计及碳减排的电动汽车充换储一体站与主动配电网协调规划

何晨可 朱继忠 刘 云 蓝 静 吴皖莉

计及碳减排的电动汽车充换储一体站与主动配电网协调规划

何晨可 朱继忠 刘 云 蓝 静 吴皖莉

（华南理工大学电力学院 广州 510641）

提出一种计及碳减排的电动汽车充换储一体站（一体站）与主动配电网（ADN）协调规划模型。根据设备资产归属权划分ADN碳排放责任，并提出ADN碳减排机理。基于一体站结构、服务和运行特点，构建运行和配置模型。提出计及碳减排的ADN规划方法：提出ADN网架规划方法和分布式电源（DG）配置方法，结合ADN设备的能量损耗和出力，构建ADN碳净增量模型及其碳交易机制，实现对计及碳减排的ADN运行模型的描述。计及碳交易费用，以规划年综合成本为目标建立一体站和ADN协调规划模型，提出混沌模拟退火狮群算法进行求解。算例结果表明，考虑碳减排的ADN规划的购电成本、规划年综合成本、节约年环境碳排量、阶梯单位碳价分别约为不考虑碳减排ADN规划的10%、35%、460%和4倍，从而验证了所提模型与方法的可行性和有效性。

碳减排 电动汽车 充换储一体站 主动配电网 协调规划 混沌模拟退火狮群算法

0 引言

电动汽车（Electric Vehicle, EV）充换储一体站（一体站）是一种新型EV集中性充换电设施[1]，集成快充系统、快换系统与梯级储能系统于一体，具备EV负荷波动平抑[2]、削峰填谷[3]、辅助电网故障恢复[4]等优势。主动配电网（Active Distribution Network, ADN）是实现分布式电源（Distributed Generation, DG）广泛接入的重要技术手段，是实现终端电能低碳化的重要途径[5]。对考虑碳减排的EV一体站和ADN合理的协调规划将对含EV的主动配电系统的低碳化综合规划及运行带来深远影响，具有重要研究意义。

充电站[6]、换电站[7]及配套储能电站与本文一体站[1-4]同属于EV集中型充换电设施，存在一定的投资成本高、配电设施要求苛刻等问题，但大功率快速充电、充-放电综合设施规划是解决EV出行和提升EV便利性的必然选择[8]，其统一调度和管理可实现整体最优[9]，同时，充电系统向着快速化、集成化方向发展[6]。此外，集中通信和控制的成本低，控制算法复杂性低，一体化综合调度由电网统一调度大型集中储能充电站的充放电，可实现EV有序充放电管理，克服EV难以计划和控制，缓解EV对电网造成的潮流、谐波等不确定性的冲击和影响[10]。与之相对，EV及其配套的储能电站属于分散式充电设施，分散EV调度问题异常复杂[9]，系统充电负荷空间分布复杂[7]，EV个体直接参与电网需求响应可能性较小[6]，造成电网潮流变化复杂，为电网运行带来难题[10]。而有序充电是从电网角度出发，EV个体不存在有序或无序的区别，同时，分散充电EV的调度精度、有效性均难以保障，调度难度和成本巨大[10]。虽然可以采用储能电站对分散EV进行调节，但仍无法达到集中型充换电设施在运行和调度上的优势[6-10]。同时，电网运行人员不具备对EV个体直接调度的权限，需通过价格信号等吸引EV用户参与调度[7]。电池所有权和充电决策权属于EV用户，用户根据自身需求各自分散进行充电决策，而要吸引EV用户接受电网调度，需要一系列的政策和服务手段，其调度精度和有效性均难以保证[10]。本文一体站是EV集中型充换电设施，与ADN同属电网运营主体，集中了充电站、换电站和储能电站的优势[11]，对其规划建设可有效缓解上述EV并网问题，其与ADN联合优化运行，可满足EV负荷需求、消纳DG出力、平抑负荷波动、减少ADN运维费用，具有集约性、避免支路潮流多向传输、便于调度等优势，发展前景良好[1-2]，是支撑EV和坚强电网共同发展的重要保证[11]。

