一种计及碳排放流的新能源车充能场站协同规划方法

技术领域

本发明涉及电力系统规划领域，特别是涉及一种计及碳排放流的新能源车充能场站协同规划方法。

背景技术

为实现“碳达峰、碳中和”目标，需要加强新能源技术研发和应用，严控碳的总排放量，加快规划建设新型能源体系。由于交通系统与电力系统是全球化石能源消耗及碳排放的两大主体，兼备双重属性的新能源汽车成为了达成“双碳”目标的关键。

新能源汽车类型可以根据燃料种类进行划分，主流是电动汽车(electricvehicle,EV)与氢能汽车(hydrogen vehicle,HV)。尽管新能源汽车在行驶过程中以清洁能源为燃料，实现零碳排，但应当考虑其生命周期及上游充能过程的碳排放。EV的时空特性将影响EV用户的充电选择，从而改变电动汽车充电站的负荷分布，其上游电网发电将会产生大量碳排放。随着绿氢化工技术的发展，HV可以实现源头上的零碳排。但加氢站(hydrogenrefueling station,HRS)建设运营成本昂贵，同时制氢环节会使氢能系统与电力系统产生耦合。因此，充能场站作为新能源车技术发展的关键，需要合理规划其在配电网中的选址及容量，降低因充能负荷分布产生的网络损耗及碳排放成本。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的主要目的在于解决上述背景技术中面临的问题，提供一种计及碳排放流的新能源车充能场站协同规划方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种计及碳排放流的新能源车充能场站协同规划方法，包括：采集数据，以系统年化总成本最低为目标，构建新能源车充能场站协同规划模型，其中，所述新能源车充能场站协同规划模型使用电力系统潮流模型、新能源车有序充能模型、主动管理元素模型和碳排放流模型为协同规划提供约束条件；在满足约束条件的情况下，利用所述新能源车充能场站协同规划模型来确定优选的系统规划和配置方案；可选地，将所述系统规划和配置方案用于进行新能源车充能场站的配置与建设。

在一些实施例中，所述新能源车充能场站协同规划模型以系统年化总成本最低为目标，包括场站投资建设、运营维护成本、损耗成本以及碳排放成本，即

式中：C

在一些实施例中，所述电力系统潮流模型包括：

潮流约束：

式中：P

线路容量/节点电压约束：

式中：

在一些实施例中，所述新能源车有序充能模型包括：

EV有序充电约束：

式中：B

加氢站(HRS)储氢罐约束：

式中：R

在一些实施例中，所述主动管理元素模型包括：

储能装置约束：

式中：

PV约束:

式中：

在一些实施例中，所述碳排放流模型包括：

碳流等式约束：

式中：l

McCormick松弛约束：

式中：

在一些实施例中，所述采集数据包括根据充能场站、车辆登记平台数据获取地区新能源车用户的数量及其行为特征、PV发电出力情况、配网数据信息。

在一些实施例中，采用线性化技术，例如大M法或McCormick松弛将混合整数类型的协同规划模型转化为易于求解的形式。

在一些实施例中，使用CPLEX或GUROBI求解器进行求解，获取变量取值及规划结果。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器执行时，实现所述的计及碳排放流的新能源车充能场站协同规划方法。

本发明具有如下有益效果：

本发明提出一种计及碳排放流的光储充电站及加氢站协同规划方法，能够提高碳排放量在配网系统规划过程中的影响，基于地区新能源车发展现状，以合理、优化的方式来规划建设新能源车充能场站。本发明可为电力公司、新能源产业及新能源车用户的决策提供重要参考和助力获得最优的解决方案，对加快建设低碳电力系统、助力“双碳”目标的实现具有重要现实意义。

本发明实施例的优点主要在于：

1、本发明提出了一种计及碳排放流的新能源车充能场站协同规划方法，该方法将碳排放成本纳入目标函数，实现了碳流及潮流的同步计算。针对面向“双碳”目标的新型电力系统建设，提出的规划方法将碳排放量作为主要影响因素之一，为低碳电力系统建设提供科学依据。

