含有充电机的风光互补电站设计与研究

'万方数据分类号UDC密级学位论文含有充电机的风光互补电站设计与研究作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：谷芄王迎春副教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学电力系统及其自动化2014年6月论文答辩日期：2014年6月2014年7月答辩委员会主席：冯健教授杨东升张宏宇东北大学2014年6月 万方数据AThesisinPowerSystemandAutomation4[IIlllllIIIIIEIIIIIIIllIIIEIIIIIIIHlll4IllfY2987909DesignandResearchonHybridWind--photovoltaicPowerStationContainingChargersByGuPengSupervisor：AssociateProfessorWangYingchunNortheasternUniversityJune2014 万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢=也√恩。学位论文作者签名：彳0定日期：加惮革多刃≯弓翁学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口两年／学位论文作者签名：签字日期：勿。，啦事参日巧国导师签名：签字日期：日方畚叫迎哗毫加 万方数据东北大学硕士学位论文摘要含有充电机的风光互补电站设计与研究摘要对环境友好的电动汽车将会是未来发展的趋势，而与之配套的充电站的建设是制约其发展的因素之一，因此，充电站的建设也同样重要。本文将风能和光能与充电站相结合，设计了一个面积约为3000m2的风光互补电动汽车充电站。首先对各个设计方案进行优缺点的讨论，对整体方案进行了设计，并且为该充电站设计了配电系统，而实际建设风光互补充电站时需要考虑的问题还有很多，例如充电站地址的选取，如何减小对环境的影响，风光互补充电站内的电能管理，在建站之前对其接入点的谐波进行分析等。本文针对上面提到的充电站的电能管理和充电站接入点的谐波抑制问题进行了深入研究。本文主要完成了以下几个方面的工作：(1)分析多种建设风光互补充电站方案的优缺点，最后选定了风光互补并网充电站的设计方案，包括光伏组件的安装倾焦和前后之间的距离、风力发电系统的选择、储能系统的选择和充电机的选择，同时对该风光互补充电站进行了配电设计，介绍了实际建站时需要考虑的一些因素。(2)建立了风光互补充电站各部分的模型后，针对充电站的特点制定了并网运行时风光互补充电站的电能优化策略，以此来确定调度指令，包括各个发电机组的出力情况、蓄电池的充放电功率、与电网所交互电能的多少；根据充电站收益最大化建立了目标函数；对于电能优化调度问题，选择了粒子群算法对问题进行求解，以前面设计的风光互补充电站为算例进行了仿真研究，结果验证了其合理性和有效性。(3)利用MATLAB／SIMULⅢK仿真平台搭建了充电站的仿真模型，利用快速傅里叶变换法分析了充电站中单台充电机和多台充电机运行时的谐波电流特点，得到了一些关于充电站谐波特点的结论；由仿真结果可以看到谐波畸变率明显大于国家对于充电站接入点谐波畸变率的要求，因此最后介绍几个谐波抑制的方法。关键词f电动汽车；风光互补充电站；电能管理；粒子群算法；谐波；快速傅里叶变换—．III—． 万方数据DesignandResearchonHybridWind--photovoltaicPowerStationContainingChargAbstractElectricvehiclewhichisfriendlytoenvironmentwillbethefutureFendofdevelopment，anditsaccompanyingchargingstations’buildingisoneofthefactorsthatrestricttheEVs’development．Therefore，theconstructionofchargingstationsisalsoveryimportant．Inthisthesis，wecombinewind．solarenergywithchargingstationanddesignahybridwind．photovoltaicEVschargingstationwhoseareaisapproximately3000m2．Firstly,inthisthesis，theadvantagesanddisadvantagesofeachdesignschemearediscussed，andthentheoverallschemeandpowerdistributionsystemsaredesigned．Whileactuallyconstructingthehybridwind—photovoltaicEVschargingstation，manyproblemsneedtobeconsidered，suchaschargingstation’Saddress，electricenergymanagementwithinthehybridwind．photovoltaicchargingstationandtheharmonicsofthechargingstationaccessingpointbeforechargingstationisconstructed．Besides，howtoreducetheimpactonenvironmentshouldbeconsideredtoo．Basedonallabovementioned，westudydeeplyontheelectricenergymanagementofchargingstationandtheharmonicssuppressionofthechargingstationaccessingpoint．Inthisthesis，themainjobscanbeshownasfollows：(1)Inthisthesis，theadvantagesanddisadvantagesofdesignswhichareusedtobuildthehybridwind—photovoltaicEVschargingstationareanalyzedandfinallythedesigncalledthegrid．connectedhybridwind—photovoltaicEVschargingstationisselected．ThedesignincludesmanyimportantaspectssuchastheinstallationangleofPVmodules，distancebetweenthefrontandrearofPVmodules，selectionofthewindpowergenerationsystems，energystoragesystemsandcharger，designingpowerdistributionsystemsforthechargingstationandintroducingalotoffactorswhichneedtobeconsideredwhenweconstructtheactualstation．(2)Aftercreatingamodelofthevariouspartsofthehybridwind—photovoltaicEVschargingstation,wedevelopoptimizationschedulingpolicybasedonthecharacteristicsofthehybridwind-photovoltaicEVschargingstationtodeterminetheschedulinginstructions，一V一 万方数据东北大学硕士学位论文Abstractincludingthecircumstancesofeachgenerator’Soutput，thechargingpoweranddischargingpowerofthebattery,theelectricenergyexchangedbetweenthegridandthechargingstation．Thecorrespondingmodelofunitcommitmentwiththeobjectiveofmaximizingtherevenueisbuilt．ThenthePSOalgorithmisusedtosolvetheoptimizationmodelforelectricenergyoptimizationschedulingproblem．Thesimulationofthehybridwind—photovoltaicEVschargingstationprovesthefeasibilityoftheoptimizationstrategyandthealgorithm(3)MATLAB／SIMULINKsimulationplatformisusedtobuildasimulationmodelofchargingstationsandFFTmethodisusedtoanalyzethecharacteristicsofharmoniccurrentswhenasinglechargerormultiplechargerisworkingandgetsomeconclusionsaboutthecharacteristicsofharmonic．SimulationresultshowsthattheTHDofchargingstationissignificantlygreaterthanthenationalrequirementforTHDonchargingstationaccessingpoint．Atlast，severalmethodsaboutsuppressingharmonicsareintroducedinthisthesis．Keywords：Electricvehicles；Hybridwind—photovoltaicEVschargingstation；Electricenergymanagement；PSO；FFT 万方数据东北大学硕士学位论文目录目录独创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯I摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·IIIAbstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·V第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1课题研究背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·11．1．1课题背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1．2发展风光互补充电站的意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l1．2电动汽车的发展与现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”11．3国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”2、’1．3．1电动汽车充电站研究状况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．3．2风光互补充电站电能管理的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．3．3电站谐波的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51．4课题研究主要内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一5第2章基于风光互补的充电站方案设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．1太阳能及风能资源状况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一72．1．1太阳能资源状况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．1．2风能资源状况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．2风光互补电动汽车充电站整体方案设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一92．3风光互补充电站具体设计方案⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯122．3．1太阳能光伏并网发电系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·122．3．2风力并网发电系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·172．3．3储能系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·192．3．4充电机的选型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·202．4风光互补电动汽车充电站配电系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯212．5充电站实际建设时需要考虑的因素⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯23一VII— 万方数据东北大学硕士学位论文目录2．6本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯24第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理⋯⋯⋯⋯⋯253．1风光互补充电站各分布式能源建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯253．1．1风力机模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·253．1．2光伏阵列模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。