风光储一体电动汽车充电站混合储能容量优化配置.pdf
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1、摘要院 针对大规模电动汽车(electricvehicle,EV)接入配电网引起联络线功率波动过大的问题,提出风光储一体电动汽车充电站的混合储能容量优化配置模型。首先,考虑 EV 充电需求,确定联络线协议功率和混合储能系统(hybridenergystoragesystem,HESS)总功率;然后,利用鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)优化的变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)对 HESS 的总功率进行分解,根据不同功率临界点得到蓄电池和超级电容的充放电功率指令,采用蜣螂优化算法(dungbeetleopti
2、mizer,DBO)求解以蓄电池和超级电容的额定容量为优化变量的年综合成本最小模型,获得最优的储能容量配置和功率分配方案。基于某风光储一体 EV充电站进行算例分析,验证了所提方案的经济性和合理性,结果表明,EV充电站配置HESS相较单一储能降低了年综合成本。关键词院 电动汽车曰风光储充电站曰混合储能曰鲸鱼优化算法曰变分模态分解曰容量优化曰蜣螂优化算法中图分类号院 U469.72文献标识码院 A文章编号院 2095 原 0926(圆园23)03 原 园园24 原 园7Optimal allocation of hybrid energy storage capacity for wind-sol
3、ar-storageintegrated electric vehicle charging stationZHENG Huhu1袁2袁 YE Jianhua1袁2袁YANG Genghuang1袁2袁 LUO Fengzhang3渊1.School of Automation and Electrical Engineering袁 Tianjin University of Technology and Education袁 Tianjin 300222袁China曰 2.Tianjin Key Laboratory of Information Sensing and Intelligen
4、t Control袁 Tianjin University of Technology andEducation袁 Tianjin 300222袁 China曰 3.Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education袁 Tianjin University袁Tianjin300072袁 China冤Abstract院In response to the problem of excessive power fluctuation caused by the integration of a large number ofelectric
5、vehicles渊EV冤 into the distribution grid袁 this paper proposes an optimization configuration model for hybrid en鄄ergy storage capacity used in wind and solar integrated EV charging stations.First袁 the protocol power of the liaison lineand the total power of the hybrid energy storage system渊HESS冤 were
6、determined considering EV charging requirements.Then袁 the variational mode decomposition 渊VMD冤 optimized by whale optimization algorithm 渊WOA冤 was used to decom鄄pose the total power of HESS.The charging and discharging power instructions of the battery and supercapacitor wereobtained according to di
7、fferent power critical points袁 and the dung beetle optimizer 渊DBO冤 algorithm was used to solvethe annual comprehensive cost minimization model with the rated capacity of the battery and supercapacitor as the opti鄄mization variable袁 to obtain the optimal storage capacity configuration and power alloc
8、ation scheme.Based on a casestudy of a wind-solar-storage integrated EV charging station袁 the results show that the configuration of HESS reducesthe annual comprehensive cost compared with a single energy storage袁 which verifies the economic feasibility and ratio鄄nality of the proposed scheme.Key wo
