【摘要】：傳統(tǒng)方法多聚焦于充電站的投資成本和收益,忽略了充電用戶(hù)選擇決策對(duì)投資主體規(guī)劃決策的影響,該文提出一種考慮充電站投資收益和充電用戶(hù)效用耦合決策的電動(dòng)汽車(chē)充電站雙層優(yōu)化模型。根據(jù)城市電動(dòng)汽車(chē)種類(lèi)及其出行特性,計(jì)算規(guī)劃區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)充電功率需求,并以充電站投資收益為上層目標(biāo)函數(shù),以充電用戶(hù)滿(mǎn)意度為下層目標(biāo)函數(shù)。引入用戶(hù)選擇決策變量耦合關(guān)聯(lián)上下層模型,使用KKT條件實(shí)現(xiàn)雙單層規(guī)劃模型解耦。綜合粒子群算法的快速搜索能力和變鄰域搜索算法的全局搜索優(yōu)勢(shì),采用混合變鄰域粒子群算法對(duì)解耦模型進(jìn)行求解。最后,算例仿真結(jié)果驗(yàn)證了模型和算法的有效性和可行性。
【圖文】：

5956中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)第37卷座110kV變電站，如圖3所示，變電站A、B和C分別有4回、3回和4回出線(xiàn)進(jìn)入規(guī)劃區(qū)，1#和7#備選點(diǎn)由變電站A的出線(xiàn)引電，2#~4#備選點(diǎn)由變電站B的出線(xiàn)引電，5#、6#和8#備選點(diǎn)由變電站C的出線(xiàn)引電。根據(jù)充電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型即可得到單日充電功率的最大期望值是21.6MW，規(guī)劃區(qū)域在規(guī)劃年的負(fù)荷總量約為290MW。結(jié)合城市交通信息和配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)信息，擬在該區(qū)域新建3~6座電動(dòng)汽車(chē)充電站，規(guī)劃區(qū)域內(nèi)備選點(diǎn)有8個(gè)，具體位置標(biāo)記于圖3中。電動(dòng)汽車(chē)充電站內(nèi)充電機(jī)數(shù)量配置最少為5臺(tái)，最多為18臺(tái)。12345876ABC圖3規(guī)劃區(qū)域道路分布Fig.3Roaddistributionofplanningregion算例所用基本參數(shù)值如表1所示。表1算例參數(shù)值Tab.1Parametervaluesofsimulation參數(shù)數(shù)值參數(shù)數(shù)值μ1155.02d10μ23.2α0.9σ141.53e1/萬(wàn)元10σ20.88e2/(萬(wàn)元/臺(tái)2)3r0/%7κ10.1Timax/h7500κ20.1J5ξ0.4ymax10A/萬(wàn)元300csi/(元/(kW·h))0.6c0/(元/h)20cpi/(元/(kW·h))0.35τ/(元/kW)1.0m200χ100,q/((kW·h)/km)0.154.1規(guī)劃區(qū)域充電站規(guī)劃方案根據(jù)以上基本參數(shù)和VNS-PSO混合算法對(duì)充電站的雙層規(guī)劃模型進(jìn)行求解，，得到規(guī)劃區(qū)域的兩個(gè)電動(dòng)汽車(chē)充電站規(guī)劃結(jié)果如表2所示，括號(hào)里的數(shù)字表示對(duì)應(yīng)充電站充電機(jī)配置數(shù)量。由表2可以看出，方案1的投資收益優(yōu)于方案2，但其用戶(hù)效用值低于方案2。圖3中實(shí)心星標(biāo)記即為方案2，可清晰看到5座充電站位置均勻地分表2充電站優(yōu)化配置結(jié)果Tab.2Optimalallocationresultsofchargingstation方案δi(ai/臺(tái))C/萬(wàn)元C2/萬(wàn)元效用值11(11)、4(13)5(12)、8(11)872.64967.2820421(8)、2(10)5(9)、7(9)、
【作者單位】： 四川大學(xué)電氣信息學(xué)院;國(guó)網(wǎng)四川省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51377111)~~
【分類(lèi)號(hào)】：U491.8

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本文編號(hào)：2527537