现有考虑碳减排的充、换电站规划研究较少[12-17]。一体站作为一种新型EV集中性充换电设施[1-2]，针对其规划的研究也较少[3,18]，均未计及其碳减排效益，对一体站运行优化的研究也未考虑其辅助电网进行碳减排[1-2,4]。文献[3]对交直流配电网下的一体站进行了优化规划。文献[18]提出了一种对一体站选址定容优化规划方法。文献[1-2]建立了含一体站的ADN优化调度模型。文献[4]提出了一种一体站出力辅助ADN故障恢复方法。EV所耗电能由传统机组提供时，等于“以煤代油”，并非真正新能源[12]。文献[12]提出以低碳效益最大化为目标的DG和充电站协调投资方法。文献[13]建立以EV驶向充电站引起的碳排放为目标的充电站规划模型。文献[14]建立了考虑碳排放的光储充电站规划模型。文献[15]建立了考虑低碳收益的充电站规划模型。文献[16]以充电站碳减排收益分析为基础，建立充电站规划模型。文献[17]建立了考虑碳足迹的充电站和风机（Wind Turbine, WT）规划模型。还未见有考虑碳减排因素的一体站综合规划的研究报道，如何充分发挥一体站辅助ADN的碳减排作用，实现两者低碳化协调规划及互补运行，对一体站综合运行和规划配置数学模型的构建还需进一步研究。

目前考虑碳排放的ADN规划研究较少[19-24]。WT和光伏（Photovoltaic, PV）等清洁能源发电可减少碳排放和化石能源消耗[12]。文献[19]以年碳排放量为目标建立ADN的DG容量规划模型。文献[20]建立了低碳ADN扩展规划模型。文献[21]建立了低碳经济下的ADN规划模型。文献[22]以低碳经济为背景，建立了考虑大规模DG接入的ADN变电站规划模型。文献[23]对低碳经济下的大量DG接入ADN的规划技术进行了综述。文献[24]提出一种低碳经济中广泛引入DG的ADN变电站的规划方法。上述研究未定义含EV的ADN碳排放责任，未对ADN资产设备的碳排放量模型及碳交易机制进行构建。文献[25]构建了综合能源系统碳交易机制。文献[26]对发、输、用各方碳排放责任分摊机制进行了明确，避免碳排放重复计算。ADN碳排放责任描述的准确性和合理性直接影响其碳排放量及其参与碳交易的优化分析的准确性。分析含EV充换电设施的ADN设备资产，明确ADN碳排放责任，并以此为基础描述含充换电设施的ADN的碳增量以及碳交易机制，才能准确指导含EV的ADN低碳化规划及运行。如何规划配置计及碳减排的含EV的ADN各类设备，如何协调ADN设备参与碳减排，目前还未见有涉及碳减排的ADN网架规划、DG容量配置方法，以及ADN碳净增量模型及其碳交易机制的研究。

含EV的配电系统的规划研究较少[27-28]，对含EV的ADN的规划研究文献也鲜见[29-34]，充换电设施规划必须与配电系统规划相协调[27]。文献[27]建立了充电网络和配电网协调规划模型。文献[28]构建了储能、充电站和配电网联合规划模型。文献[29]建立了含充电站的ADN规划模型。文献[30]构建了含风、光、储和充电站的ADN协同规划模型。文献[31]建立了基于EV调度的ADN规划模型。文献[32]提出一种含插电EV的ADN的储能和DG规划方法。文献[33]建立了含共享EV、光伏、储能的ADN拓展规划模型。文献[34]提出一种ADN中的EV充电站优化配置模型。上述研究验证了协调规划可提高供电可靠性和电能质量，平抑EV和DG功率波动，提升DG渗透率，减少规划投资和资源浪费，提高运行效益，实现综合经济更优[27-34]。上述研究缺乏EV和ADN协调规划及运行对碳减排影响的考虑。还未见有EV一体站和ADN协调规划的相关研究文献，对考虑碳减排的一体站和ADN协调规划的研究报道更为鲜见。