9、rds院 electric vehicle曰 wind-solar-storage charging station曰 hybrid energy storage曰 whale optimization algorithm曰variational mode decomposition曰 capacity optimization曰 dung beetle optimizer风光储一体电动汽车充电站混合储能容量优化配置郑虎虎1,2,叶剑华1,2,杨耿煌1,2,罗凤章3(1.天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院,天津300222;2.天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室,天津
10、300222;3.天津大学智能电网教育部重点实验室,天津300072)收稿日期院 2023-06-18基金项目院 国家自然科学基金资助项目(51977140).作者简介院郑虎虎(1998),男,硕士研究生,研究方向为电动汽车充电站规划与运行优化.通信作者:叶剑华(1979),男,讲师,博士,硕士生导师,研究方向为人工智能、电力系统自动化等,.第 33 卷第 3 期圆园23 年 9 月天 津 职 业 技 术 师范 大 学 学 报允韵哉砸晕粤蕴 韵云 栽陨粤晕允陨晕 UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATIONVol.33No.3Sep.2023DOI:10.195
11、73/j.issn2095-0926.202303005第 3 期随着全球经济和人口的不断增长,能源消耗也在快速增加,电动汽车(electric vehicle,EV)可以实现城市的节能减排,因此 EV 的推广和使用已经成为了许多国家的政策目标之一。但是,EV 只通过电网充电存在电网联络线功率波动过大、不能实现有效节能1等问题。随着分布式可再生能源和储能技术的发展,将分布式可再生能源和储能技术应用到 EV 充电站规划成为解决以上问题的有效方法。如文献2对电动汽车和光伏系统接入配电网时所需储能容量进行配置,考虑 EV 有序充放电,以电网出力峰谷差最小为目标函数建立优化模型。文献3提出了一种考虑
12、EV 充电负荷和分布式储能选址定容的多阶段联合规划模型,在满足电动汽车充电需求的基础上降低了配电网扩展规划成本。上述文献大都只考虑 EV 充电站配置储能的总容量和总功率,但忽略了储能本身高昂的投资成本,储能经济性考虑不足。鉴于此,本文提出 EV 充电站混合储能系统(hybridenergy storage system,HESS)替代单一储能,并对电动汽车充电站 HESS 的功率分配和容量优化进一步研究。首先,通过蒙特卡洛模拟电动汽车典型日充电负荷曲线,进而计算联络线净负荷曲线,通过设置联络线协议功率得到混合储能总功率4,HESS 使用超级电容-蓄电池为储能器件。采用鲸鱼优化算法(whaleo
13、ptimizational gorithm,WOA)优化的变分模态分解(varia-tional mode decomposition,VMD)得到不同功率临界点对应的蓄电池和超级电容的功率分配指令,建立以年综合成本最低为目标的混合储能额定功率和额定容量模型。采用蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)5求解该模型,获得最优的混合储能配置方案。最后,以某风光储一体EV充电站验证所提方案的经济性。1风光储一体 EV 充电站1.1EV充电站的结构风光储一体 EV 充电站系统的结构如图 1 所示。充电站结构由光伏发电、风力发电、HESS(蓄电池和超级电容)、充电桩和 AC/
14、DC 双向变换器组成,通过变压器接入配电网。直流快充可快速向 EV 提供电能,本文假定所有充电桩均为直流负荷。HESS 和分布式光伏发电系统接入直流母线向电动汽车充电桩供电,通过 AC/DC 变换器与交流母线相连。分布式风电系统接入交流母线,通过 AC/DC 变换器向电动汽车和混合储能系统供电。EV 充电站与配电网进行功率交换。1.2电动汽车充电负荷特性1.2.1电动汽车行驶特性本文假设电动汽车用户与普通燃油车用户的用车习惯一致,基于美国出行调查(national householdtravel survey,NHTS6)中汽车出行相关数据,通过数据拟合,得到电动汽车日行驶里程概率密度和起始充
15、电时间概率密度,分别如式(1)和式(2)所示,电池容量概率分布为均匀分布。根据不同的 EV 电池容量确定其概率密度为7fd(s)=1s1滓d2仔姨exp(lns-滋d)22滓d2蓸蔀(1)式中:s 为日行驶里程(km);滋d和滓d分别为 EV 日里程概率分布函数的期望和标准差,与 EV 类型相关8。ft(t0)=1滓t2仔姨exp-(t0-滋t)22滓t2蓸蔀滋t-12 t0 241滓t2仔姨exp-(t0+24-滋t)22滓t2蓸蔀0 t0 滋t-12扇墒设设设设设设设设设设缮设设设设设设设设设设(2)式中:t0为起始充电时刻;滋t和滓t分别为 EV 起始充电时刻概率分布函数的期望和标准差。