263．1．3蓄电池模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·293．2并网运行的风光互补充电站电能优化策略⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯303．3并网运行的风光互补充电站电能优化模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯323．3．1目标函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·323．3．2约束条件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·343．4基于粒子群算法(PSO)的电能优化管理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·353．4．1粒子群算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·353．4．2约束条件的处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·373．4．3粒子群算法对电能优化模型求解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·383．5算例仿真分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯393．6本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯45第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析⋯⋯⋯⋯⋯474．1充电机的电路结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯474．1．1高频DC．DC变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一474．1．2三相不可控整流⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·484．1．3浪涌电流保护⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·484．1．4电池充电特性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·484．2充电机的等效模型建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯494．2．1充电机仿真模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·504．2．2充电机的运行参数设定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·504．3含多台充电机的谐波抑制研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯524．3．1电网的谐波限值⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·534．3．2单台充电机工作时仿真模型与谐波分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·554．3．3充电站多台充电机工作时仿真模型与谐波分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·60一VTTT— 万方数据东北大学硕士学位论文目录4．4充电站并网谐波抑制方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯644．4．1加入滤波电感⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。644．4．2增大充电机功率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·664．4．3改变变压器连接方式⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯‘664．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯67第5章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯695．1总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯695．2展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯69参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·71致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·75攻读硕士期间所做的工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·77IX— 万方数据东北大学硕士学位论文第1章绪论1．1课题研究背景与意义1．1．1课题背景第1章绪论经济的发展固然重要，但环境问题也不能被忽视【l】。传统燃料汽车在行驶时会排放二氧化碳等6种温室气体，造成温室效应，对环境的危害很大，同时传统燃料能源也是有限的，因此，一些使用新型可再生能源的电动车便应运而生【2．31。电动车的能量是由车内的蓄电池提供的，在蓄电池的能量用尽之后需要对其充电，所以与电动车相配套的充电设施充电站也是必不可少的。到目前为止，电动汽车充电站的数量还不是很多，我国也仅在几个城市试点建设充电站，然而大部分的充电站是通过电网进行充电，大量的电动汽车接入电网必然会影响电网的电能质量，造成谐波污染以及功率因数的下降，严重的还会导致电网设备的损坏。目前，火力发电还是主要的发电方式，随着电动汽车的推广普及，电动汽车的数量会大幅度上涨，用电量也会随着增长，电网负荷增大，同时火力发电消耗的燃料越多，这样虽然减少了传统燃料汽车尾气的排放，但是却增加了燃烧燃料时产生的碳排放，产生温室效应【4J。1．1．2发展风光互补充电站的意义基于上面所存在的问题，风光互补电动汽车充电站是一个很好的选择，首先，风能和光能属于清洁的可再生能源【卯，将它们用于充电站可以减少化石燃料的燃烧，这在化石燃料日益减少的今天具有重要的意义。其次，当电网因故障而停止供电时，电动汽车会因为无法充电而停止工作，从而使交通瘫痪，而风光互补充电站可以离网工作，可靠性更高，减少用户的损失。最后，在我国一些偏远地区，由于架线等问题，电网现在仍然供应不到，因此，开发风光互补电动汽车充电站对于这些地区发展电动汽车具有重要意义【6-8】。1．2电动汽车的发展与现状电动汽车的发展历史与燃油汽车几乎一样长，其发展却几经沉浮，并随着科技和社会的进步跨越了不同的时代，同时也对高科技的发展、工业的兴起以及经济的发展起着推波助澜的促进作用。电动汽车，作为电力驱动的交通工具，其概念广泛，包括纯电动一1一 万方数据东北大学硕士学位论文第1章绪论汽车、燃料电池电动汽车和混合动力电动汽车等。美国政府十分重视电动汽车的研究与发展，并上升为国家战略，目标到2015年使百万插电式混合动力汽车(PHEV)在民间普及。日本政府也极其重视电动汽车的发展，将其视为“低碳革命’’，目标到2020年合计出售1350万辆“下一代汽车”。在此期间，日本需要研究出不少于38款类型的混合动力车和17款类型的电动汽车【9】。德国政府于2008年l1月出台相关政策，准备到2018年使百万动力汽车在民间得到普及。一系列关于发展电动汽车的战略计划的发布，必将影响着电动汽车的发展导向，进一步加快国际电动汽车产业发展的进程ll01。我国电动车在20世纪九十年代前基本都是依靠进口，如游览观光车等。自1992年以来，我国有了自行研制和生产的电动车产品，通过十几年的发展，现已初步形成以北京新日、浙江绿源等一大批具有实力和规模的电动车生产厂家，更形成了江苏锡山、浙江、天津三大产业集聚区。经过了十多年的发展，国内电动车产业迅速发展，从弱逐渐到强，在中国众多的产业中独树一帜。目前，我国电动车市场主要是由电动轻便摩托车和电动摩托车以及电动自行车组成，前两类占据了60％的市场份额。经过了十多年的发展，国内电动车产业迅速发展，从弱逐渐到强，在中国众多的产业中独树一帜。目前，我国电动车市场主要是由电动轻便摩托车和电动摩托车以及电动自行车组成，前两类占据了60％的市场份额。我国十分重视实施电动汽车发展战略，并获得了很多实质性的成果，如混合动力的整车集成技术的突破和动力系统在集成技术方面的突破。为了实施新能源汽车自主研发计划，在电动汽车研究的同时也重视专利知识产权的维护和技术平台的搭建【111。在各种激励政策的鼓舞下，国内汽车企业纷纷增加对电动汽车及相关零部件的研发投入，我国电动汽车产业正在进入高速发展的新阶段。我国自身的环境条件十分有利于电动汽车的发展，最为重要的因素是具有强大的市场【l21。无论从环保角度还是能源角度看，未来电动车都需要有一个大的发展，其开发将关系到众多工业的兴衰，可能成为未来新的经济增长点。因此，电动车在中国有着得天独厚的发展条件和广阔的应用前景。1．3国内外研究现状1．3．1电动汽车充电站研究状况电动汽车充电站类似于道路上的加油站，是用来为电动力的汽车加“动力”的地方。现如今，我国的经济发展以低碳经济为主，电动汽车是新能源领域的新兴产业，是低碳 万方数据东北大学硕士学位论文第1章绪论产业，一定会是我国汽车产业和能源产业领域的重点发展与研究对象。在电动汽车产业链中，为保证电动汽车能够成为普及的交通工具，电动汽车充电站的研究与开发将至关重要，是随着电动汽车兴起的一大领域之一。电动汽车的总产业链为光伏发电一智能电网一充电站及充电桩一充电电池一充电汽车【l31。1．国外电动汽车充电站研究状况美国十分注重电动汽车的发展，出台了一系列刺激政策，并且取得了一定的成果，已经建立了电动汽车向全民推广的体系。美国战略布局上大致推出两大政策，一方面技术上支持电动汽车的发展，并确立成为主要路线。另一方面确定至2015年实现百万销售的目标。政策上的激励与保障极大的加速了电动汽车的发展进程。在政策的有效激励下，美国几乎全国的汽车生产企业进军电动汽车的生产与研发，并纷纷生产出自主车型。另外，建设电动汽车的充电设施也在各个企业内部如火如荼的进展着。2009年，旧金山地区已经出现实现应用的电动汽车充电站。2011年，CarbonDayAutomotive公司生产的插入式充电站在芝加哥推出运营。日本在2009统计的充电站的数量为100多座，且多数位于繁华的东京。2010年，政府提出三年内实现充电站的数量达到千座以上，来应对全国普及电动汽车的政策，预计东京将会出现大街小巷随处可见充电站的情况。为响应国家的政策，神奈川县制定5年3000辆电动汽车普及计划，并为此建设150座充电桩。日本极力支持充电汽车研发项目，并准备选择试点城市进行推广。2008年，日美两家大型生产汽车的公司：雷诺公司和ProjectBetterPlace公司联手并签署一份谅解备忘录，主要目的是通过三年的合作，来促进电动汽车的推广应用。协议内容表IlfJ(1)税收方面优惠政策的制定由以色列政府完成；(2)电动汽车的生产由雷诺公司解决；(3)充电桩设施的建设由ProjectBetterPlace承担。ProjectBetterPlace制定了建设规模设施网络的三年计划来支持电动汽车的发展。为了进一步完善电动汽车的实用性，拟为电动汽车安装电站位置导航和显示电池电量的车载电脑系统。公司还准备成立一个电池和汽车分开的业务，人们可以租赁电池来供自己的电动车使用，当然需要支付一定的费用。该业务的开展将会使电动汽车的使用变得十分便捷，公司通过建立的充电网络和交通服务站，使顾客不必担心充电电池没电的问题。2．国内电动汽车充电站研究状况近年来，我国上海、天津、杭州、南京、深圳等城市相继开展电动汽车充电站的建设工作。现在建设完成的充电站并未进行实际的商业模式的运营，都是处于示范性的阶段。2007年，杭州电力公司示范运营了电力工程车和纯电动服务车。杭州电力公司一共 万方数据东北大学硕士学位论文第1章绪论出行了15辆运营车辆，共建设4座充电站，和两个公务车用的充电柱。2009年，上海为迎接世博会验收了位于漕溪的充电站。漕溪充电站是上海电力公司承担搭建的我国第一座电动汽车充电站。漕溪充电站的搭建面积有400m2，一共有九个充电车位，均应用了最新的计费、计量及管理方式，所用顾客都可以使用便捷的IC卡充电。2010年，江苏省有三辆电动公交车运营，运行路线是南京1号线。这三辆电车均由江苏省电力公司供应。同时，迈皋桥充电站同步运营，该充电站由南京市供电公司研发完成，是南京第一座。国家电网公司大力响应国家开发新能源计划，积极努力的推进和指引电动汽车的发展建设，为央企树立了光辉形象，并订立2010建成6209个充电桩和75座充电站的目标。2010年初，由南方电网建成运营的充电站有两个，充电桩有134个，这次运营的电动车是深圳首批。运营的充电站的充电容量可达到2480kW，共用9台充电柜，充电站可以方便18台电动车使用。充电站的消费方式是IC卡缴费，费用与一般的商业用电相同。同时，国内知名电动汽车产商也积极加入充电站的建设中来，比亚迪公司已在上海正式开始运行了首个汽车充电站。比亚迪建设的这个充电站内一共具备4台充电柜，充电方式均是智能化，可以数字显示以及触屏控制，还具备刷卡充电、账单打印功能。到2014年6月，国家电网已经建成的充换电站400余座和近两万个充电桩；而此前的规划是到2015年要建成2351座充电站、22万个充电桩。到2020年，充电站的建设目标为10000座。1．3．2风光互补充电站电能管理的研究风光互补充电站电能管理系统根据充电站的负荷需求、当时自然资源情况、实时购电与售电价格和储能系统的状态等，协调充电站内各发电单元与储能设备，使得充电站安全稳定以及经济的运行。风光互补充电站电能优化调度与传统的电力系统电能优化调度有所区别，充电站中的发电单元都为新能源发电单元，而新能源发电单元是不可控的，如风光发电单元，他们受到当时自然资源状况的影响，输出功率波动性较大，需要电网以及储能系统来使系统稳定，因此，其电能管理策略不能像常规发电系统一样预先做好安排。在制定电能管理策略时需要考虑多种约束条件，如充电站与电网交互电能约束、风光发电系统出力约束以及电能质量等，最终来决定各个发电单元的出力质量、储能系统的充放电指令、购 万方数据东北大学硕士学位论文第1章绪论售电指令等，以此来实现整个风光互补充电站的最优化经济运行。