狮群优化算法（Lion Swarm Optimization, LSO）寻优速度快、精度高，但算法存在早熟问题[35]。通过混沌过程随机搜索特性[4]和模拟退火概率突跳特性[4]的算法改进LSO算法的全局最优性。还未见有综合上述两种方法对LSO算法性能进行改进，并利用改进算法对EV充换电设施和ADN综合规划问题进行求解的研究报道。

基于上述研究背景，本文进行以下研究：根据一体站结构和运行特点，建立一体站综合运行和规划配置模型；提出计及碳减排的ADN规划方法：首先提出ADN网架规划方法和DG容量优化配置方法，并构建ADN碳净增量模型及其阶梯碳交易机制，进而构建计及碳减排的ADN运行模型；建立计及碳减排的一体站和ADN协调规划模型；提出混沌模拟退火狮群优化（Chaos Simulated Annealing LSO, CSLSO）算法求解本文规划模型。

1 ADN碳减排责任划分与机理分析

化石燃料燃烧产生温室气体形成碳排放[36]。发展低碳电力是电力行业可持续发展的必经之路[37]。面向低碳电网的规划方法，可借助碳排放流进行分析[37]，关键是准确辨识电力系统中碳排放的“来龙去脉”[37]。电能作为商品的效用全部由消费者获得，当不同地区间存在电能交换时，发电产生的能源消耗与碳排放却不会随着电能转移。发电环节通常被认为是碳排放源头，但实际上，需求引致生产，即电力负荷才是碳排放真正源头[36]。而某种意义上，电网本身属于发电侧的电力负荷，而电网负荷节点又属于电网的电力负荷。合理划分各企业和用户在电力交换情况下因支撑经济发展伴随的低碳责任，有利于电力系统低碳减排目标的合理分配。用户功率需求引发发电侧电力生产，引发的碳排放为用户碳排放；电网电能传输（转换）过程中产生损耗，造成发电侧电力生产增量，引发的碳排放为电网碳排放，理论上，发电侧向环境排放的碳排放总量应等于电网和用户碳排放量之和[26]。

1.1 ADN碳排放责任划分

本文主要根据设备（包括发电设备、供储能设备及用电设备）的资产归属权对碳排放责任进行划分，即将某个设备运行导致的碳排放增加量/减少量按照该设备的资产归属划分至对应的企业或用户。本文资产归属ADN的设备主要有ADN网架、EV充换电设施和DG。ADN碳流如图1所示。

图1 碳流

1.2 ADN碳减排机理

电网碳减排机理一般有：

1）吸收CO2减排机理。如配置电转气（Power to Gas, P2G）设备，将CO2作为P2G原料进行电转气，直接吸收CO2。若这部分P2G吸收的CO2消耗的电能由传统机组发电得到，则对于整体环境而言并未减少总的碳排放量，反而增加由于电能从发电侧经电网传输到P2G设备过程中产生的网损带来的碳排放增加量，但电网作为P2G设备资产方，可利用这部分吸收减少的CO2参与碳交易。

2）间接减少传统机组发电量的减排机理。通过规划配置DG等清洁能源发电，从而降低传统机组发电量，进而降低整个环境的碳排放量，同时，电网可以利用这部分DG发电减少的碳排放量进行碳交易。本文ADN规划方法利用DG发电间接减少传统机组发电量，实现ADN碳减排，碳减排机理如图2所示。

图2 本文规划方法的碳减排机理

2 充换储一体站模型

基于一体站结构及其站内系统的运行和服务方式，描述一体综合运行和配置模型。

2.1 充储一体站结构

一体站内主要由快充系统（Fast Charging System, FCS）、快换系统（Fast Swapping System, FSS）和梯级储能系统（Cascade Energy Storage System, CESS）三部分组成[4]。FCS、FSS分别对充电EV(Plug EV, PEV）、换电公交车（Electric Bus, EB）提供快充、快换服务，CESS利用梯级储能对负荷进行调节。一体站结构如图3所示。