16、1.2.2基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷计算通过上述概率分布,可按以下计算流程得到电动汽车的日负荷曲线。初始化 EV 数量,根据不同概率分布随机抽取电池容量、充电功率和日行驶里程,计算出行结束时刻的电池剩余容量得到单台电动汽车充电负荷,计算每一台 EV 的充电负荷累加得到电动汽车充电总负荷功率。1.3混合储能系统总功率计算在电动汽车充电站均为直流快充的充电方式下,t时刻系统内直流侧净负荷功率为 Pdc(t),系统净负荷功率为 PNet(t),表达式为Pdc(t)=PEV(t)-PPV(t)(3)配电网风力发电交流母线直流母线蓄电池超级电容光伏发电电动汽车充电负荷AC/DC变换器图 1EV
17、充电站结构郑虎虎袁等院 风光储一体电动汽车充电站混合储能容量优化配置25天 津 职 业 技 术 师范 大 学 学 报第 33 卷PNet(t)=Pdc(t)/浊ac/dc-Pwt(t)Pdc(t)逸0Pdc(t)/浊ac/dc-Pwt(t)Pdc(t)0嗓(4)式中:t 为时刻;PEV(t)为电动汽车负荷功率;Pwt(t)为风机发电功率;PPV(t)为光伏发电功率;浊ac/dc为 AC/DC 换流器的换流效率,联络线协议功率 PAgr(t)为净负荷功率 PNet(t)的 60 min 平均值,并根据联络线交互功率的上下限对联络线协议功率进行修正。本文通过对混合储能系统容量的优化配置将联络线功率
18、约束在联络线协议功率范围内以保证系统正常运行,HESS 总功率表达式为9PHESS(t)=(PNet(t)-PAgr(t)/浊ac/dPNet(t)逸PAgr(PNet(t)-PAgr(t)浊ac/dcPNet(t)PAgr嗓(5)式中:PHESS(t)为混合储能系统总功率。PAgr(t)有两种工作模式。模式 1:PAgr(t)取正时风光出力不能满足电动汽车充电需求,EV 充电站需要向电网购电。模式 2:PAgr(t)取负时风光出力大于电动汽车用电需求,EV 充电站向电网送电。配置混合储能的目的是使联络线实际功率在两种运行模式下都维持在联络线协议功率范围内。2混合储能容量优化配置模型2.1基于
19、WOA-VMD的功率分配2.1.1变分模态分解VMD 是一种将复杂信号分解为多个具有中心频率和有限带宽的固有模态函数(intrinsic mode func-tions,IMF)的方法,能够对非线性平稳信号进行有效的分析和处理。每个 IMF 被定义为一个调幅调频信号,其频率和振幅随时间变化。VMD 的目标是找到一组 IMF,使得它们的线性组合等于输入信号,且每个IMF 的带宽尽可能小10。在 VMD 分解中,最重要的参数是分解层数(K)和惩罚因子(琢),而 VMD 的问题是信号的分解层数需要人为确定,主观性较强,分解后的 IMF 容易发生模态混叠,不利于 HESS 功率分配指令的确定和储能设备
20、的健康运行。2.1.2WOA-VMDWOA 的特点是收敛性强、寻优速度快、参数少,使用 WOA 对 VMD 参数进行寻优,以包络熵值最小作为适应度函数11,优化变量为分解个数(K)和惩罚因子(琢)。包络熵12可表示为Ep=Nsn=1移着(n)lg着(n)着(n)=a(n)Nsn=1移扇墒设设设设设设设设缮设设设设设设设设(6)式中:Ep为包络熵;a(n)为经过 VMD 分解的 K 个模态分量 Hilbert 变换解调后的包络信号;着(n)为归一化得到的概率分布序列;N 为采样点个数13。通过 WOA-VMD 对混合储能系统总功率序列进行分解,得到 K 个 IMF,并确定高低频分界点。考虑蓄电池
21、和超级电容各自的储能特性,对 HESS 的总功率序列分解得到的高频部分由超级电容存储,低频部分由蓄电池存储。蓄电池充放电功率指令为 Pb0(t),超级电容充放电功率指令为 Psc0(t),uj(t)为对应的模态分量,功率指令取正时放电,取负时充电14,表达式为Pb0(t)=Kj=b+1移uj(t)着Psc0(t)=Kj=1移uj(t)扇墒设设设设设设设缮设设设设设设设(7)2.2额定容量与额定功率的优化2.2.1年综合成本目标函数本研究所建年综合成本最小模型忽略换流器损耗,模型中所有成本系数均已折算为等年值。系统年综合成本包括系统初始建设成本和投入使用之后的运行成本和维护成本,本文以电动汽车充
22、电站混合储能系统年综合成本最小为目标建立模型。目标函数为minCHESS=minCB+CSC(8)式中:CHESS、CB、CSC分别为混合储能、蓄电池和超级电容的年综合成本。CB=姿(1+姿)YB(1+姿)YB-1(KB1PBN+KB2EBN+KB3EBN)(9)CSC=姿(1+姿)YSC(1+姿)YSC-1(KSC1PSCN+KSC2ESCN+KSC3ESCN)(10)式中:KB1、KB2、KB3分别为蓄电池的单位功率成本、单位容量成本和运行维护成本;KSC1、KSC2、KSC3分别为超级电容的单位功率成本、单位容量成本和运行维护成本;YB、YSC为蓄电池和超级电容的运行寿命15-16;姿
23、为贴现率。2.1.2容量与功率约束剩余容量约束:将储能容量限制在合理的范围内,可维持储能系统持续运行并延长其使用寿命。蓄电池和超级电容剩余容量分别由式(11)和(12)表示为EB(t)=EB(t-驻t)-Pb0(t)驻t 浊BPb0(t)0EB(t)=EB(t-驻t)-Pb0(t)驻t浊BPb0(t)逸0EBmin臆EB(t)臆EBmax扇墒设设设设设设缮设设设设设设(11)26第 3 期郑虎虎袁等院 风光储一体电动汽车充电站混合储能容量优化配置ESC(t)=ESC(t-驻t)-PSC0(t)驻t 浊SCPSC0(t)0ESC(t)=ESC(t-驻t)-PSC0(t)驻t浊SCPSC0(t)逸
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