真实距离，d_O,T为O点到T点的真实距离，T_O,C为为电动汽车从O点行驶到T点的行驶时间；T_C为在充电站C点的充电时间；α为时间折算距离系数；由电动汽车行驶所经过的各个节点的权重之和来求取，权重的大小代表各个节点交通的拥堵情况。