含分布式電源和電動汽車的配電網可靠性評估

王輝 李旭陽 王寶全 王一凡 方航 金子蓉

摘要：針對目前大規模分布式電源和電動汽車接入配電網后，給配電網可靠性帶來一定影響的問題，提出了一種含有分布式電源和電動汽車的新型配電網的可靠性評估方法。首先，考慮到風光出力的不確定性和相關性，選擇擬合性最優的Frank-Copula函數，建立了風光聯合出力概率模型。其次，分析了電動汽車用戶行為特征，提出了基于動態分時電價的電動汽車有序充放電控制策略。最后，基于改進IEEE-RBTS Bus6測試系統的主饋線F4，對系統的可靠性指標進行計算分析，結果表明所提的風光聯合出力模型和有序充放電控制策略可以有效降低對配電網可靠性的影響。

關鍵詞：分布式電源；風光聯合出力；電動汽車；有序充放電；配電網；可靠性評估

中圖分類號：TM732????????? 文獻標志碼：A????????? 文章編號：1000-582X（2024）01-115-12

Reliability evaluation of distribution network with distributed generation and electric vehicle

WANG Huia，b， LI Xuyanga， WANG Baoquana， WANG Yifana， FANG Hanga， JIN Zironga

（a. College of Electrical Engineering & New Energy; b. Hubei Provincial Engineering Technology Research Center for Microgrid， China Three Gorges University， Yichang， Hubei 443002， P. R. China）

Abstract： The integration of large-scale distributed generation and electric vehicles into the distribution network can have an impact on its reliability. To address this issue， a reliability evaluation method for a new distribution network containing distributed generation and electric vehicles was proposed. Firstly， with considering the uncertainty and correlation of wind and power output， the best fitting Frank-Copula function was selected and a joint probability model of wind and solar power was established. Secondly， the behavior characteristics of electric vehicle users were analyzed， and an orderly charge and discharge control strategy of electric vehicle was proposed based on dynamic time-of-use pricing. Finally， using the main feeder F4 of the improved IEEE-RBTS Bus6 test system， the reliability index of the system was calculated and analyzed. The results show that the proposed wind solar joint output model and orderly charge-discharge control strategy can effectively reduce the impact on the reliability of the distribution network.

Keywords： distributed generation; wind-solar joint power output; electric vehicle; orderly charging and discharging; distribution network; reliability evaluation

在“碳達峰”和“碳中和”的目標驅動下，以風力、光伏發電為主的分布式電源（distributed generation，DG）在全球范圍內得到大力發展，根據國際可再生能源署（International Renewable Energy Agency，IRENA）發布的《2022年可再生能源發電量統計報告》，全球風力、光伏發電裝機分別達到825 GW、849 GW。電動汽車（electric vehicle，EV）作為一種具有廣闊發展前景的綠色交通工具，也是實現“雙碳”目標的重要途徑之一，得到了大力發展。但是，風電、光伏機組的出力受到光照強度、溫度、風速等自然條件的影響，具有較強的隨機性、間歇性及波動性，EV無序充電行為在時空上具有較強的隨機性，其充電負荷會改變日負荷變化趨勢，進而影響配電網的可靠性。大規模的DG和EV接入配電網，勢必會給配電網的可靠性帶來影響，因此，需要對含DG和EV的配電網的可靠性進行評估。

目前關于DG接入配電網的研究主要在DG出力模型的建立、優化配置、選址定容等方面[1-7]。相較于傳統配電網可靠性評估，胡美玉等[4]針對DG和負荷的相關性，基于秩相關系數矩陣理論，并采用拉丁超立方抽樣方法，提出了一種考慮DG和負荷相關性模型。針對DG出力和負荷功率的不確定性，李蕊等[6]提出了一種基于威布爾-馬爾科夫（Weibull-Markov）模型，能夠更準確地模擬DG的多運行狀態。丁明等[7]以高滲透率可再生能源接入配電網為背景，分析了分布式電源的滲透率對所接入系統的供電模式和可靠性的影響。但上述文獻在進行可靠性計算時，僅考慮了風光出力的不確定性，沒有考慮其相關性。