2.2 一体站综合运行和规划配置模型

为保证PEV快速充电需求的服务质量，FCS不参与放电。FSS内EB动力电池参与放电将大大缩短电池寿命，FSS不参与放电。FCS、FSS和CESS

图3 充换储一体站结构

出力分别满足式（2）～式（4）。

同时，一体站各部分满足如下配置模型。

1）FCS服务和配置模型

2）FSS服务和配置模型

EB属于市政公共交通工具，营运时间长，购置成本高，资产归公交公司，有严格行驶（发车/到站/停靠）时间和线路计划，以保证市政公共交通服务水平。同时，政府从制度和公交专用车道建设方面来保证公交车辆“按时按点”运营。故EB在运营时间内出现电量偏低，前往FSS实现“即到即换”的快换服务，故FSS设备数量配置以实现EB快换需求为目标，满足式（9）～式（14）。

3）CESS运行和配置模型

EV电池全寿命利用后，容量和充放电效率均发生部分衰减，将难以继续达到EV正常行驶的技术标准，成为退役电池，经过回收、拆解、检测和重组，并配置于CESS中梯级利用。梯级电池可实现容量重组标准化，但充放电效率等特性则难以完全修复，本文CESS运行优化主要考虑梯级储能的充放电效率损失。与常规全新储能系统相比，CESS可最大限度地发挥退役电池残余价值，提高储能经济性，降低EV退役电池处理的经济和环境压力。FCS和FSS均为快速EV电能补充设施，配备CESS对两者以及站外负荷进行调节，CESS出力计划策略：根据ADN从大电网的分时购电电价以及ADN的EV负荷和DG出力的变化对ADN进行调节，降低ADN购电成本。CESS运行和配置约束满足

3 计及碳减排的主动配电网规划方法

3.1 主动配电网网架规划方法

对于任意两个节点之间，只能规划建设同种容量规格的一条线路，满足

同时，通过式（27）保证ADN辐射状网络约束。

考虑当某条线路配置DG后，线路优化规格可能小于未配置DG时，同时考虑DG出力不确定性，优化比较是否配置DG（或出力为0，即最恶劣工况）时的线路容量规格，则取两者中较大的值。

3.2 DG容量优化配置方法

3.2.1 风机容量配置

WT装机容量大于其出力上限，满足式（28）。以风速为自变量描述WT出力模型[40]，满足式（29）。

3.2.2 光伏容量配置

PV装机容量大于其出力上限，PV出力和光照强度的变化保持一致[40]，其装机容量和运行模型分别满足

3.3 计及碳减排的主动配电网运行模型

首先根据ADN碳排放责任建立ADN碳净增量模型，进而构建ADN阶梯碳交易机制。

3.3.1 ADN碳净增量模型

充分利用DG可获得更好环境效益[12,19]。将电能用户有功需求引发的碳排放归为用户碳排放，电能传输过程中的损耗为电网碳排放[26]。ADN碳排放责任：属于ADN设备资产的网架以及EV充换电设施的运行产生能耗将增加ADN碳排放，而属于ADN资产的DG发电将减少其碳排量。本文对ADN碳净增量的描述为

3.3.2 ADN阶梯碳交易机制

ADN参与碳交易市场，根据实际碳排放量购买或出售相应的碳排放权[25]。当碳排放量小于免费分配的碳排放额（基础碳配额）时，则ADN可以在碳交易市场出售多余的碳排放配额，从而获得碳交易收益，故此时碳交易单价为负值；当碳排放量大于免费分配的碳排放额时，表示ADN需要在碳交易市场购买碳排放权，以支付超额的碳排放量，产生碳交易成本，故此时碳交易单价为正值。本文ADN阶梯单位碳交易费用满足

ADN阶梯单位碳交易费用示意图如图4所示。

图4 ADN阶梯单位碳交易费用示意图

4 计及碳减排的一体站和ADN协调规划模型

本文以计及碳交易费用的规划年综合成本为目标，建立计及碳减排的一体站和ADN协调规划模型，对含有WT、PV和一体站的ADN进行综合规划及运行状态优化。

4.1 目标函数

各类费用满足

4.2 约束条件

规划满足如下约束。

1）电网潮流约束[41-42]