国内外关于电能管理的研究内容有很多，但大多数针对的对象为微网，本文借鉴了微网电能管理的相关经验，将其应用在本文所设计的风光互补充电站中，下面列举一些微网电能管的研究：文献[42】研究了一种包含蓄电池储能的微网电能优化调度方法，将全天划分为峰、谷、平三种时段，实时监测蓄电池状态，采用不同的控制策略，并且将蓄电池放电罚函数计入目标函数中，确保蓄电池随时维持一定电量以应对紧急情况。文献【43】借鉴了分层分布控制的思想，设计了一种微网电能管理系统的控制架结构，并且提出了一种比较完善的微网功能体系结构。文献[44】研究了电动汽车与风光储为电网相结合的电能优化模型，并且将电动汽车视为一种移动储能装置，必要时可以对电网回馈电能，分析了电动汽车的加入对微网的影响。文献[451根据光伏与负荷功率具有波动的特性，提出了一种变步长时间序列法来预测微网中光伏和负荷功率，提前进行优化调度控制发电机组出力。文献[46】从电力市场的角度研究了并网运行模式下的微网电能优化管理，从控制策略、微网与电网问的电能交换等方面分析了微网的电能优化管理与协调控制，以实现微网的经济最优化运行。文献[47】把微网电能管理归纳为多目标和多约束的优化问题，对于电能管理的优化目标主要有：运行成本最低、环境危害最小等，其中还包括一系列的约束条件：如实时功率平衡、各发电机组发电出力约束等。1．3．3电站谐波的研究谐波是衡量系统电能质量的一个主要指标，在分析电站所引起的电能质量问题时，谐波问题的研究也必不可少。自从1989年，LewisL．R等人提出充电机的等效模型之后，电站的谐波研究一直都是以此为基础，并取得了很多进展。文献[64】重点分析不同结构充电机对电网的谐波影响，给出了各种充电站谐波测试结果，简述谐波抑制技术措施，提出并实施了电动汽车充电站电能质量在线监测和谐波治理方案。文献[65]分析了电动汽车充电模式和充电时间的特点，大规模电动汽车充电设备对电网电能质量的影响，提出电动汽车充电站使用中的谐波污染与治理意见。指出为了保护电网安全，需要对接入电网的充电设备建立市场准入机制，减少充电设备对电网的影响。文献[66]使用了概率的方法，研究了充电站在电池初始状态等因素不确定状态下谐波的计算问题。1．4课题研究主要内容本文首先对风光互补电动汽车充电站的设计方案进行了分析，并且对相关硬件进行了介绍，之后对充电站配电系统进行了设计，然后考虑了实际建站时需要考虑的因素。一5一 万方数据东北大学硕士学位论文第1章绪论通过MATLAB／SIMULINK仿真平台对风光互补充电站的电能管理进行仿真研究，最后对充电站运行时对电网的影响进行分析。本文的主要研究工作如下：1．分析多种建设风光互补充电站方案的优缺点，最后选定了风光互补并网充电站的设计方案，包括光伏组件的安装倾角和前后之间的距离、风机发电系统的选择、储能系统的选择和充电机的选择，同时对该风光互补充电站进行了配电设计以及实际建站时需要考虑的一些因素。2．建立了适用于风光互补充电站电能管理的光伏电池、风机、永磁同步发电机、以及蓄电池模型；根据电网的实时电价、充电站负荷特点以及当前蓄电池电量状态等制定了并网运行时风光互补充电站的电能优化策略，以此来确定调度指令，包括各个发电机组的出力情况、蓄电池的充放电功率、与电网所交互电能的多少；建立了充电站优化策略中所涉及的电能优化调度模型；对于电能优化调度问题，选择了粒子群算法对问题进行求解，通过算例验证了其合理性和有效性。3．分析了充电机的结构及其等效模型，并且利用MATLAB／SIMULINK仿真平台搭建了充电机和充电站的仿真模型，利用快速傅里叶变换法对充电机和充电站接入电力系统时产生的谐波进行了仿真分析，最后针对上面分析的谐波特点介绍了几种抑制谐波的方法。 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计2．1太阳能及风能资源状况2．1．1太阳能资源状况太阳能是一种清洁的可再生能源，储量非常丰富【14】。化石能源终有一天是要枯竭的，而太阳能是一种取之不尽、用之不竭的能源。随着世界对环境保护的关注，2005年2月16日《京都议定书》的生效，大规模开发利用太阳能是减少空气污染，减少有害气体排放的有效措施之一。所以开发利用太阳能与可再生能源将对我国经济、社会和环境持续协调发展起到重要的作用。我国所处的地理位置，决定着我国拥有的太阳能资源十分丰富。然而由于资源开发技术的落后，我国太阳能利用率相对较低，因此，目前如何提高太阳能的开发利用是我国科研领域急需结果的一个重大课题【15】。20世纪八十年代，以太阳辐射总量的多少为基准，我国的科研工作者将全国归类为5大地区【18】：(1)一类地区一年的日照小时数在3200～3300h之间。每平米的太阳总辐射量全年达到6680～8400MJ，等价于消耗225～285kg的煤燃烧后产生的热能。一类地区主要分布在中国的西北部地区，该地区的太阳能资源最为丰富。(2)二类地区一年的日照小时数在3000～3200h之间。每平米的太阳总辐射量全年达到5852,-6680MJ，等价于消耗200～225kg的煤燃烧后产生的热能。二类地区主要集中在我国中部靠北地区，该地区的太阳能资源较为丰富。(3)---类地区一年的日照小时数在2200～3000h之间。每平米的太阳总辐射量全年达到5016-5852MJ，等价于消耗170-200kg的煤燃烧后产生的热能。三类类地区主要集中在我国西南、东北、东部地区，该地区的太阳能资源较次于二类地区。(4)四类地区一年的日照小时数在1400～2200h之间。每平米的太阳总辐射量全年达到4190-5016MJ，等价于消耗140M70kg的煤燃烧后产生的热能。四类类地区主要集中在一7一 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计我国中南地区、黑龙江以及台湾东北部，该地区的太阳能资源较为稀缺。(5)五类地区一年的日照小时数在1000～1400h之间。每平米的太阳总辐射量全年达到3344,--4190MJ，等价于消耗115-140kg的煤燃烧后产生的热能。五类地区主要集中在我国四川、重庆等地，该地区的太阳能资源最不丰富。2．1．2风能资源状况我国地域辽阔，而且具有较长的海岸线，因此储备着大量的风能资源【19】。依据国内900多个气象站的资料数据统计出我国距地面lOm处的风能储备量可达到32．26亿kW，风功率密度平均可达到lOOW／m2，陆地上的风能资源有2．5亿kW可以进行开发利用，近海处的风能资源有7．5亿kW可以进行开发利用。假如陆地上的风电满负荷运行2000h，则年供电量可以达到5000亿千瓦时。假如海上的风电满负荷运行2500h，则年供电量可达到1．8亿千瓦时。我国以风能资源的多少为标准，可划分为四大区域‘20】：(1)“--：11：”地区风功率密度达到并超过200．300W／m2，代表地区有内蒙古、甘肃等地。“三北”地区有200km宽度的地域，有2亿kW的风能资源可以进行开发利用，该地区的风能储量占全国总储量的79％。由于该地区的地质条件因素，比如平坦的地形、风速的温和性、方便的交通等，且风能资源丰富，这些因素都决定着该地区适合建设大型风场。唯一的不足是建设中可能受到低温或者沙尘暴的影响。(2)东南沿海地区东部沿海地区处在台湾海峡附近，会受到狭管效应的影响，在冬春季及夏秋季部分时间会产生资源极为丰富的风能。加之我国拥有1800km的海岸线、6000多个岛屿，使其储存着大量的风能资源。东部沿海地区风功率密度达到并超过200W／m2，沿海地区可达500W／m2以上，如平潭、东山等，有7000．8000小时的平均利用小时数。且东部沿海地区在距离海岸线不足50km，风能资源丰富。(3)N陆局部地区内陆局部地区风功率密度不足lOOW／m2，风能可以使用的小时数不足3000小时。然而特殊地形的存在使部分地区风能资源也极为丰富，如湖南省的横山地区、鄱阳湖地一8一 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计区等。(4)海上风能中国海上风能资源丰富，10m高度可利用的风能资源约7．5亿kW。海上的风能利用的优点有：(1)静风期少、风速高，决定着风力发电机组的容量可有效利用。(2)高度的变化使风速变化不大，粗糙度低的海平面，有利于架设风电机组。(3)简单的地形、低强度的湍流，可增加风电机组的使用年限。据估计，海上一般风速比沿岸平原高20％，可增加70％发电量，设计寿命20年的陆上风机在海上可达25．30年。随着海上风电技术发展趋于成熟，海上风能将成为重要的可持续能源。2．2风光互补电动汽车充电站整体方案设计1．方案设计的依据由上面的我国太阳能资源分布情况可以看到，辽宁属于第三类地区，全年日照时数为2200～3000h，在每平方米面积上一年接受的太阳辐射总量为5016～5852MJ，相当于170-200kg标准煤燃烧所发出的热量，属于我国太阳能资源比较丰富的地区，具体沈阳市光照辐射情况如表2．1所示。表2．1沈阳市光照辐射情况Table2．1LightradiationsituationinShenyang 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计而由我国风能资源状况可以看到，辽宁的地形平坦、交通方便、无破坏性风速，是我国最大的风能资源区。因此可以看到，在辽宁地区开展风光互补电动汽车充电站的建设具有得天独厚自然资源优势，沈阳市月平均风速如图2．1所示。沈阳市月平均风速^C．‘．．)斗≈743．43．52．9=，。一一2．8j9_73’C⋯2。4‘·)芝2．5E21．510．5冬冬冬◇◇◇冬拳拳争§争图2．1沈阳市月平均风速Fig．2．1MonthlyaveragewindspeedinShenyang由上表和图中可以看到，太阳能与风能在季节上有很强的互补性，且风电的单位发电成本低于光伏发电，因此，风光互补能够降低整个充电站的总成本。2．方案的选定在设计风光互补电动汽车充电站的方案时，考虑到一些因素，包括经济、地形等，形成了两种方案，一种是独立风光互补电动汽车充电站，另一种是风光互补并网电动汽车充电站。独立风光互补充电站是指不依靠电网只利用风机、光伏电池以及储能电池为电动汽车充电，这种方案适用于电网输送不到的地区，但对于市区来说这种方案并不经济，首先独立风光互补充电站在维持正常的运行时需要很大的储能系统，但目前在分布式发电中应用最广泛的是蓄电池储能系统，蓄电池储能系统存在着初次投资高、寿命短、环境污染等诸多问题。其次，风机和光伏电源的建设成本偏高，在城市区域内，利用市电进行充电的风光互补并网充电站的方案更经济一些。单纯的利用市电进行电动汽车充电的成本比上面提到的两种方案都低，但是大量的电动汽车接入电网会对电网设备产生损害，同时增加环境的压力，而风光互补并网充电站的建设虽然会提高建设成本，但是在能源的角度上具有深远的意义，更加符合未来的发展方向。3．风光互补并网充电站总体结构该设计方案的主要结构有风力机、光伏电池、整流器、DC／DC变换器、逆变器、蓄电池组、储能变流器PCS、电池管理系统BMS、电网、充电机等。充电站的总体结构一】0一 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计图如图2．2所示。图2．2风光互补并网电动汽车充电站总体结构Fig．2．2Theoverallstructureofgdd-connectedhybridwind-photovoltaicEVschargingstation由上图所示，风机发电所输出的交流电通过AC／DC整流和DC／DC变换器稳压后转变成直流电，风机发电和光伏发电采用直流母线并联运行方式给直流充电机和储能电池组供电，储能电池组在该风光互补充电站中起到了存储能量的作用，用于因为无风、阴雨、夜晚等环境因素或电网因故障而停电时造成的输出功率不足的情况。风光互补电动汽车充电站根据环境的变化和负载所需能量的多少，可以采取风机或者光伏电池单独向负载供电，也可两者同时供电。4．风光互补充电站各个组成部分的安装位置．本文设计的风光互补充电站总安装面积约3000平方米；光伏总装机容量为100kW，风机总装机容量为60kW，全钒液流电池容量50kW／4小时。屋顶光伏阵列建设位置选取为车棚屋顶、综合楼屋顶；风机建设位置选取为车棚旁边空地；储能装置位置选取为车棚与综合楼之间的空地。总体布置如图2．3所示。 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计图2．3风光互补充电站总体布置图Fig．2．3Hybridwind-photovoltaicEVschargingstationoveralllayout2-3风光互补充电站具体设计方案具体设计方案包括太阳能光伏并网发电系统、风力并网发电系统、储能系统、以及充电机的选择。2．3．1太阳能光伏并网发电系统设计太阳能光伏并网发电系统主要由一系列的太阳能光伏组件、光伏阵列汇流箱、直流防雷配电柜以及并网逆变器等组成，太阳能光伏组件将太阳能转化直流电，后经过DC．DC变换器、光伏阵列汇流箱和直流防雷配电柜接到直流母线上，后经过并网逆变器接到交流母线上。太阳能光伏组件的倾斜角的选择是光伏系统设计时重要的因素之一，倾斜角度与光伏系统发电量有着直接的关系，我们希望找到一个最佳角度保证光伏系统的发电量能达到最大化。已知某一斜面上所接收到的太阳辐射总量以的计算公式如下：坼=％兄删等R+扣唧)(1一警)】+j1pH(1_c唧)(2．1)式中，R——斜面直接辐射量与水平直接辐射量的比值日。——水平直接辐射量吼——水平面上散射辐射日——水平总辐射量 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计H。——大气层外水平面上辐射量口——斜面倾角p——地面反射率对于确定的地点，如已知全年各月水平面上的平均太阳辐射资料，即总辐射量、直接辐射量(或散射辐射量)，就可计算出不同倾角的斜面上全年各月的平均太阳辐射量。由于辐射均匀性对光伏发电系统影响很大，它是和辐射量同样重要的因素，因此很有必要对其进行量化处理。引入辐射累计偏差6，其数学表达式为：196=芝I珥一耳P(f)(2．2)式中，Hr为该倾角斜面上各月平均日辐射量，M(i)为第i月的天数。6的大小直接反映了全年辐射的均匀性6愈小，辐射均匀性愈好。从光伏系统的要求出发，希望所选择的倾角使所有极大值，而同时6有极小值，这是最理想的。实际上两者之间总存在一定间隔。因此所选择的倾角如果只考虑肌取最大值或6取最小值，必然存在片面性。既然最优的选择应在二者之间，这就提供了定义一个新的量来描述倾斜面上辐射综合特性的可能，我们将其称为斜面辐射系数，用K表示，其数学表达式为：K：—365H—r-&(2．3)365H、7对同一地点，一H可以认为是不变的，因此K的大小取决于式中的分子，当面值尽量大而6值尽量小时，则K值愈大。通过对各地K值的计算表明，在同一地点，K值存在极大值，用k表示，此时斜面上获得的辐射综合性能最好，所对应的倾角即为最佳倾角凡。由沈阳市的光照辐射资料，通过以上公式计算得到沈阳市光伏组件的最佳倾斜角度fJop≈43。。