現階段，對于EV接入配電網的研究主要集中在充電負荷預測、優化調度、充電站規劃等方面[8-14]。針對在建立EV充電負荷預測模型時存在模型與參數設置、用戶行為特征不匹配的問題，王浩林等[10]通過對充電負荷預測影響因素的分析，提出了基于時刻充電概率的負荷預測模型。林銘蓉等[11]通過建立計及需求響應和路-電耦合特性的配電網可靠性評估模型，準確預測EV時空分布負荷。針對配電網所能承受的最大負荷不滿足大規模EV充電功率的問題，俞子聰等[12]考慮EV充放電接入退出的隨機性，提出了EV有序充放電控制策略。針對EV采用傳統分時電價的充電方式時，會產生新的負荷尖峰的問題，程杉等[13-14]提出基于動態電價的EV充電站有序充放電控制策略。現有關于EV接入配電網后可靠性評估方面的研究較少，雖然殷自力等[15]從EV的類型、數量和接入位置3方面進行可靠性分析，但是在EV采取不同有序充放電控制策略時未考慮對配電網可靠性帶來的影響。

針對上述問題，文中對含DG和EV的配電網進行了可靠性計算。首先，考慮風光出力的不確定性和相關性，利用Frank-Copula函數建立了風光聯合出力模型。然后，分析EV用戶行為特征，并在此基礎上提出了基于動態分時電價的EV有序充放電控制策略。最后，采用蒙特卡洛模擬進行算例分析，分別從分布式電源的類型、電動汽車的接入數量和有序充電方式3個方面入手，對配電網的可靠性指標進行計算分析。

1 系統概率模型

1.1 系統概率模型

1.1.1 元件和負荷的可靠性模型

配電網中主要電氣設備如變壓器、線路、斷路器等均為可修復元件。通過蒙特卡洛對元件的狀態進行抽樣，再根據式（1）得到元件的正常工作持續時間（time to fault， TTF）和故障修復時間（time to repair， TTR）。

{（T_TTF=-（1/λ）?lnσ_1，@T_TTR=-（1/μ）?lnσ_2，）┤?? （1）

式中：λ、μ分別為故障率和修復率；σ_1 、σ_2為[0， 1]均勻分布的隨機數。

時序負荷模型可以很好地反映出負荷實時變化的特點，負荷點i每小時負荷值為

P_（L，i） （t）=L_（p，i）?P_（w，i）?P_（d，i）?P_（h，i） （t）， （2）

式中：L_（p，i）為負荷點i年負荷峰值；P_（w，i） 、P_（d，i） 、P_（h，i） （t）分別為負荷點i周-年、日-周、小時-日的負荷峰值的比值。

1.1.2 風光聯合出力概率模型

為了獲取在可靠性計算中所需要的DG功率，需要構建DG的出力模型，文中DG的出力模型采用的是風光聯合出力模型。風速、光照具有極強的隨機性，因此風力發電機和光伏發電機的出力也具有較強的隨機性，其輸出功率的數學表達式分別為

P_w={（0，????????????????????????? ???v≤v_ci 或v>v_co；@（A+BV+CV^2）， v_ci

式中：v_ci為切入風速；v_co為切出風速；v_r為額定風速；P_r為風力發電機的額定輸出功率；A、B、C的值取決于v_ci和v_r的大小[16]。

P_v=A×η×r，?? （4）

式中：A為光伏發電機電池板的總面積；η為光電之間的轉換效率；r為光照強度。

雖然風速、光照具有極強的隨機性，但是它們的概率分布具有一定的規律性，分別服從Weibull和Beta分布，其概率密度函數分別為

f（v）=k/c 〖（v/c）〗^（k-1） exp（-〖（v/c）〗^k），??? （5）

f（r）=（Γ（α+β））/（Γ（α）Γ（β））×〖（r/r_m ）〗^（α-1）×〖（1-r/r_m ）〗^（β-1），???? （6）

式中：k和c分別為形狀參數和尺度參數；r_m為最大光照強度；α、β為形狀參數。

根據風力發電出力特性及風速的概率密度函數可得出風電出力的分布函數F（P_w ），同樣根據光伏發電出力特性及光照強度的概率密度函數可得出光伏出力的分布函數F（P_v ）。