2）功率平衡约束

3）储能运行电量约束

4）变电站扩容约束

5）一体站建站约束

6）一体站变压器容量约束

5 模型求解

5.1 混沌模拟退火狮群算法原理

LSO算法是一种基于狮群协作捕猎机制的优化算法[35]。本文针对LSO算法存在的一定的早熟问题[35]，将混沌映射和模拟退火过程[4]融入LSO算法，提出CSLSO算法，求解本文规划模型，算法流程如图5所示，具体步骤如下。

（2）狮子位置更新。本文CSLSO算法利用模拟退火概率判定狮子是否更新位置，更新策略满足

（3）判断停止。判断是否达到搜索次数上限，若是则输出狮王，即最优解；若不满足则对狮群进行重新排序，重新确定三类狮子的位置，并返回步骤（2）继续迭代。

图5 混沌模拟退火狮群算法流程

5.2 模型求解流程

本文规划模型包含一体站选址定容、ADN网架及DG容量规划，同时优化含一体站的ADN的运行工况，模型求解框架如图6所示。

图6 模型求解框架图

具体步骤如下：

（3）模型优化。执行CSLSO算法优化，优化AND网架、DG容量、一体站建站位置及规模，同时优化一体站和AND运行工况，并计算潮流[45]和目标函数值。

6 算例

6.1 参数设置

算例以某地区实际规划区为例，如图7所示。

图7 规划区示意图

抽样预测每辆PEV的产生充电需求的时间和位置。PEV首先行驶到最近的道路节点，进而通过规划区道路行驶到一体站。根据前文2.2节FCS服务和配置模型中对PEV的电量状态和进站快速充电服务需求的分析，该文设PEV进站SOC为电池SOC下限。规划区共10辆EB，运营时段为5:00～24:00，路线为逆时针环线，EB在运营时段可近似视为一直行驶。算法基本参数见文献[4,35,43]。其他参数见附图1～附图4和附表1～附表5。

采用本文提出的模型和求解方法，分两种场景进行规划研究：①场景1为考虑碳减排的一体站和ADN协调规划；②场景2为不考虑碳减排的一体站和ADN协调规划（优化时目标函数去除碳交易费用，最后根据优化规划结果计算碳减排费用）。

6.2 算例分析

规划项目各类年成本见表1。

表1 规划项目各类年成本

由表1可知，由于场景1配备较多的DG，并导致ADN网架规模的增大，场景1基建费用较场景2高572.97万元。储能成本由一体站的FSS和CESS储能配置产生，2个场景储能费用相同。由于场景1大容量DG出力承担较多用电负荷，使得场景1购电成本大幅下降，场景1比场景2低2 141.80万元（场景2购电费用接近场景1的11倍）。也正因为场景1的DG和ADN网架配置规模较大，所以场景1运维费用较场景2高179.24万元。由于对DG的合理配置和出力优化，两个场景ADN均实现了在碳交易市场中出售碳排放配额以获得收益，场景1碳交易带来的收益比场景2高1 509.43万元，两个场景ADN不仅未使用免费碳配额，反而使碳净排放量达到负值，场景1和2的年碳净排放量（等效电量）分别达到-79 064.03MW∙h和-17 370.32MW∙h，对应的阶梯单位碳价分别为－200万元/MW∙h和 －50万元/(MW∙h)，节约常规发电机组年环境碳排量分别为85389.15t和18 759.95t（常规机组碳排量1.08t/（MW∙h）[25]）。这表明本文建立的计及碳减排的协调规划方法，给ADN带来更好的碳交易经济效益，提高了ADN环保性和经济性。虽然场景1在基建、运维费用上略高于场景2，但是由于场景1在购电、碳交易费用上具有的较大优势，所以场景1年综合成本比场景2低2 899.02万元（场景2年综合成本接近场景1的3倍）。综上所述，本文计及碳减排的一体站和ADN协调规划方法具有更好的综合经济优势和环境优势。