2、本发明能够基于电动汽车用户及氢能汽车用户的时空特性进行充能场站选址优化，确保系统在符合安全约束及低碳规划的要求下得到经济性最优的协同规划结果。

3、本发明对规划新能源车充能设施建设具有重要的实际意义，为相关决策提供了科学依据和参考。

4、针对氢能汽车发展迅速而现阶段相关研究较少的问题，所提出的多类型新能源充能场站协同规划方法考虑了不同类型新能源车的比例，为未来规划提供参考。

总之，本发明提出的计及碳排放流的新能源车充能场站协同规划方法，符合“双碳”目标的内核，能够指导电力公司优化光储充一体化充电站及加氢站的规划和建设，适用于低碳城市配电网规划设计和建设。

本发明实施例中的其他有益效果将在下文中进一步述及。

附图说明

图1为本发明实施例中的低碳配电系统示意图。

图2为应用本发明实施例的技术实施路线流程图。

图3为本发明实施例与不计及碳排放流的规划对比图。

图4为本发明实施例不同PV出力场景下的变电站功率曲线。

图5为本发明实施例不同HV渗透率场景下的电压波动曲线。

图6为本发明实施例ESS及PV各时段出力情况。

具体实施方式

以下对本发明的实施方式做详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。

需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多该特征。在本发明实施例的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

本发明实施例提供一种计及碳排放流的新能源车充能场站协同规划方法，包括：采集数据；基于采集的数据，以系统年化总成本最低为目标，构建新能源车充能场站协同规划模型，其中，所述新能源车充能场站协同规划模型使用电力系统潮流模型、新能源车有序充能模型、主动管理元素模型和碳排放流模型为协同规划提供约束条件；在满足约束条件的情况下，利用所述新能源车充能场站协同规划模型来确定优选的系统规划和配置方案。

在进一步的实施例中，还将所述系统规划和配置方案用于进行新能源车充能场站的配置与建设。

本发明提出的计及碳排放流的光储充电站及加氢站协同规划方法，能够提高碳排放量在配网系统规划过程中的影响，基于地区新能源车发展现状，以合理、优化的方式来规划建设新能源车充能场站。本发明可为电力公司、新能源产业及新能源车用户的决策提供重要参考和助力获得最优的解决方案，对加快建设低碳电力系统、助力“双碳”目标的实现具有重要现实意义。

以下进一步描述本发明具体实施例。

本发明提供一种计及碳排放流的光储充电站及加氢站协同规划设计方法，一个示例性的低碳配电系统的示意图如图1所示。

新能源车充能场站协同规划模型以系统年化总成本最低为目标，包括场站投资建设、运营维护成本、损耗成本以及碳排放成本，即

式中：C

(1)电力系统潮流模型

潮流约束：

式中：P

线路容量/节点电压约束：

式中：

(2)新能源车有序充能模型

EV有序充电约束：

式中：B

HV与EV的不同之处在于制氢、储氢及用氢环节。加氢站通过电解槽制氢从电网获取电能，HV通过补充氢气从加氢站获取氢能，从而实现能量的转化与传递。

加氢站(HRS)储氢罐约束：

式中：R

(3)主动管理元素模型

储能装置约束：

式中：

PV约束:

式中：

(4)碳排放流模型

碳流等式约束：

式中：l

McCormick松弛约束：

式中：

本发明提出了适用于不同类型新能源车渗透率、不同PV出力场景下的主动配电网联合新能源充能场站协同规划方法，其技术实施路线流程如图2所示，其可涉及如下步骤：

1)根据充能场站、车辆登记等平台数据获取地区新能源车用户的数量及其行为特征、PV发电出力情况、配网数据信息；

2)充分考虑地区的差异性，依据地区的低碳减排政策及电能主要来源，确定不同区域的碳排放价格以及发电机组的碳排放强度；

3)采用线性化技术，例如大M法或McCormick松弛将混合整数协同规划模型转化为易于求解的形式；

4)使用求解器，如CPLEX或GUROBI进行求解，获取变量取值及规划结果。

5)分析不同场景下的规划成本及场站选址，对比不同PV出力、不同HV渗透率的应用场景，证明所提出的协同规划方法的有效性。

实例

(1)实施地基本概况

采用我国南方地区某城市片区的47节点配电系统为算例进行分析。该片区可以根据其功能属性划分为四个区域：1)节点1-17属于工业区；2)节点18-33属于居民区；3)节点34-41属于商业区；4)节点42-47属于办公区。