光伏阵列间的距离对光伏阵列的输出功率和转换效率有很大的影响，如果距离过近，后排的光伏阵列会被前排的遮挡住，如果距离过远，又会浪费占地面积，增加不必要的损失。根据球面三角函数分析认为太阳高度与观测者的地理纬度、太阳赤纬和方位角有着一定关系，它们之间的关系式为：sinh=sincp·sin0+cosqo·cos0·COS0c(2．4)式中，够——当地纬度角；9——当地赤纬角；办——太阳高度角。一13— 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计根据光伏组件利用率最高的原则，太阳能组件间距的确定原则为保证在冬至日9：30．14：30这段光照较充足的时间内不发生遮挡，太阳方位角应选择37．50。已知沈阳市的纬度，以及冬至日的赤纬角，通过式(2．4)可得太阳高度角，为160。又有光伏组件影长公式：厶=三·sin／；·coth(2．5)式中，三——光伏板长度；t——影子长度。将太阳高度角，光伏板倾斜角，光伏板长度代入得出影长为2．346m，即两行光伏板放置间距为2．346m取2．35m。综合楼屋顶与车棚顶部的光伏组件的放置示意图如下所不o"35n矗图2．4光伏组件放置图Fig．2．4PlacedfigureofPVmodules根据上述间距要求进行计算，得到在2000m2的面积上可建立功率为100kW的光伏发电系统，下面对该系统进行具体设计。系统的电池组件选用中电电气公司生产的单块为270W单晶硅太阳能电池组件CSUN270．60M，其工作电压为31．2V，开路电压约为38．3V。根据SG60KTL和SG50KTL并网逆变器的MPPT工作电压范围约为480V"--850V，最佳直流电压工作点为：600Vdc。单串太阳能电池的个数为：600V／31．2V=19．2(取整数20)，单串功率=电池组件功率×一14— 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计个数，则单串功率为：270×20=5400W。太阳能电池方阵并联电池总串数=设计容量／单串功率，则并联电池总串数为：100kW／5400W=18．5(取整数19)，即每个电池串列按照20块电池组件串联进行设计，100kW的并网单元需配置19个电池串列，共380块电池组件，其功率为102．6kW。采用两个不同功率的逆变器，一台60kW逆变器输入10串电池串列，一台50kW逆变器输入9串电池串列。每个光伏阵列的峰值工作电压为624V，开路电压为766V，满足逆变器的工作电压范围，每个光伏阵列连接方式如下图所示。tr红一口+图2．5每个光伏阵列连接方式Fig．2．5EachPVarrayconnectionstyle光伏板的排列方式，采用19个串组前后并排的方式放置，每个串组由20个270w的横向组件并列而成，形成一个约为55．98mx32．8m的矩形方阵。本文风互补充电站的光伏并网发电系统设计为100kW的并网发电单元，包括一个54kW的子发电单元以及一个48．6kW的子发电单元，需采用1台额定功率为60kW的光伏并网逆变器以及1台额定功率为50kW的光伏并网逆变器，组成100kW并网发电系统。光伏并网发电系统中分别采用阳光电源股份有限公司的SG60KTL逆变器和SG50KTL逆变器，其主要技术指标如下所示。表2．2SG60KTL逆变器技术指标Table2．2SG60KTLinverterSpecifications技术指标最大输入功率最大输入电压最大输入电流启动电压MPP电压范围一15一最大效率隔离方式夜间自耗电冷却方式孤岛保护99％无变压器<1W智能强制风冷具备～m例一6一¨ 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计MPPT数量满载MPP电压范围额定输出功率最大输出功率(PF=I)最大输出视在功率l570．850V60000W66000W66000VA低电压穿越直流开关直流保险丝过压保护漏电流保护具备2级防雷器(40KA)具备最大输出电流96A直流反接保护具备本设计选用的光伏并网逆变器SG60KTL(60kW)和SG50KTL(50kW)光伏并网逆变器智能化程度高，每天自动启停工作，无需人为控制。美国TI公司32位专用DSP控制芯片精确控制并网逆变器；主电路采用德国最先进的智能功率IPM模块，运用电流控制型PWM有源逆变技术和优质进口高效隔离变压器，可靠性高，保护功能齐全，且具有电网侧高功率因数正弦波电流、无谐波污染供电等特点。该并网逆变器的主要技术性能特点如下：(1)具备高低电压、零电压穿越功能；(2)具备夜间SVG功能，全天候响应电网调度指令；(3)无功功率可调，功率因数范围超前0．9至滞后0．9；(4)节省设备占地空间，降低电站初期投入；(5)含变压器最高转换效率达97．3％；(6)高效MPPT控制策略，提高光伏发电量；(7)采用智能调速散热方案，功耗低，散热效率高；一】6一 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计(8)完善的保护及故障告警系统，更加安全可靠；(9)逆变器提供标准RS485通讯接口；(10)人性化的LCD人机界面，中英文菜单，可实时显示各项运行数据、故障数据、历史故障数据、总发电量数据和历史发电量数据；(11)高效PWM调制算法，降低开关损耗；(12)具有先进的孤岛效应检测方案及完善的监控功能；(13)双电源冗余供电方案提升系统可靠性。针对上面光伏阵列的放置方式以及并网逆变器的选择，本文选用阳光电源股份有限公司生产的公司型号为SunBoxPVS．8M防雷汇流箱4台，其每台有8路直流输入，汇流箱的每路均有电流检测。该汇流箱的接线方式为8进l出，即把相同规格的8路电池串列输入经汇流后输出l路直流。该汇流箱具有以下特点：(1)防护等级IP65，防水、防灰、防锈、防晒，能够满足室外安装使用要求；(2)可同时接入8路电池串列，每路电池串列的允许最大电流IOA；(3)宽直流电压输入范围，最大接入开路电压可达1000V；(4)每路电池串列的正负极都配有光伏专用高压直流熔丝进行保护；(5)汇流箱配有8路电流监控装置，对每1路电池串列进行电流监控，通过RS485通讯接口上传到上位机监控装置；(6)直流输出母线的正极对地、负极对地、正负极之间配有光伏专用防雷器，防雷器选用国际知名品牌。光伏阵列汇流箱通过电缆接入到直流防雷配电柜，按照1个100KW并网发电单元进行设计，需要配置l台直流防雷配电柜PMD．DIOOK(IOOKW)，主要是将汇流箱输出的直流电缆接入后，经直流断路器和防反二极管汇流、防雷，再分别接入2台并网逆变器，方便操作和维护。2．3．2风力并网发电系统设计风力并网发电系统通过风力机将风能转化为交流电能，经过风力发电控制整流后接到直流母线上，再经过并网逆变器接入交流母线。本设计方案采用了3台20kW直驱式永磁风机，每台风机占地面积约30m2，共占地约100m2，每台风机配置2台20kW风力发电控制器和一台20kW的并网逆变器，共3台风力发电控制器和3台并网逆变器。一17— 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计该直驱式永磁风机的技术参数如下表所示。表2．4技术参数Table2．4Technicalparameters该风机采用铝合金外罩，散热性能良好并且易于维护，触摸屏人机界面和GPRS远程控制的使用为检测风机运行状态提供了便利，采用超声波风速仪，更准确的测量风速风向数据，三重保护系统，保证设备运行安全。本方案使用的20kW风机控制器的主要技术指标如下表所示。表2．5技术指标Table2．5Specifications风机控制器主要技术指标风机额定功率控制方式静态功耗充电压降放电压降使用环境温度使用环境湿度控制器主机尺散热方式20KW双PWM控制方式_<60mA郢．26V如．15V—250C-550C<85％RH540mmx505mmxl50mm冷却风扇该风机控制器具有数字化设计、模块结构、运行稳定可靠，LCD显示系统动态精确参数，可以自行设定系统参数，具有过充、过放、过载、短路、风机过电流／过转速／过风速刹车、蓄电池掉电、防雷等完善的保护功能。20kW并网逆变器的主要技术指标如下表所示。一18— 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计表2．6技术指标Table2．6Specifications该逆变器具有完善的保护和报警功能，以及MPPT控制，实时追踪风机的最大输出功率，电路结构紧凑，最大效率≥94％，RS232／485通讯，上位机监控功能，实现远程数据采集和监视，正弦波输出，自动与电网同步跟踪，功率因数接近1，电流谐波含量低，对电网无污染、无冲击。23．3储能系统设计由于风光互补发电的不可控制性，需要储能来平衡系统中的能量，同时储能系统还可以对电网起到削峰填谷的作用。本方案中采用的储能系统为全钒液流电池组，采用户外集装箱、水泥基础安装，技术参数如表2．7所示。表2．7全钒液流电池组技术参数Table2．7Vanadiumredoxflowbatterytechnologyparameters电池数量／组2单体电池数量／电池电池连接方式运行环境电解液(容量配置方案)单电池额定功率能量转换效率一19502串-300C～400C200k翰25kW>75·％ 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计极限放电倍率持续放电倍率供能系统能量转换效率储能系统能量转换效率1．5倍(短时)1．2倍>70％>65％该全钒液流电池组系统中还包括电池管理系统(BMS)和储能双向变流器(PCS)。电池管理系统能有效地监控电池系统状态(如SOC、电流、电压、温度等必要信息)，对电池系统可能出现的故障、异常运行工况进行报警并保护其本体，对电池系统运行进行优化控制，保证电池系统安全、可靠、稳定的运行。其主要功能：(1)模拟量测量功能：能实时测量电池系统电压、充放电电流、温度、单体电池模块端电压、SOC值等参数。确保电池系统安全、可靠、稳定的运行。(2)电池管理系统能采集各种关系电池系统安全、可靠、使用寿命等的系统工作状态信号、故障及告警信号、并且把上述信息实时传输到主控系统。(3)管理功能：对充放电进行有效保护，确保充放电过程中不发生电池系统电压过高，防止发生充放电电流和温度超过允许值。同时在保证容量、降低系统自身功耗和提高系统效率等方面对电池系统的运行状态进行有效管理，提高系统的安全、稳定运行。(4)液流电池系统的电气保护过压保护：电池管理系统具备防止液流电池系统电压高于最高上限电压的技术措施，实现就地故障隔离，减小事故影响范围；低压保护：电池管理系统具备防止液流电池系统电压低于放电截止电压的技术措施，实现就地故障隔离，减小事故影响范围；过流保护：电池管理系统具备防止液流电池系统过流的技术措施，实现就地故障隔离，减小事故影响范围。(5)事件及历史数据记录功能：电池管理系统能够在本地对液流电池系统的各项事件及历史数据进行存储。储能双向变流器(PCS)是储能单元中功率调节的执行设备，由若干个交直流变换模块及直流变换模块构成。储能系统中的能量转换系统处于交流380V三相电网和储能电池组之间，用于满足储能电池组充放电控制的需要。在监控与调度系统的调配下，可满足额定的功率需求，并结合电池管理系统的信息，实施有效和安全的储电和放电管理。‘2．3．4充电机的选型充电站需要配备一定数量的充电机，充电机分为直流充电机和交流充电机，本文根据光伏和风机的装机容量从而选择充电机的数量，共有2台25kW直流充电机、10台一20一 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计10kW直流充电机。其中25kW充电机可以为电动汽车提供快速充电服务。当不同型号的电动汽车进行充电时，根据电动汽车上面蓄电池标牌上显示的充电电压和电流选择相应的充电机，其中交流充电机适用于具有车载充电机的电动汽车。不同功率的充电机的技术参数如下表所示。表2．825kW充电机技术参数Table2．825kWchargertechnicalparameters2．4风光互补电动汽车充电站配电系统设计配电系统是维持整个充电站正常运行的基础，它为整个充电站的运行提供电流。但是目前电动汽车充电站的配电系统相关的规范标准还没有出台，本文依靠原有的供配电系统设计原则设计了充电站的配电系统。根据供配电系统设计规范，符合以下任何一种情况时属于二级负荷【21】，1．中断供电将在政治、经济上造成较大损失例如：主要设备损一21— 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计坏、较难恢复被打乱的生产过程等。2．中断供电会使以电为基础的用电单位的生产工作受到严重影响例如：通讯枢纽、大型影剧院等。因此，充电站的负荷级别为二级，应该采用两个供电回路。在小负荷和供电困难地区，采用大于或等于6kV的架空线路给二级负荷供电。线路为架空线时可用一个回路的线路供电；线路为电缆线路时，用由两根电缆线搭建的线路供电，二级负荷的承受能力为100％。同时充电站不需要配置后备电源。配电系统的容量应能满足充电、照明、监控、办公用电要求；应符合常规配电系统设置，输出为0．4kV、50Hz，宜采用三相四线制。本文设计的风光互补充电站配电系统接线图如图2．6所示，配电系统的容量大于100kVA小于500kVA，因此本充电站属于中型充电站，采用两路电源供电(一主一备)，主供电电源采用10kV电缆供电，备用电源采用O．4l(V低压电缆供电。主供电源设置一台专用配电变压器，lOkV侧采用单母线接线方式。高压柜采用真空断路器中置式开关柜或环网柜，设进线柜、计量柜、母线设备和出线柜。主备用进线分别设有计量装置，以便分别测量进线电压并进行电量计量。在1号、2号低压母线上分别装有谐波抑制和无功补偿装置，用于抑制谐波电流及对配电系统进行无功补偿。风机发电和光伏发电经并网逆变器并网，同时蓄电池组也可以为直流充电机进行快速充电。充电站内的站内监控、照明和办公用电由0．4kV母线独立供电。图2．6风光互补电动汽车充电站配电系统接线图Fig．2．6Hybridwind-photovoltaicEVschargingstationdistributionsystemwiringdiagram22— 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计2．5充电站实际建设时需要考虑的因素1．充电站地址的选择实际建站时应该考虑到地址的选择，一般充电站的建设都选择在变配电站附近，同时考虑电网负荷平衡，在昼夜峰谷差较大区域，来提高负荷利用率。考虑到建站成本和运行成本，随着城市化的加快，城市的用地越来越紧张，土地价格越来越高，在城市中心建设充电站时应充分利用空间，可以建设立体充电站，立体充电站占地面积小、空间利用率高【22】。在一些土地资源相对宽裕的地点，占地面积相对较大，可以建设一些平面充电站。