规划年均基建投资费用见表2，图8为ADN网架和一体站布局优化结果，ADN线路配置结果见表3，变电站扩容容量见表4，DG容量配置结果见表5，一体站建站规模见表6。

表2 规划年均基建投资费用

Tab.2 Annual construction cost of planning project

图8 网架和一体站布局优化结果

表3 线路配置结果

表4 变电站扩容容量

Tab.4 Capacity expansion of each substation

表5 DG容量配置结果

表6 一体站建站规模

Tab.6 The construction scale of CSSIS

由表2～表6和图8的数据可以看出，出于对碳减排的考虑，场景1的风机和光伏总容量比场景2分别高8 400kV∙A和6 000kV∙A，使得场景1在ADN网架局部线路规格大于场景2，这也是场景1的DG、网架投资分别高于场景2为749.99万元和218.35万元的原因，也导致场景1的DG投资在总基建投资中占比较大，为44.46%。相比场景2，场景1更多的ADN负荷被DG所承担，降低ADN对外部电网的功率需求，使得场景1的ADN变电站的扩容建设规模比场景2小9 700 kV∙A，导致场景1变电站扩容投资比场景2低395.38万元，这也是场景2变电站扩容投资在总基建投资中占高达34.84%的原因。而两个场景的一体站建站规模相同，导致一体站投资相同。因为上述原因，使得场景1总基建投资相对较高。

由图8和表3、表4可知，场景1和场景2中ADN网架的拓扑优化结果一致，本文提出的ADN网架规划方法较好地实现了对ADN所有节点的供电路径优化，和对线路规格的优化选型，同时网架结构满足辐射状分布，线路规划结果满足DG出力的要求，并且得到了变电站扩容结果，使规划具有较高的综合性和全面性。

由表5可知，场景1各DG容量达到配置上限，而场景2中DG容量相对较小，说明场景1中DG配置受到碳交易成本影响较大，而场景2的DG配置主要受到DG和网架单位成本以及负荷和电价影响。这表明本文考虑碳减排的ADN规划方法有利于提高系统的分布式清洁能源的渗透率，具有一定的优势。

由表6可知，由于规划区EV负荷整体水平和分布相同，故两个场景一体站布局相同，整个规划区内一体站的各类站内设备以及占地均分别相同。另外，各一体站CESS储能按照上限进行配置，可知CESS储能配置主要受电价和站外负荷的影响，而FSS储能配置主要取决于储能价格。同时，通过最短路径优化算法优化分配规划区一体站站间负荷，导致同场景中两个一体站建站规模的差异。

场景1和2的ADN负载率对比见表7，可知场景1中ADN线路平均负载率和平均最大负载率比场景2分别低5.99%和5.07%，同时，场景1的变电站平均负载率和平均最大负载率分别比场景2低9.70%和1.94%。充裕度是传统配电系统可靠性分析的主导因素[46]，由对表7的分析可知，相比于场景2，采用本文提出的考虑碳减排协调规划方法优化得到的ADN系统，在具备较高规划综合经济性的同时，具有较低的线路和变压器负载率水平，ADN具有较高的线路传输裕度以及变电裕度，减少ADN网络越限的情况，在一定程度上提高ADN供电可靠性。

表7 ADN负载率对比

由图9的一体站运行状况可知，在ADN高购电电价时段11:00～12:00、19:00～20:00，场景1和2的一体站均降低对ADN的负荷需求甚至对外放电，在其余低购电电价时充电，提高ADN运行经济性。以一体站A为例分析，可知两个场景的一体站FSS运行电量均不低于各时段EB负荷电量需求，表明FSS规划结果满足快换负荷需求。通过对两个场景FSS和CESS优化结果对比可知，两个场景FSS和CESS出力波动趋势分别具有一定的相似性。场景1的FSS波动性更大，说明在两个场景FSS配置容量相同的前提下，场景1的FSS储能配置具有更好的负荷调节能力，而场景2的FSS的电量曲线和EB负荷电量需求较为接近，场景2的FSS储能配置更多只为满足EB负荷实时快换电量需求，调节冗余性较小。

图9 一体站系统运行状况

场景1和2的ADN波动性指标对比见表8。由表8可知，场景2的ADN波动性指标比场景1的大59.47%。由此可知，场景1中ADN虽然配备更多DG，但由于场景1在计及碳减排因素下对DG和一体站进行协调规划及运行优化，更好地实现了DG和EV一体站的互补运行，降低ADN整体功率需求的波动性，有利于ADN的安全运行。

