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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;国网湖北省电力有限公司襄阳供电公司;湖北方源东力电力科学研究有限公司

摘要：本发明提供一种光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法，在基于对充电站内的最大光伏发电功率以及站内电动汽车充电需求功率的准确预测的基础上，同时建立充电站经济运行费用和负荷方差的目标函数组成的双目标模型，然后利用LSTM算法和GA‑BP算法对光伏发电功率和电动汽车充电负荷功率准确预测，并在此基础上利用NSGA‑II算法对双目标模型求解。本发明基于在完整优化周期对站内最大光伏发电功率和电动汽车需求功率的准确预测的基础上，对目标函数计算，即优化充电站周期内系统经济运行费用和负荷方差，此项发明可广泛应用于光储充电站系统控制领域。

主权项：1.一种光储充电站经济运行费用和负荷方差优化的方法，其特征在于：在基于对充电站内的最大光伏发电功率以及站内电动汽车充电需求功率的准确预测的基础上，同时建立充电站经济运行费用和负荷方差的目标函数组成的双目标模型；所述充电站经济运行费用和负荷方差的目标函数的建立过程如下：充电站经济运行费用最低的目标函数如下： 式中，优化调度周期T＝24，t表示每隔一个小时作为一个时间段，Cpvt表示第t个时间段光伏发电成本，Cbatt表示第t个时间段储能单元的维护费用，Cgridt表示第t个时间段内的购售电费用；Cpvt＝KpvPpvt式中Ppvt表示第t个时间段的光伏发电功率，Kpv表示光伏发电成本系数，Cbatt＝Kbat|Pbatt|，式中，Pbatt表示储能单元第t个时间段的充放电功率，Kbat表示储能单元的运行维护费用；Cgrid＝KGtPgridt式中，Pgridt表示第t个时间段充电站与大电网的交换功率，购电时为正值，售电时为负值，KGt表示第t个时间段的购电或售电电价；负荷方差最小的目标函数如下： 式中，Pt＝Pevt-Ppvt+Pbatt，Pevt为电动汽车的实时充电功率，Pav为整个优化调度周期内的负荷平均功率： 还包括：利用LSTM算法和GA-BP算法对光伏发电功率和电动汽车充电负荷功率准确预测，并在此基础上利用NSGA-II算法对双目标模型求解，具体步骤如下：步骤a，根据光伏发电的历史数据，利用LSTM算法预测得到完整的优化周期内光伏发电功率序列Ppv；步骤b，根据充电站区域内电动汽车历史充电数据，利用GA-BP算法预测得到完整的优化周期内电动汽车充电需求功率序列Pev；步骤c，根据蓄电池的充放电功率约束和荷电状态约束条件，随机生成每个时刻的储能单元充放电功率Pbat；步骤d，计算光储充电站与大电网的交换功率Pgrid；步骤e，计算目标函数系统经济运行费用，得到Cpv、Cbat、Cgrid；步骤f，利用NSGA-II算法对搭建的双目标模型求解。

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