本文所述的风光互补充电站有风光互补发电系统的支撑对电网的依赖不是很大，可以在一些郊区等地方建设，以减弱城市用地紧张的程度，同时也要选择自然资源状况良好的地区，以保证风机和光伏最大化发挥其作用。2．充电站的经营模式与电能管理根据国外电动汽车充电站的实际情况来看，根据技术与充电方式的不同，电动汽车充电站的运营模式基本上可以分为整车充电与电池更换两种模式【231。整车充电具体又包括常规充电和快速充电。蓄电池在放电终止后，应立即充电，充电电流相当低，大小约为15A，这种充电叫做常规充电；快速充电也可称之为应急充电，一般是用150-400A的充电电流为电动车短时充电。一般充电时间为20min至2h(时间的长短有电动汽车的电池类型决定)。短时间充电的电池寿命长，并可使充电次数达到2000次以上，且不具有记忆的功能，可以迅速的充放电，且在较短的时间内就可以使充电达到百分之七八十，迅速便捷的充电方式，充电速度不亚于常规的加油速度，使电动汽车的普及速度会十分快速。更换电池模式也称租赁电池模式，是一种把车辆与电池分开考虑的思路。用户只购买汽车，由专门的电池租赁公司负责电池的购买、租赁、充电、快速更换及管理。风光互补充电站的电能管理与传统的充电站相比更加复杂，由于风光发电的不可控性，使得其电能管理更加复杂，采用何种的电能管理策略能使得充电站安全稳定以及经济的运行，使得利益最大化。3．充电站的环保要求充电站的运行会对周围环境带来一定的影响，比如电磁干扰、噪声、安全危害等。建设充电站时，要减小充电站给周围环境带来的负面影响，保证满足本区域的环保要求。本文设计的方案与传统充电站相比更加环保，节省燃料资源，更符合目前低碳环保的生活理念。4．充电站接入点电能质量要求充电站并网时需要检测其接入点的谐波是否达到并网要求，大量的谐波接入电网将一23— 万方数据东北大学硕士学位论文第2章基于风光互补的充电站方案设计会使电网的电能质量下降，直接影响着接入电网的一些设备，由于谐波的存在可能会使得这些设备无法正常工作，谐波过于严重时还可能对其造成故障。2．6本章小结本章首先对辽宁省风光资源进行评估，再对风光互补充电站的整体结构进行设计，包括各组成部分硬件的选型、安放位置、占地面积等，对充电站的配电系统进行了设计，包括进线的选择等，最后讨论了实际建站时应该考虑的一些因素。24— 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理根据第二章所选择的风光互补并网充电站的设计方案，本章对并网运行时的风光互补充电站的电能优化管理进行研究，建立了风光互补充电站中发电单元和储能单元的数学模型，制定了电能优化策略，最后进行了仿真算例的验证。3．1风光互补充电站各分布式能源建模充电站中的分布式能源包括风力发电系统、光伏发电系统和以蓄电池为代表的储能系统，对以上系统模型的研究是研究充电站电能管理问题的基础。3．1．1风力机模型本文风机发电系统采用的是直驱永磁同步风力发电系统，风力机是风力发电系统中重要的部件之一，它的作用就是把风能转换为机械能，它由两只或多只螺旋桨型的风轮组成【241。当风吹向叶片时，风在叶片上产生气动力来使风轮转动。叶片的材料要求强度高、重量轻，目前多用玻璃钢或其他符合材料来制造。风轮的转动速度较低，并且风的方向和大小随着时间不断改变着，这就会使得风轮转速不稳定。因此在带动永磁同步发电机之前，还必须用一个将风轮转速提高到永磁同步发电机额定转速的齿轮变速箱，再使用一个调速机构使风轮转速保持稳定，然后再连到发电机上，风力机的转动情况不仅决定了风力发电系统的输出功率，还决定了整个机组是否能够稳定、安全以及可靠运行。风力机基本的工作原理是利用风能，将风扫掠过叶片的那一部分空气的动能转变成机械能来带动发电机的转动【251。风力机的机械输出转矩乙与风速v的关系如式(3．1)所示。乙=0．5p7r，3V2C。(允，卢)／旯(3．1)式中，P——空气密度；r——风机转子半径：8——桨叶的浆距角；A——叶尖速比，允=，．∞。／v，其中‰为风机转子的角速度；C。——风能利用系数。相应的输出功率为：25— 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理圪=瓦׉=0．5pzcr2V3c。(允，p)(3．2)在本文所建立的风力机模型中，风能利用系数e采用文献[25]中的数值近似公式来描述：cp(枷)Io．22(半_o．4¨．0)e半(3．3)而在e的表达式中：石2—A,+o—．08／，一而1(3·4)A．口3+⋯一7传动链机械系统是风轮机连接发电机的机构。对于整个发电机组来说，由于省去了齿轮变速箱，风轮机的转轴直接与永磁同步发电机的转子相连，因此简化了传动链机械系统的结构。在上述机械传动结构下，风轮机与同步永磁发电机的转速是相同的。假设风轮机与同步永磁发电机之间为刚性连接，则可以忽略机械传动系统中输出轴的相对角位移㈣。直驱永磁同步风力发电机组传动链的动态运动方程可表示为：鲁锻一L-BmO)gⅢ(3．5)式中，q——永磁同步发电机转子转速，国。=∞；6Z——电磁转矩；B。——粘滞系数；，——机组的等效转动惯量。3．1．2光伏阵列模型单体光伏电池是用于光电转换的最小单元，其尺寸一般为4～100cm2。通常单体光伏电池的工作电压范围为0．45加．5v，工作电流范围为20～25mA／cm2，一般不能单独作为电源使用。为了满足实际应用的需要，通常将单体光伏电池进行串联、并联并且封装后，构成光伏电池组件以供使用。光伏电池组件包含一定数量的光伏电池，一个组件上光伏电池的标准数量为36～40个(10cm×10cm)，这意味着一个光伏电池组件大约能够产生16V的电压。光伏电池组件应具有一定的防腐、防风、防雹和防雨功能，广泛应用于各个领域和系统【3⋯。当应用场合需要较高的电压和电流时，单个光伏电池组件不能满足要求时，可以把多个组件再经过串联、并联并安装在支架上，就构成了光伏电池阵列，简称光伏阵列，—．26—． 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理光伏阵列可以满足负载所需要的功率要求【33】。由于光伏电池组件具有与单体光伏电池类似的特性，因此单体光伏电池的各电量表达式同样适用于光伏阵列，n个光伏电池组件串联的输出电压如式(3．6)所示，玎个光伏电池组件并联的输出电流如式(3．7)所示。％黼出=D=K+％+．．．+圪(3．6)i=1&联输出=H=‘+12+．．．+Li=1(3．7)光伏电池是利用光电转化原理使太阳辐射的光通过半导体物质转变为电能的器件，这种光电转换过程通常叫做光生伏打效应，简称为光伏效应，是指光照使不均匀半导体或半导体与金属组合的不同部位之间产生电位差的现象【35】。图3．1是利用P／N结光生伏特效应做成的理想光电池的等效电路图，图中把光照下的p-n结看作一个理想二极管和恒流源并联，恒流源的电流即为光生电流，，，R，为外负载。，，的能力通过PN结的结电流，，用二极管表示。这个等效电路的物理意义是：光伏电池光照后产生一定的光电流，，，其中一部分用来抵消结电流，，，另一部分即为供给负载的电流，。。其端电压y、结电流，，以及工作电流，的大小都与负载电阻R有关，但负载电阻并不是唯一的决定因素。实际的光伏电池，由于前面和背面的电极和接触，以及材料本身具有一定的电阻率，基区和顶层都不可避免的要引入附加电阻【361。流经负载的电流，经过它们时，必然引起损耗。在等效电路中，可将它们的总效果用一个串联电阻尺．来表示。由于电池边沿的漏电和制作金属化电极时，在电池的微裂纹、划痕等处形成的金属桥漏电等，使一部分本应通过负载的电流短路，这种作用的大小可用一并联电阻尺。来等效。则实际的光电池的等效电路如图3．2所示。PN结光生伏特效应最主要的应用是作为光伏电池。太阳辐射的光能有一个光谱分布，禁带宽度越窄的半导体，可以利用的光谱越广。通过负载的J—y关系为：ID=10(exp(等)q-1)(3．8)M却【e鹕务-1】一学)(3．9)式中：，。——光伏电池内部等效二极管PN结反向饱和电流，一般为常数；。4——PN结曲线常数；K——波尔兹曼常数，K=1．3806503X10’23J／K：一27— 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理Q——电子电量，其大小为1．60217646×10。19C；丁——绝对温度(K)。图3．1理想光伏电池等效电路Fig．3．1Idealphotovoltaiccellequivalentcircuit咫Fig．3．2Theactualphotovoltaiccellofequivalentcircuit光伏电池本身外部特性具有很强的非线性，在使用时，日照强度、温度的变化均可影响系统的伏安及功率．电压特性。第一节中公式(3．8)是建立在物理原理上的实际光伏电池的解析表达式，它一般只应用在光伏电池的理论分析中，并且其中的参数不易确定，因此不适合工程上应用，需要给出适于工程实际的光伏电池的数学模型。式(3．8)所描述的是在标准辐照强度S。r=1000W／m2、标准外界温度％=25。c下的数学模型，当外界辐照强度和参考温度发生变化时，必须考虑外界因素的变化对光伏电池特性的影响，这时需要对上面的模型进行改进以描述在变化环境下的特性曲线。改变后的数学模型可以采用以下的方程式【37】：，=L+[·一G(e冲。VQ-虬AF。．]一·)]+Ⅳc3．t。，Ⅳ=a[专]△丁+[毒一·]虬@Ⅲ 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理式中，G=陋户，3．1．3蓄电池模型AV=一／；A：r—RA／AT=互一rrel巴=端(3．12)(3．13)本文所设计的风光互补充电站的容量为160kW，电压等级约为400V，其中包含风力和光伏发电单元，而光伏发电和风力发电的输出功率随着季节和气候等环境因素的变化而变化，这样一来就会引起充电站的功率不稳定，可能出现以下情况，如功率的瞬时变动和电压的闪变。由此可见，风光互补充电站中需要加入一定的储能装置，以保证充电站对电动汽车用户供电的可靠性和供电的持续性，以此来应付紧急情况的发生【381。在风光互补充电站中加入了一定容量的储能装置后，当充电站遇到瞬时故障或是加入冲击负荷以后，储能装置能够起到电能缓冲的作用，并且能够为用户继续提供短时供电，这样以来既能对充电站中的负荷波动也能起到一定的缓冲作用，还能均衡各个发电单元间的输出，在很大程度上能够改善充电站中的电能质量。由此可见，储能装置作为风光互补充电站必不可少的电能缓冲装置，将会在充电站中起到越来越重要的作用。蓄电池在进行使用的过程中有一些重要的参数【401，包括充电状态(soc)、电池容量、放电深度、充电深度、循环寿命等。电池容量，是指蓄电池在充满电的状态下一直放电到放电结束时所能放出的电量，即某一放电条件下蓄电池所能产生的最大电量。充电状态，又一称呼为荷电状态，其定义如下：蓄电池在某一个时刻所剩余的电量c，与它自身额定总容量C的比值。通常把蓄电池在某一温度下达到的不能再进行充电的状态定义为100％充电状态；蓄电池O％的充电状态是指其不能够再放电的状态。SOC的表达式如下所示。SOC=(c，／c)X100％(3．14)上式中的C，与下一时刻蓄电池的放电状态有关，是一个不可预知量，更具有实用价值的公式如下所示。SOC=(1一e／C)X100％(3．15)—．29—． 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理C=C—e(3．16)式中，C，，为蓄电池当前时刻已用的电量，它是从蓄电池充满状态开始计算的。放电深度(DOD)，它以蓄电池容量的百分数表示，其标准容量一般表在电池外壳上或是说明书上，同时放电深度也与蓄电池的使用寿命有关，放电深度越大，使用寿命越短，使用时不要使蓄电池处于深度放电状态，DOD的定义如下式所示。DOD=Q／c(3．17)式中，Q为蓄电池所放出的电量，DOD与SOC的关系为：DOD+SOC=1(3．18)温度校正，蓄电池对温度较为敏感，低温环境中的电池比高温中的电池提供的电能要少得多。尽管温度高就可以得到甚至高于额定容量的能量，但是另一方面，发热温度优惠减少电池的寿命，所以蓄电池还是应工作在室温附近。在充电站并网运行时，蓄电池主要作为备用电源，其运行状态根据具体的优化调度策略来决定。充电站运行过程中蓄电池内部的荷电量变化可表示为H1】：Q6(t)=Q6(t-1)+Pb(t)xAt(3．19)式中，Q6(f)——f时段，蓄电池的荷电量，(1【肌)；Q6(t一1)——f一1时段，蓄电池的荷电量，(kwh)；￡(t)——f时段，蓄电池功率变化情况，(kW)其数值由具体的优化策略决定，忍(t)>0，表示蓄电池放电；只(t)o))}式中，丁——一个优化周期所划分的时段数；Ⅳ——风机机组总数；f——风机机组编号；M——机组总数；，——光伏机组编号；c(f)——一个优化周期内的充电站总收益(元)；％(f)一时段充电站向用户收取的充电费用(元)；Lload(f)一时段充电站负荷总量(kW)；C，——风机机组运行时发电成本(元)；e——风机机组运行维护成本(元)；C，——风机机组停机维护成本(元)；C。——光伏机组运行时发电成本(元)；C。——光伏机组运行维护成本(元)；C6——光伏机组停机维护成本(元)；s，(，)——f时段第i台风机机组的工作状态，0表示停机，l表示运行；S，(f)——f时段第／台光伏机组的工作状态，0表示停机，1表示运行；C，叫(f)——f时段充电站向电网售电利润(元)；C6。(f)——f时段充电站从电网购电成本(元)；33— 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理c。——蓄电池维护和环保处理成本(元)；c。d——蓄电池放电单位度电成本(元)；P(f)——f时段第i台机组的发电功率(kW)；‰(f)——f时段内充电站和电网之间交互功率(kw)，正值为充电站从电网购电功率，负值为充电站向电网售电功率；最(f)——f时段内蓄电池充放电功率(kW)，正值放电，负值充电。3．3．2约束条件由于充电站涉及多种能源供应和需求形式，具体需要满足的约束条件会有很多，本章讨论的约束条件忽略了电力电子器件电能损耗和充电站的网损‘501，充电站在运行过程中需要满足以下约束条件：(1)负荷功率平衡约束：由于风光发电不消耗燃料，无污染，为了实现能源最大化利用，文中使光伏机组和风电机组全部工作在最大功率跟踪模式。在充电站处于并网工作模式时，有大电网的支撑，负荷所需都得到满足。则在忽略系统网损的情况下，负荷功率平衡约束可以用下式表示：f00)+匕p)+，知O)+忍O)=PlloadO)(3．21)式中，P,o甜(f)——f时段充电站内充电汽车充电所需功率(kⅥ；匕(f)——f时段光伏阵列所发出的功率(kw)；只，，(f)——f时段风力发电系统所发出的功率(kW)。(2)风光发电机组的输出功率约束：对于风光发电机组来说，其输出功率的大小不仅受到当时的自然资源状况影响，同样也受到自身的发电出力的约束，这样整个风光发电系统才能稳定可靠地运行。因此，各台机组的需要满足的输出功率约束为：P≤P(f)≤尹(3．