基于协同进化的光伏电站与电动汽车充电站联合规划

姜柯柯，张新松，徐杨杨，陆胜男，朱建锋

(南通大学电气工程学院，江苏 南通 226019)

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电动汽车充电站(electric vehicle charging station，EVCS)是支撑电动汽车(electric vehicle，EV)发展的重要基础设施[1—5]，随着EV的日益普及，亟需进行充电网络优化规划，减少EVCS大规模接入对配电网的不利影响。在EVCS大规模接入配电网的同时，分布式光伏电站(distributed photovoltaic generation，DPVG)在配电网中的渗透率日益提升，对配电网运行的影响日益显著[6—9]。作为配电网源、荷两侧同时出现的新型元件，DPVG与EVCS将共同影响配电网运行，因此，进行DPVG-EVCS联合规划研究具有重要意义。

现有研究中，文献[10]提出基于电压稳定指标的充电网络规划模型，并采用自适应粒子群算法进行求解。文献[11]根据潮流越限和电压偏移指标衡量配电网运行风险，并提出基于该指标的充电网络规划方法。文献[12—13]分别建立以总建设成本、年费用最小为优化目标的充电网络规划模型，并利用遗传算法(genetic algorithm，GA)进行求解。文献[14]提出考虑交通网、电网耦合特性的DPVG-EVCS联合规划模型。文献[15]建立用于DPVG-EVCS联合规划的二阶锥模型，并采用通用代数建模系统(general algebraic modeling system，GAMS)进行求解。文献[16]提出考虑投资成本、网损成本与环境成本的DPVG-EVCS多目标联合规划模型，并采用非支配排序GA进行求解。文献[17]提出综合考虑交通满意度、系统网损与投资的DPVG-EVCS联合规划模型，并采用蝙蝠算法进行求解。

上述文献均未充分考虑EVCS充电负荷与DPVG出力的随机特性，具有一定的局限性。针对该问题，文中提出同时考虑DPVG出力与EVCS充电负荷随机特性的DPVG-EVCS联合规划模型，其中，节点电压偏移约束与支路潮流约束均建模为机会约束。……