表8 ADN波动性指标对比

场景1和2的节点故障平均失负荷率指标对比见表9。由表9可知，场景1的节点故障平均失负荷率比场景2低2.58%。这是由于场景1配备更多的DG，在某一节点（线路）故障切除后，大容量DG出力可实现更好的孤岛供电。本文提出的考虑碳减排的协调规划方法，还可降低ADN故障失电范围程度，降低了ADN系统容量不足的风险，提高网络的供电可靠性。

表9 ADN网架节点故障失负荷率

Tab.9 Node fault load loss rate of

从图10的ADN功率平衡优化结果可以直观地看出，由于碳交易成本的促使，直接影响了ADN分布式清洁能源的装机容量以及出力。相比场景2，场景1的DG容量大、出力上限高，在ADN高负荷时DG出力尽可能满足ADN负荷，同时一体站参与充放电，当ADN低负荷时，DG在满足ADN基本负荷和EV负荷的同时，反向为主网提供电能，从而使得场景1具有较好的综合经济性和环保性。同时，由附图5的ADN节点电压可知，两个场景虽然在DG出力上有较大差别，但系统电压均能满足约束要求，说明本文考虑场景1在提高ADN碳减排效益的同时，能保证系统安全运行。

图10 功率平衡优化结果

为验证CSLSO算法的优势，同时因篇幅所限，对比分析场景1的一体站在固定站址（A、B站建站站址分别为节点7、43）时的算法性能，利用CSLSO算法、LSO算法[35]、SA算法[48]、PSO算法[49]和GA算法[50]分别对本文模型优化20次，取结果最好的一组分析。各算法适应度曲线如图11所示，不同算法的性能比较见表10。

图11 各算法适应度曲线

表10 不同算法的性能

Tab.10 Different algorithms performance

由图11和表10可知，相比之下，本文CSLSO算法能快速收敛到最优解，优化所得最优值最小，方均差相对最小，迭代次数和优化耗时相对较少、寻优率相对较高，所以本文CSLSO算法性能更优。同时，本文CSLSO算法通过混沌过程和模拟退火过程的融入，较好地改善了LSO算法的早熟问题。

7 结论

本文提出了一种计及碳减排的EV一体站与ADN协调规划方法，结论如下：

1）通过对一体站综合运行和规划配置的合理建模优化，使其有效响应ADN功率调节和碳减排，实现充分考虑含一体站的ADN低碳化规划及运行，提高系统安全可靠经济环保性，提高规划合理性和准确性。

2）提出的ADN规划方法明确了其碳排放责任，分析ADN资产设备的碳净增量，通过碳交易奖惩机制促使ADN主动减排获得碳收益。最终实现ADN网架结构及线路规格的优化，保证网架满足DG出力以及辐射状要求，并得到变电站扩容结果，验证了本文ADN规划方法的有效性、综合性与合理性。

3）充分计及碳减排效益的EV一体站和ADN协调规划，可提高ADN的DG渗透率，使DG尽可能地出力，促使ADN参与环境碳减排，使ADN获得更好的碳交易收益，并大幅降低ADN购能费用，降低ADN负载率和故障失负荷率，提高ADN电能传输可靠性及裕度，降低ADN和主网的交互功率波动性，进一步提升EV一体站与ADN低碳化协调规划和互补运行的系统安全性、可靠性、经济性和环保性。

4）在LSO算法的基础上，引入混沌过程和模拟退火过程，提出混沌模拟退火狮群（CSLSO）算法对求解一体站与ADN协调规划模型进行求解时具有较高的寻优速度和全局最优性，实现了LSO算法易早熟的问题的改善。