22)式中，P咖——充电站中第i台发电机组的输出功率下限；严——充电站中第i台发电机组的输出功率上限。(3)蓄电池作为充电站中重要的储能单元，为了增加其运行寿命并且减少对其的维护费用，蓄电池在运行过程中应满足以下约束：甲“≤Pb(t)≤矿(3．23)9．7“≤Q(f)≤酽(3．24)一34— 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理式中，君吼——蓄电池最小充放电功率；矿——蓄电池最大充放电功率；酽——蓄电池最小荷电量；酽——蓄电池最大荷电量。(4)充电站与电网间允许交的最大交互功率约束：瞄≤Pgrid(f)≤e：7,7式中，瑞——充电站与电网电能交换的最小值；焉——充电站与电网电能交换的最大值。3．4基于粒子群算法(PSO)的电能优化管理(3．25)充电站电能管理优化调度问题属于典型的多目标、非线性优化问题，要求优化算法能够快速准确地搜索到全局的最优点。传统的优化算法有梯度投影法、共轭梯度法、二次逼近法等，对于求解一般线性问题的效果还是比较理想的。但随着社会科学技术的发展，面临的问题越来越复杂，应用传统优化算法来求解全局最优化问题变得相当困难。自20世纪80年代以来，随着并行计算机技术的发展学者们提出了一种新颖的优化算法，如进化规则、模拟退火算法、混沌、人工神经网络算法、遗传算法和粒子群算法等。其中，粒子群算法因在处理复杂非线性问题时全局寻优能力强、简单通用、容易实现且鲁棒性好，在求解具体工程问题时，其精度高和收敛快，因此在优化调度与功率分摊等方面得到了广泛应用【51|。3．4．1粒子群算法最早的粒子群算法是在1995年由美国社会心理学家JamesKennedy与电气工程师RusselEberhart共同合作提出的，其基本思想是由他们早期对许多鸟类的群体行为进行建模与仿真研究结果而得到的启剔53J。(1)基本粒子群优化算法PSO的基本原理：搜索空间的每个粒子都被定义成待优化问题的潜在解，全部空间内粒子都有一个被优化的函数决定的适应值，每个粒子还有一个速度向量决定他们飞翔的方向和距离，然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中进行搜索。PSO初始化为一群随机粒子，随后经过迭代公式找到当前的最优解，在每次迭代过程中空间中的粒子通过跟踪两个极值来更新自己，第一个就是粒子个体到目前为止所找到的最好值，这个值称为微粒个体最优值，另一个是整个粒子种群到目前为止所找到的最好值，这个值是一3S一 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理整个粒子群体的最优值。粒子位置更新示意图如图3．4所示。可见，PSO也是基于个体协作与竞争来完成复杂搜索空间中最优解的搜索，是一种基于群智能方法的演化计算技术。％(t)～自我记忆的影响)图3．4粒子位置更新不恿图Fig．3．4Schematicofparticlepositionupdating假设粒子群中粒子个数为N，每个粒子在时刻t的D维空间坐标和速度分别表示为薯=(薯。，‘：，⋯，砀)，i=l，2⋯．，m和_=(v。，E：，⋯，‰)。第i个粒子到目前为止所找到的最好位置为P，=(只，，只：，⋯，如)，所有粒子到目前为止所找到的最优位置为您=(砍，，以：，⋯，砌)，粒子位置与速度更新公式如下：％13f+1)=via(t)+qrl(pd—x,d(t))+c2r2(Pgd—Xid(t))(3．26)X,d(t+1)=XidO)+V耐O+1)(3．27){v二爱：％Vjd二笼@28，【vfd=一圪戤，<一圪“、’cl和c：是非负的加速常数；‘和眨是均匀分布在【0，1]之间的随机数。％(f)是第i个粒子的当前所在位置，办是第i个粒子到目前为止所找到的最好位置，踟是所有粒子找到的最好位置，％是第i个粒子在当前时刻的速度，％∈【一圪。，圪。】，％。为最大限制速度。式(3。26)称为基本的PSO，粒子速度更新由三部分完成【54】：第一部分为粒子过去速度的影响，联系粒子当前状态，对全局和局部搜索起到了平衡作用；第二部分为粒子自身的思考，即粒子移动来源于自身记忆的部分，这部分使得粒子具有全局搜索能力，防止粒子处于局部极小值；第三部分反映了粒子的运动来源于种群中其他粒子的影响，表 万方数据东北大学硕士学位论文笫3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理现出了各个粒子间的信息共享与相互合作。(2)标准粒子群算法相对于基本粒子群算法来说，标准粒子群算法是在式(3．25)qb引入了惯性权重CO。引入惯性权重后的速度公式为：V，d(t+1)=∞％O)+q‘(p讨一X。d(t))+C2rz(Pgd一％O))(3．29)基本的PSO时惯性权重国=1的特殊情况，惯性权重∞的引入使PSO的性能得到了很大提高，未成功地解决很多实际问题奠定了基础，所以人们通常称带惯性权重的PSO为标准的粒子群算法。惯性权重∞反映了粒子上一代速度对当前速度的影响。改变其值的大小可以调节PSO的全局和局部寻找最优值能力，惯性权重t．O线性递减公式为：CO=‰一生x二鳖f(3．30)』Ⅱ瞰式中，‰和∞mi。分别为∞的最大和最小值；f和乙分别是当前迭代步数和最大迭代步数。∞决定着前一代粒子速度对当前速度影响的大小，当∞取值较大时，前一代粒子速度的影响较大，全局寻优能力比较强；当∞取值较小时，前一代粒子速度的影响较小，局部寻优能力比较强。3．4．2约束条件的处理对于有约束条件的优化问题来说，其约束条件增加了寻求最优解的复杂性。为了使求解的难度降低，就需要合理地处理约束条件，将有约束条件的优化问题转化为无约束条件的问题再进行求解。通常情况下，我们可以利用罚函数法，将一个能够满足约束条件的惩罚项增加在原函数上，将约束问题转变为无约束问题。以本文所研究的优化问题所包含约束条件来看，属于混合约束条件，解决此类问题一般采用外点罚函数法，对于含等式约束和不等式约束的优化问题，其形式如下所示。删珐虬{搿嚣美艺@3·，通过引入罚函数F(x)=厂(x)+M∑留(x)+M∑[喇o，gj(x))]二(3．32)可以转化为无约束极值问题，式中，M为惩罚因子，外点罚函数通过惩罚因子来求一37 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理罚函数的极小值来逼近原约束问题的最优点。3．4．3粒子群算法对电能优化模型求解采用粒子群算法对模型求解的步骤如下：(1)输入机组、负荷参数；设置种群规模m，加速常数c1和C：、最大迭代次数，进化代数初始值k等；(2)根据发电机组的台数来确定种群的空间维数，并初始化粒子的位置x、速度V；(3)根据当前时段的风速和光照强度，由式(3．2)、(3．10)计算风光发电机组的输出功率，检测蓄电池当前的荷电量状态，依据当前时段电网的电价，比较风光发电机组的输出功率与负荷的大小，判断是否对蓄电池进行充放电或是否向电网购售电；(4)在步骤(3)的基础上，选择最优机组出力。计算所有粒子的适应值，记录pbest和gbest；(5)各粒子按照公式(3．25)、(3．26)进行计算，得到所有粒子新的位置；(6)计算适应度值，更新pbest和gbest；(7)笋lJ断是否满足最大迭代次数，是则转到(8)，否则回到步骤(3)继续寻优；(8)输出gbest及其对应的最优适应度函数值，算法运行结束。粒子群求解流程图如下图所示。一38 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理3．5算例仿真分析图3．5粒子群算法流程图Fig．3．5PSOflowchart对第二章所设计的风光互补电动汽车充电站进行仿真算例分析，充电站主要由额定功率为30kW的风力发电机组3台，3台分别编号为1、2、3，为了简化仿真方便计算，在此，将充电站共lOOkW的光伏阵列分为2组，每组50kW，分别编号为4和5，蓄电池的额定容量是50kWh。因为受到自然条件的影响，风力发电机组和光伏发电机组的出力需要依据当时的自然资源数据对其功率输出的进行预测。所以需要收集本地的数据资源如风速、光照强度以及电动汽车在每个时段所需功率。一个电能优化周期为一天，将一天划分为24个时段，每个时段的间隔为l小时。本文选取沈阳地区某日风速变化曲线、光照变化曲线如图3．6、3．7所示。—．39—． 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理图3．6沈阳地区某日风速变化曲线Fig．3．6thewindspeedcurveofonedayinShenyangx1040510152025t(n)图3．7沈阳地区某日光照变化曲线Fig．3．7thelightintensitycurveofonedayinShenyang由上面得到的沈阳地区某日风速变化曲线和光照变化曲线，由于风力发电系统和光伏发电系统都处于最大功率点状态，根据第二章建立的模型可以得到各个时段各个发电机组所发出的最大功率，变化曲线如下图所示。7654321O^xIv魁瓢匿采 万方数据；V哥雷习集图3．8风力发电机组各个时段发出的最大功率变化曲线Fig．3．8ThemaximumpoweremittedeachtimethewindturbinecurvesV鼍雷丑冬图3．9光伏发电机组各个时段发出的最大功率变化曲线Fig．3．9ThelargestphotovoltaicpowergeneratorsetseachperiodgivenCUl"Ve文献[48]对电动汽车充电站的负荷进行了模型建立并且通过仿真得到了负荷曲线图，本文根据其所做的工作得到了风光互补充电站的负荷曲线图如图3．10所示。 万方数据不。呈V褥雷图3．10电动汽车充电站负荷曲线图Fig．3．10Electricvehiclechargingstationloadcurves通过收集沈阳地区的分时购售电价和向用户收取的充电费用，得到的结果如下表所表3．1分时购电与售电价格Table3．1Purchaseandsaleofelectricitypricesofeachhours峰平谷购电电价(元向电网售电电价用户充电价格时间段时间(小时)蝰平谷Hj1日J段Hj1日JL／J、日_)～“／kMl)(元／kⅥ1)(元／kWh)7：30．11：30：峰段1．341．261．40817：00．21：00谷段0．50．420．5322：00-5：007平段0．8985：00-7：30；0．78O．9211：30-17：00；921：00．22：00——————————————————————————————————————————————————————————一充电站中各发电机组的单位度电成本，以及在运行过程中产生的额外维护成本及停机时产生的额外维护成本的数据参数如表3．2所示。这里将蓄电池的充放电损耗忽略不计。表3．2各项成本数据Table3．2Thecostdata各个机组每度电成本额外运行维护成额外停机维护成(元／kWh)本(元／kWh)风力机组1(30kW)O．550．10．3—．42—— 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理风力机组2(30kW)0．55风力机组3(30kW)O．55光伏阵列4(50kW)0．7光伏阵列5(50kw)0．7蓄电池(50kwh)0．80．10．030．020．3O．30．5O．50．0在MATLAB中进行编程仿真，利用粒子群算法对电能优化目标函数进行求解，经过优化后，每台编号的发电机组在每天24个时段的出力情况如图3．11所示。程序中粒子群的参数设置为，种群数为80，最大迭代次数为200，加速常数C1=C，=2，惯性权重为0．7。风机发电机组的出力约束下限为1．06kW，上限为20kW；光伏发电机组的出力约束下限为0，上限为50kW；蓄电池的初始电量设置为25kW，最小荷电量为20kW，最大荷电量为45kW；为了增加用户的满意程度，保证所有用户都能充到电，由上面的风光最大功率变化曲线和负荷需求曲线可以看到，在有些时段，负荷需求量远大于风光和蓄电池所能发出的功率，这时需要向电网购买电量，其上限设置为100kW，向电网售电的上限为30kW。’j矗爰蔓东勰■一：一八：光伏机组：掣专墨：兰≥乐麓、巡殳．．～屉√77-r＼：7文7；。。。|"、。7|_7。7-⋯一一j⋯⋯一一÷⋯⋯一一÷一一≮⋯一一j⋯⋯一一／电网#互功率、liif飞i宁一———．—．—．——．．．．．．j．．．．．．．．．．．．．．．．．．L．．——————————，．——L——．．——————————＼。．L．．．．．．．。．．．．L——j：／!：／．⋯『一⋯I⋯⋯一一r⋯⋯．一．L一一立⋯一一f一一3iI＼口j，一一一一一一一一一L～一一一一一一一L一一一一一一一一L一一一一一一一一LL一一一■一一一I＼／llI气冒lI每√。’U31U13ZUZ§t(h)图3．11各个发电机组输出功率曲线Fig．3．11Theoutputpowercurveofeachturbine由上图可以看到，风机机组在时段t=0～4，22～23时的出力为0，在这两个时段电价处于谷价电，向电网购电的价格低于风力发电成本，所以优先选择向电网购电来满足用户的需求；在其它时段，风机机组都在其最大功率点处工作，保证了能源的最大化利用。光伏机组在时段F0“，20～23时的出力为0，光伏发电由于自然条件的约束，其在t=-O～4和t=20～23两个时段输出功率为0，而在5、6两个时段，电价处于平价电，由上面的参数可以看到，此时光伏发电的成本高于向电网买电的成本，所以此时光伏不出力；在其—．43—— 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理它时段，光伏机组都在其最大功率点工作，符合优化策略。与电网交互的功率在时段t=0-4，6-9，12，16～23时小于0，表示此时充电站向电网购电，其中t=0--4和22-23在上面已经提过了，其它时段由于充电站负荷很大，仅靠风光发电机组和蓄电池不能维持充电站正常运行，为了使用户满意度达到最大，尽管此时电价处于平价电或峰价电，同样需要向电网购电；在时段t=5时，交互功率为0，此时电价处于平价电，风力发电成本和蓄电池放电成本低于向电网买电成本，而光伏发电成本高于向电网买电成本，所以由风力发电和蓄电池放电的电量可以满足负荷需求，因此，交互功率为0；在其它时段，交互功率为正，表示此时充电站向电网售电，此时风光发电的功率满足负荷的需求并且有所剩余，这时电网电价较高，优先选择向电网售电，这样可以达到利益最大化。蓄电池充放电曲线仅在t=5时为正，表示蓄电池正在放电，其余时段都为0，蓄电池不动作，根据上面的蓄电池成本参数，蓄电池的充放电成本过高，并且频繁的充放电将会减小蓄电池的使用寿命，选择为其充电将达不到利益最大化的目标，因此其余时段都为0；由于本文设置的蓄电池初始电量为25kW，当t=5时，蓄电池的放电成本低于电网电价并且其可充电量和风力发电电量可以满足负载需求，所以此时蓄电池放电。