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光储充一体化系统容量优化配置方法研究

摘要：电动汽车的发展对于推动双碳目标实现具有重要作用，但是大规模的电动汽车负荷接入电网后，会影响电网的安全运行，光储充一体化系统可以利用光伏系统、充电站和储能系统平衡电动汽车充电负荷引起的波动，故容量优化配置方法的选取对光储充一体化系统的建设与发展至关重要。首先对光储充一体化系统的组成以及光储充一体化充电站发展现状作了简要的概述，列举国内典型的光储充一体化系统示范项目的分布情况。然后分析了电动汽车充电负荷影响因素及基于蒙特卡罗法的电动汽车负荷预测方法。最后比较了几种典型的优化算法应用于系统容量配置的优缺点，以期为科学合理地配置光储充一体化系统的容量提供借鉴。

引言

由于工业的发展，不可再生能源的大量消耗与浪费，使得环境恶化问题日益严重。近年来，随着碳中和、碳达峰目标的逐步落实，加速了电动汽车与储能市场的发展?。我国光伏资源储备量丰富，故面向环保、便捷和安全等目标的“光伏+储能+充电站”一体化系统（简称光储充一体化系统）逐渐受到了人们的青睐。光伏系统可以实现清洁能源的有效利用，储能系统可以存储光伏发电剩余电量，与电网协调配合，缓解电动汽车充电负荷对电网的冲击，充电站作为中间环节，有序控制能量交换。光储充一体化系统对于抑制光伏等可再生能源发电的随机性具有积极的作用，但考虑到其投资经济性，光伏和储能的配置增加了原本就己居高不下的充电站初始投资成本，这使得光储充一体化系统在市场环境下更不经济。所以在实际建设及应用中，需要切实考虑当地的电动汽车充电负荷的分布情况，据此合理配置光伏系统和储能系统的装机容量，降低成本，提高一体化系统的综合效益。首先，掌握区域内的电动汽车充电负荷的分布情况，对于研究光储充一体化系统的容量配置问题至关重要，要全方面考虑电动汽车充电负荷的影响因素，对区域内电动汽车充电负荷进行模拟预测。其次，对于光储充一体化系统容量优化配置问题，较多考虑光储充一体化充电站所带来的经济效益，很少考虑其环境效益和社会效益。当从多角度出发研究光储充一体化系统容量配置时，需要建立多目标函数，此时是一个多目标优化问题，所以在求解时需采用多目标智能优化算法。每种算法都有自己的优劣势与最佳适用场景，可根据实际情况与需求，选择合适的多目标智能优化算法，必要时可选取多种算法进行对比，获得更加合理可靠的装机容量数据。

1光储充一体化系统概述

1.1光储充一体化系统结构

光储充一体化系统通常是由供配电系统、充电系统、监控系统、光伏系统和储能系统组成的微电网系统。供配电系统主要为一次设备和二次设备提供电源；充电系统主要为电动汽车负荷充电；监控系统可实时监测、读取和备份数据；光伏系统将太阳能转化为电能，供充电站内负荷充电；储能系统存储能量，在夜间电价低谷时将低价电能存入储能电池，在白天用电高峰时刻将其送入充电站给电动汽车负荷充电。光储充一体化典型系统结构示意图如图1所示。

1.2光储充一体化充电站发展现状

光储充一体化充电站既可以实现清洁能源的就地消纳，也能够实现削峰填谷等辅助功能，有效提高电网运行时的可靠性与安全性。随着光伏产业发展日益成熟，充电站能量管理策略愈加完善，储能技术和电动汽车产业不断进步，进一步解决了光储充一体化充电站的理论和技术问题。目前，许多国家和地区都开始积极建设光储充一体化系统工程，并且取得了较好的成果。?

文献[4]列举了国内多项光储充一体化系统试点项目，并且随着储能技术的发展，试点项目的能量管理策略和用户侧服务项目愈加全面与丰富；文献[5]重点阐述了现有示范工程的规模及组成、多组态运行模式及不同模式间的切换条件；文献[6]从实践和理论两个方面证明了我国风光储输联合发电模式的可行性。我国光储充一体化系统典型示范工程分布情况见表1。

由此可见，光储充一体化充电站无论是在理论上还是实践中都取得了一定的进展。并且，由于电动汽车充电负荷的分布对于光储充一体化系统配置的光伏装机容量和储能装机容量的大小以及电网调度问题都有直接的影响，故要想准确地求解充电站的最佳光伏装机容量和储能装机容量，需要对区域内的电动汽车充电需求及其分布进行模拟与预测。

2电动汽车负荷预测对容量配置的影响及其分析

2.1?电动汽车充电负荷影响因素分析

由于电动汽车具有一定的无序性与随机性，故电动汽车充电负荷的分布情况会直接影响到光储充一体化充电站中容量配置的规模大小。电动汽车充电负荷的影响因素包括车辆电池容量、充电功率、起始充电时间、终止充电时间、车辆行驶规律和区域内电动汽车规模等。首先，不同电动汽车的电池容量和充电功率曲线差异较大，直接影响到用户对充电类型的选择；其次，起始充电时间、终止充电时间很大程度上影响着电动汽车用户行为；最后区域内电动汽车的规模大小直接关系到模型预测的准确性。这些因素互相联系又互相制约，增