本文所提方法对于解决计及碳减排的EV一体站和ADN协调规划问题具有快速性、可行性和有效性，为含EV充换电设施的ADN综合规划提供一定的理论依据。

附 录

附图1 基本负荷曲线及分时购电电价

App.Fig.1 Basic load curves and time-sharing electricity purchase price

附图2 风速和光照强度

App.Fig.2 Wind speed and light intensity

附图3 变压器额定容量规格

App.Fig.3 Rated capacity specifications of transformer

附图4 EV负荷曲线及分布

App.Fig.4 Load curve and distribution of EV

附表1 待选线路规格参数

App.Tab.1 Parameters of pending power line

参数线路I线路II线路III线路IV 线路容量/(MV∙A)13510 单位长度电阻/(Ω/km)0.50.40.30.2 单位长度电抗/(Ω/km)0.350.3250.30.275 基建费用/(万元/km)50100150200 运维费用/(万元/km)0.10.20.30.5

附表2 一体站设备参数

App.Tab.2 Equipment parameters of CSSIS

设备类型额定功率/kW单位费用单位运维费用 快充机5020万元/台0.05万元/(台·年) 慢充机20025万元/台0.02万元/(台·年) 快换机2020万元/台0.01万元/(台·年) 充放电机20010万元/台0.1万元/(台·年) FSS储能—0.1[万元/(kW·h)]0.005万元/(kW·h·年) CESS储能—0.05[万元/(kW·h)]0.002万元/(kW·h·年) 站内变压器—0.025[万元/(kV·A)]0.001万元/(kW·h·年)

附表3 DG参数

App.Tab.3 Parameters of DG

DG类型WTPV 单位装机容量规格/kW200200 单位装机容量费用/[万元/(kV·A)]0.30.5 单位装机容量运维费用/[万元/ (kV·A·年)]0.010.02

附表4 待选站址地价

App.Tab.4 Land prices of candidate stations

节点编号购地单价/(万元/m2)节点编号购地单价/(万元/m2) 20.2260.3 50.35270.4 70.3400.35 230.5430.2

附表5 算例参数

App.Tab.5 Parameters of case study

参数数值参数数值 0.20.95 0.250 0.91 2000.2 0.21 0.26 100.9 0.9200 10.9 0.25 000 5 0001 1 0004 5020 000 1050 0.065 3652 0.324 20.003 0.22 10025 0.70.2 0.60.2 0.7 0.9

App.Fig.5 Node voltage of ADN

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Coordinated Planning of Electric Vehicle Charging-Swapping-Storage Integrated Station and Active Distribution Network Considering Carbon Reduction

He Chenke Zhu Jizhong Liu Yun Lan Jing Wu Wanli

（School of Electric Power Engineering South China University of Technology Guangzhou 510641 China）

A coordinated planning model of electric vehicle charging-swapping-storage integrated station (CSSIS) and active distribution network (ADN) considering carbon reduction was proposed. According to the ownership of equipment, the carbon emission responsibility and reduction mechanism of ADN were proposed. Based on the structure and operation characteristic of CSSIS, the models of operation and plan of CSSIS were built. Then, an ADN planning method considering carbon was proposed. Planning methods of network and distributed generation (DG) were built. And combing the energy loss and output of ADN equipment, carbon increment model and trading mechanism were proposed to build an ADN operation model considering carbon. A coordinated planning model of CSSIS and ADN was built with the goal of planning annual comprehensive cost considering carbon. A chaotic simulated annealing lion swarm algorithm was proposed to solve the planning model. And the case study results show that the electricity purchasing cost, annual comprehensive, carbon savings, and unit carbon price of the ADN planning considering the carbon are about 10%, 35%, 460%, and 4 times of the plan without considering the carbon, respectively. Finally, the feasibility and effectiveness of the model and method proposed in this paper are verified.

Carbon reduction, electric vehicle, charging-swapping-storage integrated station, active distribution network, coordinated planning, chaotic simulated annealing lion swarm algorithm

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.211255

TM715

广东省科技计划资助项目（2020A0505100004）。

2021-08-11

2021-09-20

何晨可 男，1993年生，博士研究生，研究方向为含电动汽车主动配电网规划与优化等。E-mail：1197958177@qq.com

朱继忠 男，1965年生，教授，博士生导师，研究方向为综合智慧能源系统优化运行与控制等方面。E-mail：zhujz@scut.edu.cn（通信作者）

（编辑 郭丽军）