由上面的分析可以看出，风光互补充电站中由于风光发电的不可控制性，发电能力容易受到天气状况的影响，需要以电网作为主要支撑、蓄电池作为辅助来保证发电的稳定性，并且以此来满足用户的需求，但目前由于技术等问题使得蓄电池的成本很高，蓄电池在充电站中可以作为一种在紧急情况使用的辅助电源，可以在低电价并且负荷也很小的时候为其充电。图3．12充电站供需平衡曲线Fig．3．12Thebalancebetweensupplyanddemandcurveschargingstation 万方数据东北大学硕士学位论文第3章基于粒子群算法的风光互补充电站电能优化管理上图中直方图为各个时段风光发电机组输出功率、蓄电池充放电功率以及与电网交互功率的和，上面包络线为电动汽车每个时段所需功率，可以看出所有功率的和满足负荷所需，并且本文对风光互补充电站优化前后的总收益进行了计算，优化前的收益计算原则为，风光发电机组一直工作在最大功率点处，风光发电机组发出的功率高于负载时，为蓄电池充电，风光发电机组发出的功率低于负载时，向电网购电。优化前后的总收益如下表所示。表3．3充电站电能优化前后收益比较Table3．3Comparisonofincomeafterchargingstationelectricenergyoptimization由上表可以看出，经过电能优化管理后，风光互补充电站的总收益比优化前提高了14％，综上所述，风光互补充电站在并网运行模式下的电能优化策略实现了能源的最大化利用，同时对电网起到一定的削峰填谷的作用，实现了充电站的经济运行。3．6本章小结本章主要讨论了风光互补充电站并网运行时的电能优化管理问题，根据充电站的负荷特点：用户满意度、实时电价与风光发电成本、蓄电池充放电成本相互比较等制定了电能优化策略，以充电站收益最大为目标建立了模型，将微网电能管理中常用的粒子群算法应用在此进行模型的求解，通过算例证明了该优化策略的可行性和有效性。—．45—— 万方数据 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析目前，对于充电机模型的建立做了大量的研究，绝大多数的电动汽车充电机都是大功率非线性设备，他们会产生严重的谐波。据估计，在将来电动汽车会成为智能电网运行的一个必要的组成部分，因此，其对电能质量的影响不得不被指出，包括电压波形，基波和谐波损失，电流谐波失真和不平衡。4．1充电机的电路结构充电机的主要功能是为电动汽车电池提供一个固定直流电压，一般电动汽车充电机采用的大功率高频充电机的拓扑结构图如图4．1所示，三相交流电经过浪涌电流保护，由三相桥式不可控整流电路对其进行整流，经过LC滤波后为高频DC．DC功率变换电路提供直流输入，DC．DC变换电路的输出经过输出滤波电路滤波后，为电动汽车蓄电池充电。相电网’VVP1’⋯—●—_——●_功率变换／￡∑Z∑Z∑u。乌Ub浪涌输一出电流Uo—』d。CL％][Z∑滤Uc保护V1波_●●_Z∑Z∑Z∑4．1．1高频DC．DC变换图4．1充电机拓扑结构Fig．4．1ChargerTopology充电机的输入一般为市电380V，但由于市电的零线可能会与大地相连，出于对安全的考虑，必须在市电和电动汽车的输出电源之间进行隔离，非隔离式的DC．DC变换电一47 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析路因为其电路结构的原因不能将输入电源与输出电源相隔离，因此充电机应选择隔离式DC．DC变换器，在这里使用的是全桥式隔离变换器。在充电期间，电动汽车的电池需要充电机提供恒定电压和恒定电流，高频DC．DC变换电路将整流得到的直流电压变换到电池所需要的电压，然后经过输出滤波电路滤波后为电池供电。为了电池的性能和寿命的最大化，充电机需要严格控制供应到电池的电压和电流，同样也要避免电池受到输入电源电压变化的影响。4．1．2三相不可控整流为了将电网的三相交流电转换成直流电，最常用的方法就是使用三相不可控整流电路，经过整流后的直流电压脉动较大，这时需要在直流侧并联一个电容，该电容的作用是减少直流电压的脉动，使得电压更加平稳。4．1．3浪涌电流保护当直流侧电容巳充电开始时，会提供一个低阻抗路径，在起初会产生一个很大的电流，当直流侧电容C小充电完成时，同样会产生一个很大的电流，这个电流被称为浪涌电流，如果不加以限制，它将会损坏充电线路中的部分器件。抑制浪涌电流的方法大体上有两种，一种是在电路中串接一个功率型NTC热敏电阻，它可以有效的抑制启动时的浪涌电流，在完成对浪涌电流的抑制后，由于通过其电流的持续作用，功率型热敏电阻的阻值将下降到非常小，它消耗的功率可以忽略不计，不会对充电机正常工作的电流造成影响。第二种方法是采用可控器件和抑制电阻，充电开始时依靠电阻抑制浪涌电流，之后触发可控器件短路抑制电阻来降低功耗。4．1．4电池充电特性电动汽车电池作为充电机的负载，对于测试充电机的性能扮演着很重要的角色。目前，电动汽车电池大多数为锂离子电池，而锂离子电池基本上都采用恒流转恒压的方式充电‘551。充电开始阶段为恒流阶段，锂离子电池的电压较低，在这个过程中，充电电流恒定不变，随着充电过程的继续，电池电压逐渐升高，此时充电机应转到恒压充电模式，充电电压波动应控制在1％之内，充电电流逐渐减小，当充电电流减小到某一范围时，进入涓流充电阶段，涓流充电也称为维护充电，在维护充电模式下，充电机以某一充电速率给锂离子电池继续补充电荷，最后是电池处于充满状态。锂离子电池的充电曲线图如图4．2所示。一48— 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析4．54．1／．、>3．7＼-／峭算3．32．92．5L／／一·’_．‘二’二。二‘二／，／-、．，．／j。。j，．，，。1jlj。。。，．，，。。。。I·??∥／＼-tU"L00．5l1．52．02．53．0时间(h)图4．2锂离子电池充电曲线Fig．4．2Lithium—ionbatterychargingcurve4．2充电机的等效模型建立一一一电压⋯⋯⋯一电量——电流本文采用lOkW的充电机，为了便于仿真研究，可以考虑将图4．1中的高频功率变换器进行等效变换。我国电网工频周期为0．02s，而充电机为电动汽车电池充电的时间大概在2．3个小时，对于一个或几个工频周期之内，可以认为充电机的输出电压和电流是恒定的，即高频功率变换器工作在恒功率状态，当输入电压升高时，输入电流必须相应降低，因此在工频范围内，可以用一个非线性电阻B来近似模拟高频功率变换电路的等效输入阻抗，并且可以取得较好的近似效果。因此，充电机的等效模型156j如图4．3所不。三相电网马Lf与VVr_-—_一U。与￡∑Z∑Z∑Ub浪涌电流Ud二—CdcCL％：Uc保护vr<—_-—_Z∑Z∑Z∑图4．3充电机等效模型Fig．4．3Chargerequivalentmodel—．49—． 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅_V--t变换的充电站谐波抑制方法分析4．2．1充电机仿真模型利用MATLAB仿真软件中的SIMULINK模型库搭建电动汽车充电机的仿真模型，仿真模型如图4．4所示，该仿真模型由五部分组成，三相电压源、三相不可控整流、LC滤波、由高频DC—DC变换电路等效的输入阻抗足和观测电流和电压波形的示波器。图4．4充电机仿真模型Fig．4．4Chargersimulationmodel4．2．2充电机的运行参数设定本文采用的是某一型号的电动汽车充电机，该电动汽车充电机正常运行时的输入电压为市电380V，工频50Hz，最大输出直流电压为520V，最大输出电流为19．2A，具体的充电机运行参数如表4．1所示。表4．1充电机运行参数Table4．1Chargingmachineoperatingparameters由上面的分析可知，在一个或几个工频周期内，电动汽车充电机可看做是恒功率输出，因此可以用一个非线性电阻以等效充电机的输入阻抗，该电阻可近似计算为：R寺=鲁=警=等@t，。‘曰￡％乇、7蓄电池充电方法和充电控制策略采用较多的是典型的两阶段充电方法，即恒流限压／—。50—． 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析恒压限流，充电机的充电时间为270分钟，前150分钟采用恒流限压法充电，后120分钟采用恒压限流法，充电机最大输出功率为lOkW。非线性电阻以在整个充电周期内是变化的，根据实际记录的蓄电池充电过程数据，充电机输出功率如公式(4．2)所示。黔{乞茹赫004，8凶<‘<曼。@2，其中时间t的单位为分钟，最大输出功率eo。。。的单位为kW，根据式(4．2)所建立的充电机输出功率曲线如图4．5所示。；X‰正图4．5充电输出功率模拟曲线Fig．4．5Chargingoutputpoweranalogcurve同样由图4．5所示的充电机输出功率模拟曲线和式(4．1)所得到的＆近似表达式可以得到恐的变化曲线图如图4．6所示。图4．6R。的变化曲线Fig．4．6Rccurve一51— 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析为了简化计算和便于仿真，将＆的变化曲线进行离散化处理，在充电总时间270分钟内，每隔9分钟取一个采样点，共将270分钟分为30段，离散化后的&直方图如图4．7所示。＆的具体数值如表4．2所示。离散化后的R。值图4．7离散化后的＆直方图Fig．4．7尺cdiscretehistogram表4．2R。在采样点的取值Table4．2尺cvaluesatthesamplingpoint4．3含多台充电机的谐波抑制研究充电站中使用的充电机为大功率非线性设备，其大量的接入电网必然会对电网产生谐波危害，因此，在建设充电站之前，有必要对其接入电网后产生的谐波进行仿真分析和研究。一般在电网中，谐波电压是由谐波电流流经非线性负载产生的，因此，本文为了方便研究，认为电压始终是正弦波，主要对谐波电流仿真研究和计算‘57l。—。52—． 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析4．3．1电网的谐波限值谐波注入电网会造成电能质量下降等负面影响，因此，充电站要接入电力系统必须要满足国家相关标准特别是GB／T14549．1993《电能质量公用电网谐波》的要求【581。《电能质量公用电网谐波》中对接入系统的谐波限值如表4．3和表4．4所示。表4．3公用电网谐波电压(相电压)限值Table4．3Utilitygridharmonicvoltage(phasevoltage)limit表4．4注入公共连接点的谐波电流允许值Table4．4Injectcommonconnectionpointoftheharmoniccurrentallowablevalue10100252013208．5156．46．85．13525015127．7125．18．83．84．13．1标称基准短路谐波次数及谐波电流允许值(A)|日t￡Kf／＼隽足二Kp目议叶j∥lL／L叮LEi～n／电压容量(kV)(MVA)111213141516171819101009．34．37．93．74．13．26．02．85．4352505．62．64．72．22．51．93．61．73．2与公共连接点相连的所有用户向该点输入的谐波电流分量(方均根值)不应该超过表4．4中所规定的谐波电流允许值。当电网公共连接点中的最小短路容量与表4．4所示的基准短路容量不同时，修正后的谐波电流允许值为：C厶=挚％(4．3)JK2式中，&。——公共连接点的最小短路容量，MVA；SK：——基准短路容量，MVA；乞——第h次谐波电流允许值，A；L——短路容量为Sx。时的第h次谐波电流允许值。—．53—． 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析在公共节点处有多个用户时，第”个用户的第h次谐波电流允许值乇由式(4．4)表示：Ih?l州抄⋯)式中，厶——第h次谐波电流允许值，AS。——第n个用户的用电协议容量，MVA墨——公共连接点的供电设备容量，MVAa——相位叠加系数，3次谐波取1．1，5次谐波取1．2，7次谐波取1．4，11次谐波取1．8，13次谐波取1．9，其余次谐波取2。与谐波相关的计算表达式如下所示。1．第h次谐波电压含有率HR％HRU，,=等×100％(4．5)式中，％——第办次谐波电压(方均根值)；U——基波电压(方均根值)。2．第h次谐波电流含有率HRI。脚峨=挚×100％(4．6)11式中，厶——第h次谐波电流(方均根值)；‘——基波电流(方均根值)。3．谐波电压含量UHF■—一吩、／荟“)2(47)4．谐波电流含量‘5．电压总谐波畸变率THD,,6．电流总谐波畸变率THDikFTHD2瓷川毗(4．8)(4．9)(4．10)％生‘潍lI～勰Z 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析7．基波电流有功功率尸P=UX1×cos(#式中，9=(仇一妒。)——基波电流与电压的相位差8．电流有效值，1=(4．11)(4．12)9．功率因数允A：!：堕业：冬c。s妒：Ucos妒：』c唧(4．13)SU1Ijl41+THDfI、’式中，u=厶／，——基波因数；叩=(中。一(P。)——基波功率因数角。4．3．2单台充电机工作时仿真模型与谐波分析电动汽车充电站的规模不同，其里面拥有充电机的台数也不相同，不同台数的充电机接入电网后产生的谐波对电网的影响也不相同，因此，本文先从一台充电机接入电网后，研究其产生的谐波的特点，接着研究多台充电机接入电网后产生谐波的特点。当电动汽车充电站只有一台充电机运行时，利用MATLAB中的SimPowerSystems模型库搭建如图4．8所示的充电站仿真模型，供电电源的电压为10kV，频率50Hz，配电变压器的容量为1250kVA，变比为10kV到380V，配电变压器的内部连接方式为Dynll，充电机的参数如表4．1所示，R．数值的选取如表4．2所示。图4．8单台充电机运行时充电站仿真模型Fig．4．8Singlechargerrurmingchargingstationsimulationmodel一55 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析利用Powergui模块中的FFTAnalysis进行高压侧和低压侧的谐波分析，得到的仿真结果如图4．9和图4。10所示。，oIoFundamental(50Hz)=1．148．THD=2200％●．1I．1。O5101520Ha,rrnonicorder图4．9一台充电机运行时高压侧谐波分布Fig．4．9High·pressuresideoftheharmonicdistributionwithsinglechargerrunning70芑60罢E50i40基30譬20至10O，⋯Fundamental(50Hz)=7．266。THD=91．51％●：●：．1I．I．‘51015Harmonic．order图4．10一台充电机运行时低压侧谐波分布Fig．4．