PSCIS包含PV，ESS以及电动汽车充电桩，其建设候选节点为：工业区节点10与16；居民区节点25与26；商业区节点34与35；工业区节点43与44。PSCIS中ESS容量为1.5MWh，其充放电功率最大值分别为200kW与300kW，充放电效率分别为0.9与1.1；EV时空特性是通过对实际数据进行蒙特卡洛方法抽样得到的，包含充电起止时间、目标电量等。

加氢站候选节点为：工业区节点6与14；商业区节点39。由于HV的实际加氢数据无法取得，因此选用大功率快充EV数据模拟HV对电网造成的影响，其功率最大值为200kW。

该示范区的新能源车总数为550辆车。各区域分时电价以该城市分时电价为基准分为三级，1:00-8:00低谷电价为0.248元/度；9:00-11:00与14:00-16:00为0.654元/度；12:00-13:00与17:00-24:00峰时电价为1.112元/度。各区域碳价是以2020年国内碳市场的平均碳价为基础确定的：工业区为50元/吨；居民区为30元/吨；商业区和办公区为40元/吨。

(2)规划结果对比分析

根据算例原始数据，进行配电网充能场站选址规划，其结果如图3所示。此时PV容量为75kW，HV渗透率为8％。

其中，原始规划模型不考虑碳排放成本，即是在不计及碳排放流对规划结果造成的影响下计算得到的。PSCIS选址节点为10263444，加氢站选址节点为14；本发明实施例提出的计及碳排放流的协同规划方法将不同区域的碳排放成本纳入目标函数，图3中b)中黑线的粗细表示该支路的碳流率大小，黑线越粗，则碳流率越大(即随潮流而通过的碳流量越大)。由该模型计算得到的PSCIS选址节点为10162635，加氢站选址节点为14。

综合图3中a)与b)可以看出，计及碳排放流的规划结果中，为降低碳排放成本，PSCIS的选址节点均远离碳流率较大的支路，避免建设在节点碳势较高的节点。两种规划结果进行对比，可以体现出本发明所提规划方法考虑碳排放成本的优势。同时，碳流率的分布结果对该地区低碳电力系统规划及后续扩展具有重要的参考意义与价值。

(3)敏感性分析

考虑到PSCIS中PV在电力系统中能够起到降低负荷峰值、减少网络传输损耗及增加系统稳定性等作用。对不同PV出力场景的投资规划模型进行求解，所得规划结果如表1所示。

表1不同PV出力场景的规划结果

注：HV渗透率为8％。

由表1可知，为保证系统经济性最优，本发明提出的模型基于不同PV容量的PSCIS给出了不同的规划选址方案，体现出本发明所提规划方法的有效性及普适性。同时，随着PV容量增加，碳排放成本不断下降，减少的比例分别为1.00％、4.64％和6.74％，有力证实了引入碳排放流理论对于低碳规划的积极作用；同时，网络损耗成本不断下降，减少的比例分别为3.64％、4.24％和5.58％，体现了PV作为分布式能源的经济效益。

此外，随着制氢技术的发展及氢能汽车规模不断扩大，需要将HV在该地区的渗透率纳入规划考虑因素。对不同HV渗透率场景的投资规划模型进行求解，所得规划结果如表2所示。

表2不同HV渗透率场景的规划结果

注：PV容量为150kW。

由表2可知，不同HV渗透率场景的加氢站选址相同，但由于制氢、加氢环节会使加氢站与电网发生能量交互，改变系统负荷时空分布，所以PSCIS的选址规划结果会发生改变，这体现出本发明所提方法的协同性及有效性。同时，随着HV渗透率上升，网络损耗成本及系统总碳排放成本有所下降，侧面反映出氢能作为清洁能源的优势。但渗透率达到一定程度后，由于制氢环节造成的电能消耗使得所在节点负荷大幅度增加，网损成本将会增加。

时序运行结果分析

以变电站出力及系统整体电压分布情况为例，对不同场景下的系统运行状态进行分析，如图4及图5所示。

由图4可知，PV能够在日间(6h-18h)吸收光能转化为电能并通过PSCIS实现就地消纳，因此一定程度上降低了该地区变电站的有功出力。且随着PV容量增加，降低系统负荷峰值及减少上游电网能源消耗的作用愈加显著。此外，各场景下的PV出力曲线趋势相近，实现了其作为分布式能源的调节功能，但PSCIS选址规划结果均不相同，反映出PV容量是配电网规划的关键因素，证实了本发明所提方法的技术效果。