考慮到一定的范圍內，風速、光照之間具有一定的相關性[17-20]，而Copula函數[18]可以很好地描繪這一特性。為了選擇對風電、光伏出力特性擬合最優的Copula函數，引入Spearman秩相關系數、Kendall秩相關系數及歐式距離等指標，并計算風光出力的Empirical-Copula函數[19]。若所選的Copula函數秩相關系數越大、越接近Empirical-Copula函數的秩相關系數，且與其歐式距離越小，則擬合性更優。

利用Homer軟件獲取中國東南沿海地區（東經118°7'，北緯24°48'）逐時風速和光照強度的歷史數據。文中選取一年（8 760 h）風機與光伏數據，分別用Normal-Copula、Frank-Copula、Clayton-Copula函數擬合風光出力并計算風光出力的Empirical-Copula函數，求得其秩相關系數及Empirical-Copula函數的歐式距離如表1所示。

由表1可知，Frank-Copula函數的秩相關系數最大、最接近Empirical-Copula函數的秩相關系數，且與其歐式距離最小，因此文中選擇Frank-Copula函數作為風光聯合出力模型的連接函數[20]。

利用所建立的風、光出力的分布函數F（P_w ）和F（P_v ），結合Frank-Copula函數，可得到風光聯合出力分布函數為

F（P_w，P_v）=-1/θ ln[1+（（exp（-θF（P_w））-1）（exp（-θF（P_v））））/（e^（-θ）-1）]， （7）

式中：θ為F（P_w ）和F（P_v ）之間的相關系數，若θ>0，則風光出力呈正相關；若θ<0，則風光出力呈負相關；若θ→0，則風光之間趨于相互獨立。

為了分析風光出力的相關性，根據風電和光伏的相關模型，分別繪制了如圖1（a）所示的風光聯合出力頻率直方圖及如圖1（b）所示的風光聯合出力概率密度分布圖，可以看出風光出力之間呈負相關，而Frank-Copula函數能夠描繪這一特性，因此，所建的模型可以很好地反映出風光出力之間的相關性。

1.2 電動汽車用戶行為特征概率模型

大規模EV接入配電網后，充電負荷與高峰時電力負荷疊加，會導致局部地區出現負荷緊張的情況。而對EV充電負荷造成影響的因素除了有電動汽車的類型、數量和充電方式等客觀因素之外，還有更為關鍵的用戶的行為特征因素。行為特征具有較強的隨機性，包括EV的日行駛里程、開始充電時刻、離家時間等。