10Low-pressuresideoftheharmonicdistributionwithsinglechargerrunning如上图所示，通过对充电站有一台充电机运行时的仿真，得到关于充电站谐波的相关结论如下：1．充电站的谐波次数主要为6k+1次谐波，k=l，2，3，4⋯，即5，7，11，13等，一56一佰托5o—Ielu。E∞口c，kJo邑∞∞芝 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析其中5次谐波电流含有率月：趾最大，7次HRl7次之，随着谐波次数的增加，谐波电流的含有率越小。2．变压器高压侧的n次谐波电流含有率HRI明显小于低压侧的同次谐波，因此谐波．失真率THD．也小于低压侧。3．当充电电压uo、R。和滤波电容C，．不变时，滤波电感三r的大小对电流谐波的大小和电流谐波失真有影响，随着滤波电感三，的增大，电流谐波和谐波失真越小，具体变化数值由表4．5所示，其原因为：当三，增大时，电路的刀次谐波阻抗乙=j脚x,I+R／l(1／jnoX：A也同样增大，减小了谐波电流，电感有通直隔交的作用，因此抑制了电流的震荡。表4．5低压侧不同电感值对谐波电流和谐波失真的影响TAble4．5lowsideeffectsofdifferentinductancevaluesofharmoniccurrentsandharmonicdistortion4．当充电电压乩、滤波电容C，和滤波电感0不变时，随着电阻JR。的增大，各次谐波电流的有效值逐渐减小，在整个充电时间内，等效电阻R。的阻值是不断变化的，因此，a相电流有效值以及基波电流和各次谐波电流的有效值都是不断变化的，高压侧和低压侧有着相同的变化规律，具体变化曲线如图4．11和图4．12所示。—．57—。 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析捌凝蜒嫣脚遥较忙爆脚低压侧电流有效值变化曲线t，min图4．1l低压侧电流有效值变化曲线Fig．4．11LowsidecurrentRMScurve高压侧电流有效值变化曲线t，min图4．12高压侧电流有效值变化曲线Fig．4．12HighsidecurrentRMScurve5．在整个充电过程中，高压侧和低压侧各次谐波含有率的变化曲线如图4．13和图4．14所示。—．58—， 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析低压侧各次谐波含有率t，m．n图4．13低压侧各次谐波含有率变化曲线Fig．4．13Lowpressuresideofeachharmonicratiocurve高压侧各次谐波含有率t／min图4．14高压侧各次谐波含有率变化曲线Fig．4．14High-pressuresideofeachharmonicratiocurve6·在电动汽车整个充电过程中，当充电电压％、滤波电容g和滤波电感0不变时，随着电阻R。的减小，低压侧总的电流谐波畸变率"加，也在减小，而高压侧总的电流谐波畸变率逐渐增大，总体的变化曲线如图4．15和图4．16所示。一59 万方数据低压侧电流总谐波畸变率t，min图4．15低压侧电流总谐波畸变率变化曲线Fig．4．15Lowsidecurrenttotalharmonicdistortioncurve高压侧电流总谐波畸变率t，min图4．16高压侧电流总谐波畸变率变化曲线Fig．4．16High·sidecurrenttotalharmonicdistortioncurve4．3．3充电站多台充电机工作时仿真模型与谐波分析电动汽车充电站运行时不可能只有一台充电机工作，当多台充电机同时工作时，其仿真模型如图4．17所示，并且利用前面只有一台充电机工作时所采用的方法进行谐波分析，各种参数的设置与前面一致。—．60—— 万方数据图4．17多台充电机工作时充电站仿真模型Fig．4．17Chargingstationsimulationmodelwithmultiplechargersatwork与单台充电机工作时分析相类似，利用Powergui模块中的FFTAnalysis进行高压侧和低压侧的谐波分析，5台充电机同时工作时高压侧和低压侧各次谐波的分布如图4．18和图4．19所示。～FFTan403020100Jj-；Fundamentalf50Hz)=1．987．THD=61．41％．1I1．‘O5101520HamKmicorder-图4．18高压侧5台充电机工作时谐波分布Fig．4．18Fivechargerharmonicdistributionathighsidewithfivechargerworking一耍暑E口翟已Jo墨一哥至 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析《≥ob脚。ekcled粤嘧n剐≤辩Db母byFFTw哥"dDwFFTwindow：5研25cyclesofselectedsignal图4．19低压侧5台充电机工作时谐波分布Fig．4．19Fivechargerharmonicdistributionatlowsidewithfivechargerworking由上面的图所示，当5台充电机工作时，高压侧和低压侧的谐波分布相似，因此，下面的分析只针对高压侧，得到关于5台充电机工作时充电站谐波的相关结论如下：1．与一台充电机运行时产生的谐波相同，这里充电站接入点的谐波电流仍为6k+1次谐波，后=1，2，3，4⋯，随着谐波次数的增加，谐波电流的幅值越小，谐波次数仍以5次和7次为主，具体基波和各次谐波电流有效值的变化曲线如图4．20所示。2．在电动汽车整个充电过程中，当充电电压以、滤波电容C，和滤波电感三，不变时，随着电阻R．的增大，高压侧总的电流谐波畸变率THD也在减小，一台充电机和5台充,电机的电流谐波总畸变率相比较的曲线如图4．21所示。高压侧电流有效值变化曲线图4．20高压侧谐波电流有效值变化曲线Fig．4．20HighsideharmoniccurrentRMScurve一62一弛∞∞∞∞∞竹。一lelumEn∞cfIkJo邑口o： 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析高压侧电流总谐波畸变率图4．2l不同台数充电机高压侧电流总谐波畸变率Fig．4．21Severaldifferentchargerhighsidecurrenttotalharmonicdistortion3．为了得到各次谐波在不同台数充电机运行时的变化规律，一台充电机和5台充电机运行时的5次谐波和7次谐波电流有效值的变化曲线如图4．22和图4．23所示，由图中可以看到，5台充电机运行时5次谐波电流和7次谐波电流的有效值都比一台充电机运行时的大，但并没有成倍的增加，这说明各次谐波电流的有效值并不是按照充电机台数的增加而成线性增长，各个充电机产生的同次谐波会发生相互抵消的现象。不同台数充电机运行时5次谐波电流有效值变化曲线图4．22不同台数充电机运行时5次谐波电流有效值变化曲线Fig．4．225thharmoniccurrentRMScurveseveraldifferentchargingmachinerunning一63 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析不同台数充电机运行时7次谐波电流有效值变化曲线图4．23不同台数充电机运行时7次谐波电流有效值变化曲线Fig．4．237thharmoniccurrentRMSCHIVeseveraldifferentchargingmachinerunning4．4充电站并网谐波抑制方法由上一小节的分析看到，当充电站中一台充电机运行时，整个充电过程中高压侧和低压侧的电流总谐波畸变率变化范围分别为3．785％．23．76％和88．53％．149％，当充电站中5台充电机运行时，整个充电过程中高压侧和低压侧的电流总谐波畸变率变化范围分别为17．95％一62．09％和85．63％．145．9％。上面的数据可以看到，电流总谐波畸变率很高，远远超过了国家规定的谐波畸变率，因此，根据上面的分析，对谐波的抑制有以下几种策略‘631。4．4．1加入滤波电感由表4．5的数据可以看到，增大滤波电感的值可以有效地降低各次谐波的有效值，并且减小电流总谐波畸变率，因此可以在充电机整流电路前加入滤波电路，加入滤波电路后的一台充电机运行和5台充电机运行时仿真模型如图4．24和图4．25所示。—．64—． 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波柙型查鲞坌堑二倒』图4．24加入滤波电感后一台充电机运行时充电站仿真模型Fig．4．24Chargingstationsimulationmodelwithachargerrunningafterjoiningfilteringinductancep图4．25加入滤波电感后5台充电机运行时充电站仿真模型Fig．4．25Chargingstationsimulationmodelwithfivechargersrunningafterjoiningfilteringinductance加入滤波电路后，由仿真结果看，在整个充电时间内，高压侧和低压侧的电流总谐波畸变率明显的降低了，具体数值如表4．6所示。表4．6加入滤波电路后的电流总谐波畸变率Table4．6THDiafteraddingthefiltercircuit．．65—． 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析这种方法比较简单，并且滤波电感的取值并不是越大越好，随着电感值的增加，会带来更大的功率损耗，增加充电机的成本、质量等。4．4．2增大充电机功率电动汽车在整个充电过程中，高频DC．DC变换电路的等效电阻B的变化规律为先减小再增大，高压侧电流总谐波畸变率由图4．16和图4．21所示为先增大后减小，因此增大等效电阻以会降低高压侧电流总谐波畸变率。由上面提到的公式可知，随着充电机功率的增大，等效电阻群的阻值也同样会增大，这样就抑制了谐波的大小。但是，随着充电机功率的增大，充电机的体积、重量和价格都要增加，因此在选择充电机型号时，应综合考虑技术、电池充电时间要求、经济等各方面的因素。在满足经济性和充电需求的情况下，首选功率大的充电机，既能更好的满足国标的要求，又能减少充电机的占地面积。4．4．3改变变压器连接方式一般来说，10kV的配电变压器多为Dynll接法，即一次侧为三角形接法，二次侧为星型接法，变压器三角形接法可以使三次谐波在绕组内部形成环流，而在星型侧的相电流中虽然有三次谐波，但在其线电流中三次谐波不能形成电流，这样可以改善二次侧电流的波形，消除三次谐波。下图左侧为配电变压器Dynll接法的高压侧谐波分布，右侧为Yy三相四线制接法，可以看到Dynll接法明显消除了3次谐波。图4．26谐波对比图Fig．4．26Harmoniccomparisonchart一66。’’’’”’●。：■I_brot咖：；j瞳I∞■htb日目州，’，：。}j⋯{÷H0：F_■_。q●∞E一、j～-nH_’-●HF∞■_。斜0tl～⋯一一：10∞i广磊石1曩画i一 万方数据东北大学硕士学位论文第4章基于快速傅里叶变换的充电站谐波抑制方法分析4．5本章小结本章首先对充电机的结构进行了介绍，为了方便进行仿真，得到了充电机的等效模型，利用MATLAB／SIMULINK仿真平台搭建了充电站的仿真模型，利用快速傅里叶变换法分析了充电站中单台充电机和多台充电机运行时的谐波电流特点。一67 万方数据 万方数据东北大学硕士学位论文第5章总结与展望5．1总结第5章总结与展望风能和光能是用之不尽、取之不竭的，如何更好地利用它们是我们一直追求的目标，本文将其应用在了电动汽车充电站上，首先对风光资源进行评估，再对风光互补充电站的整体结构进行设计，包括各组成部分硬件的选型、安放位置、占地面积等，对充电站的配电系统进行了设计，包括进线的选择等，之后对整个充电站的投资进行预算。而实际建设风光互补充电站时需要考虑的问题还有很多，例如充电站地址的选取，如何减小对环境的影响，风光互补充电站内的电能管理，在建站之前对其电网接入点的电能质量进行分析等。本文又对上面所提到的充电站电能管理和接入点电能质量进行了深入研究。建立了风光互补充电站各部分的模型后，针对充电站的特点制定了并网运行时风光互补充电站的电能优化策略，以此来确定调度指令，包括各个发电机组的出力情况、蓄电池的充放电功率、与电网所交互电能的多少；根据充电站收益最大化建立了目标函数；对于电能优化调度问题，选择了粒子群算法对问题进行求解，通过算例仿真结果表明经过电能优化后的充电站对电网起到了削峰填谷的作用，与优化前相比较提高了收益。利用MATLAB／SIMULINK仿真平台搭建了充电站的仿真模型，利用快速傅里叶变换法分析了充电站中单台充电机和多台充电机运行时的谐波电流特点，谐波电流主要为5次、7次、11次等谐波，并且谐波畸变率明显大于国家对于充电站接入点谐波畸变率的要求，因此需要一些方法进行谐波抑制。5．2展望由于时间的关系，本文仅从MATLAB仿真平台对整个风光互补充电站进行电能优化管理的研究，缺少充电站实际运行的数据，为了更加深入的研究风光互补充电站的电能优化管理和经济化运行，需要建立实际的风光互补充电站系统的实验平台，实现实际充电站的电能管理，研究实际充电站中风光发电单元、储能单元和电网之间的电能流动。对于充电站接入点的谐波分析，只分析了其谐波产生的特点，没有具体研究如何抑制谐波，希望以后能在以上等问题上进行深入研究。—．69—． 万方数据 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万方数据东北大学硕士学位论文致谢蓦然回首，从我进入东北大学开始研究生生涯至今已近二年，在本文即将脱稿之际，我谨向在我研究生学习和课题研究中给予我指导、关心、支持和帮助的老师、同学和家人表示衷心的感谢。首先我要感谢我的导师王迎春副教授，王老师渊博的知识、严谨的学风和谦逊的态度给我留下了深刻的印象，令我一生受益匪浅。在此，再一次向两年来一直关心和指导我的王老师致以深深的感谢。其次，感谢实验室的杨东升教授，杨老师治学严谨、博学多才，在论文的选题和论文写作期间都给予了极细致的指导，指出当中的不足之处和改进方向。在这两年中，杨老师在学习上和生活上都给予了我极大的关心和帮助。另外，还要感谢何宗领、朱洪庆、钟小明、崔海涛、王闯、王楠、孙亚、刁乃哲、陈倭、邸峰等等实验室和同班的兄弟姐妹们的支持和帮助，是他们的耐心和热忱让我在课题研究中不会觉得孤单。最后要特别感谢我的父母，在我多年的求学生涯中，他们一直给予我无私的关怀和无怨无悔的付出，他们是我不断奋进的动力和强大的精神支柱，我将带着他们对我的支持，在以后的工作中加倍的努力。75— 万方数据 万方数据东北大学硕士学位论文攻读硕士期间所做的工作参与的科研项目：75kW燃气轮机发电机组励磁控制系统的研究与设计。主要负责基于C语言的DSPF2812下位机程序的编写。77—'