本发明实施例采用系统节点电压峰谷差与最小节点电压的比值作为电压波动指标。由图5可知，该地区HV的存在会使得系统整体电压波动减小，且随着HV渗透率的上升，在一定范围内，电压波动率降低。该曲线体现出氢能汽车对于配电系统的储能特性，可以在电力系统面临负荷波动或者突发需求时提供平滑的电能输出，减少电压波动。实际上，某地区的HV渗透率对于电压稳定性的影响存在饱和值，例如本发明实施例在15％和20％渗透率场景下的电压波动曲线几乎一致。因此，需要根据区域属性来确定最佳渗透率，并进一步结合协同规划方法，得到加氢站选址规划结果。

同时，图6为PSCIS中主动管理元素ESS及PV的各时段出力图。结合图4及图5可以看出，ESS在系统负荷低谷时期，吸收多余的电能；在负荷高峰阶段进行放电，同时PV出力达到顶峰，为电网提供电能，有效降低了等效负荷峰谷差，利于提升系统稳定性与安全性。

(4)精确性分析

基于线性化潮流平衡方程，实施例所采用的电力系统潮流模型忽略了网络损耗项，以达到在不影响最优解精确性的前提下提高求解效率。表3为采用线性潮流模型所产生的网损成本误差，计算方式为：(模拟网损成本-实际网损成本)/系统总成本。其中，实际网络损耗成本由二阶锥松弛(SOCP)潮流模型计算得出。

表3线性潮流网损成本相对误差

由表3可知，不同场景下的相对误差均在1.5％左右。因此，最优支路潮流模型线性化产生的误差可以忽略，验证了本发明所提的协同规划模型具备较高的计算精确性。

综上，本发明针对低碳电力系统规划提出了计及碳排放流的光储充一体化充电站与加氢站协同规划模型，并对不同光伏出力及氢能汽车渗透率场景下的规划结果进行分析，进而得到主动配电网优化规划方案。其主要的应用场景及应用价值体现于：

1、依据城市的不同类型新能源汽车的比例及发展趋势，电力行业可以依据本技术得到合理的城市配电网规划方案，落实“双碳”目标。

2、算例表明，不同的光伏出力会影响规划结果，光伏行业可根据所在地区的日光站平均强度来判断新能源车充能场站改造建设过程中的光伏装置需求。

3、算例通过不同场景的结果比较和分析，证明了所提出的方法对规划新能源车充能设施建设具有重要的理论和实际意义，建设行业可根据选址规划结果判断发展前景。

4、随着城市配电网中氢能汽车比例的变化，分析不同氢能汽车渗透率对协同规划结果的影响，新能源车行业在进行相关决策时需考虑所在地区的充能场站情况。

5、在电力系统规划领域，电网公司和场站第三方投资商等，使用本发明的技术实现对新能源车充能场站的改造新建。

6、能够指导电力公司基于地区新能源车发展现状，合理规划建设新能源车充能场站，且适用于多区域属性的配网结构设计。

7、可为电力公司、新能源产业及新能源车用户的决策提供参考，对推进建设低碳电力系统、助力国家“双碳”目标实现具有重要借鉴意义。

8、随着城市配电网中氢能汽车比例的变化，分析不同氢能汽车渗透率对协同规划结果的影响，新能源车行业在进行相关决策时考虑所在地区的充能场站情况等。

本发明的背景部分可以包含关于本发明的问题或环境的背景信息，而不一定是描述现有技术。因此，在背景技术部分中包含的内容并不是申请人对现有技术的承认。

以上内容是结合具体/优选的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，其还可以对这些已描述的实施方式做出若干替代或变型，而这些替代或变型方式都应当视为属于本发明的保护范围。在本说明书的描述中，参考术语“一种实施例”、“一些实施例”、“优选实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。尽管已经详细描述了本发明的实施例及其优点，但应当理解，在不脱离专利申请的保护范围的情况下，可以在本文中进行各种改变、替换和变更。