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含电动汽车的配电网双重不确定性网架规划方法

汇报人：

2024-01-25

目录

CONTENTS

引言

电动汽车与配电网概述

双重不确定性分析方法

网架规划方法

含电动汽车的配电网建模与仿真

网架规划方案评价与优化

结论与展望

引言

电动汽车的普及和快速发展对配电网规划提出了新的挑战。

传统配电网规划方法难以适应电动汽车带来的双重不确定性（充电负荷不确定性和分布式电源出力不确定性）。

因此，研究含电动汽车的配电网双重不确定性网架规划方法具有重要意义。

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然而，现有方法在处理双重不确定性方面仍存在不足，难以满足实际工程需求。

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国内外学者在电动汽车充电负荷建模、分布式电源出力建模以及配电网规划方法等方面进行了广泛研究。

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目前，针对含电动汽车的配电网规划方法主要集中在确定性规划和随机规划两个方面。

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本文提出了一种含电动汽车的配电网双重不确定性网架规划方法。

首先，建立了考虑电动汽车充电负荷和分布式电源出力的双重不确定性模型。

其次，基于该模型，提出了一种基于场景生成和削减技术的配电网网架规划方法。

最后，通过算例分析验证了所提方法的有效性和实用性。

电动汽车与配电网概述

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随着环保意识的提高和技术的进步，电动汽车市场规模不断扩大，预计未来几年将持续增长。

电动汽车市场规模

电池技术、充电设施、智能驾驶等方面的技术不断创新，为电动汽车的发展提供了有力支持。

电动汽车技术发展趋势

各国政府纷纷出台政策，鼓励电动汽车的研发、生产和应用，推动电动汽车产业的快速发展。

政策支持

随着电动汽车的大规模接入，配电网的负荷将显著增加，需要合理规划配电网网架结构以应对负荷增长带来的挑战。

负荷增长

电动汽车充电具有随机性和间歇性，将导致配电网峰谷差加大，影响电力系统的稳定运行。

峰谷差加大

电动汽车充电设施的接入可能对配电网的电能质量产生影响，如电压波动、谐波等。

对电能质量的影响

双重不确定性分析方法

由于电动汽车充电行为受到多种因素影响，如用户出行习惯、充电设施布局等，导致充电负荷具有随机性和波动性。

电动汽车充电负荷不确定性

可再生能源（如风电、光伏）出力受到天气、季节等自然因素影响，具有间歇性和不可预测性。

可再生能源出力不确定性

通过建立概率分布模型描述电动汽车充电负荷和可再生能源出力的不确定性，如正态分布、威布尔分布等。

利用蒙特卡罗模拟方法对概率分布模型进行抽样，生成大量随机样本，用于评估配电网的运行风险和经济效益。

蒙特卡罗模拟

概率分布模型

模糊集合理论

灰色系统理论

将电动汽车充电负荷和可再生能源出力视为灰色系统，利用灰色差分方程、灰色预测模型等方法对其不确定性进行建模和预测。这些方法能够在数据不完整或信息不明确的情况下，提供有效的决策支持。

通过引入模糊集合和模糊隶属度函数，将电动汽车充电负荷和可再生能源出力的不确定性转化为模糊量，便于进行模糊推理和决策。

网架规划方法

灵敏度分析和场景生成

通过灵敏度分析识别关键不确定因素，生成多个场景以考虑不确定性对网架规划的影响。

确定性优化方法

采用确定性优化算法（如线性规划、遗传算法等）求解网架规划问题，得到最优网架结构。

基于确定性方法的网架规划

传统方法通常基于确定性负荷预测和电源规划，以经济性、可靠性和灵活性为目标进行网架规划。

算例描述

选择具有代表性的配电网算例，包括不同规模的配电网、不同类型的电动汽车和可再生能源等。

规划结果比较

比较传统网架规划方法和考虑双重不确定性的网架规划方法在算例中的应用效果，包括经济性、可靠性和灵活性等方面的指标。

敏感性分析

分析关键参数（如电动汽车渗透率、可再生能源出力波动性等）对网架规划结果的影响，评估不同方法的鲁棒性和适应性。

含电动汽车的配电网建模与仿真

电动汽车充电负荷建模

考虑电动汽车的充电功率、充电时间、充电方式等因素，建立电动汽车充电负荷模型。

介绍蒙特卡洛模拟方法的基本原理和步骤，包括随机变量的生成和模拟过程的实现。

蒙特卡洛模拟方法

在含电动汽车的配电网模型中，应用蒙特卡洛模拟方法进行随机潮流计算，分析电动汽车充电负荷对配电网潮流的影响。

随机潮流计算

对随机潮流计算的结果进行统计分析，包括节点电压、线路功率、网损等指标的概率分布和期望值等。

计算结果分析

网架规划方案评价与优化

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经济性指标

技术性指标

环境性指标

社会性指标

考虑投资成本、运行维护费用等经济性因素，评估规划方案的经济合理性。

包括供电可靠性、电压质量、线损等技术参数，衡量配电网的运行性能。

考虑公众接受度、社会效益等因素，评价规划方案的社会价值。

评估规划方案对环境的影响，如减少温室气体排放、提高能源利用效率等。

层次分析法（AHP）

通过构建层次结构模型，将复杂问题分解为多个简单