通過將NHTS統計數據經過極大似然估計處理分析[21]，然后對這些數據進行擬合后發現日行駛里程近似服從參數為（μ，σ^2）的對數正態分布，概率分布函數為

f_D （x）=1/（xσ_x √2π） exp[-（lnx-μ_x ）^2/（2σ_x^2 ）]，???? （8）

式中：x為單輛電動汽車日行駛里程，km；μ_x為期望值，取3.20；σ_x為標準差，取0.88。

由日行駛里程可得出SOC為

E_in=E_out-（x?W_100）/B，?? （9）

式中：E_in為電動汽車充電時的SOC；E_out為電動汽車前一日充完電離網時的SOC；W_100表示EV百公里耗電量；B為EV電池容量。

用戶的車輛返回時刻即為電動汽車開始充電時刻，滿足正態分布，其概率密度函數為

f_t （t_ch）={（1/（σ_ch √2π） exp[-（t_ch-μ_ch ）^2/（2σ_ch^2 ）]，???????? （μ_ch-12）

式中：t_ch為電動汽車開始充電時刻；μ_ch為期望，取17.47；σ_ch為標準差，取3.4。

離網時刻即為電動汽車離開家的時刻，也滿足正態分布，其概率密度函數為

f_t （t_d ）={（1/（σ_d √2π） exp[-（t_d-μ_d ）^2/（2σ_d^2 ）]，&0

式中：t_d為電動汽車首次離家時間；μ_d為期望值，取7.70；σ_d為標準差，取3.27。

2 基于動態分時電價的EV有序充放電

通過對EV開始充電時刻概率模型的分析，大規模的EV會同時在用電高峰期（18：00—21：00）進行充電，這種無序充電的方式會導致負荷“峰上加峰”，影響配電網的可靠性。因此，從配電網可靠性角度而言，需要對EV的充電行為加以控制或引導，在不影響用戶出行的前提下，通過有效控制策略引導EV進行有序充放電，使其避開負荷用電高峰期。目前，引導EV進行有序充放電的手段主要是通過電價的形式。常見的電價形式分為3類：固定電價、分時電價、實時電價。考慮到EV無序充放電對配電網的影響，提出了EV有序充放電控制策略，構建以經濟最優和交互功率波動最小為目標函數，以EV充放電功率、荷電狀態和電價等為約束條件的EV有序充放電模型。

2.1 目標函數

在可靠性評估中獲取EV的充放電功率，需要構建目標函數以獲取各個時刻EV的充放電功率。對于充電站而言，不僅要考慮到其收益最大，而且要考慮和配電網之間交互功率的波動最小，因此目標函數的數學表達式為

max[∑_（t=1）^T?（P_t^dis C_t^S-P_t^ch C_t^B ） -λ∑_（t=2）^T?|P_t^in-P_（t-1）^in | ]，???? （12）

式中：P_t^ch、P_t^dis分別為某一時刻EV的充電和放電功率；C_t^S、C_t^B分別為充電站某一時刻的售電和購電價格；λ為調節因子[22]；P_t^in為某一時刻充電站和配電網間的交互功率。

2.2 約束條件

1） 充放電功率約束。

-P_max^EV≤P_m^dis≤0≤P_m^ch≤P_max^EV， （13）

式中：P_m^ch、P_m^dis分別為同一時刻第m輛電動汽車充放電功率；P_max^EV為電動汽車最大充電功率，一般認為電動汽車的最大充放電功率相等。

2） 功率約束。

配電網所能承受的最大負荷P_max^net必須滿足網內基礎負荷P_l^net與EV充放電功率P_s^EV之和，即：

P_max^net≥P_l^net+P_s^EV。? （14）

3） 離網時SOC約束。

為了滿足用戶需求，電動汽車離網時需滿足：

E_out^'≥E_in+（x?W_100）/B，???? （15）

式中，E_out^'為電動汽車離網時的SOC。

4） 電動汽車充放電狀態約束。

{（H_ch={（0 或 1，&t∈[t_arr，t_dep ]；@0，&其他。）┤@H_dis={（0 或 1，&t∈[t_arr，t_dep ]；@0，&其他。 ）┤ ）┤??? （16）

式中：t_arr、t_dep為EV與電網連接時刻。

5）電價上下限約束。

考慮到充電站的運營成本和用戶的消費水平，故充放電動態電價的上下限為

C_min≤C_t^S≤C_max， （17）

式中，C_min、C_max分別為充放電電價的上下限。

2.3 算法流程

對于求解模型中含有多變量、高維優化問題，可以采用粒子群優化（particle swarm optimization， PSO）算法。粒子i在進行迭代過程中，通過追蹤其個體最優解p_bi^k和全局最優解g_bi^k來更新自己的位置和速度

{（v_（i，d）^（k+1）=ωv_（i，d）^k+c_1 r_1 （p_（bi，d）^k-x_（i，d）^k ）? +c_2 r_2 （g_（bi，d）^k-x_（i，d）^k ）， @x_（i，d）^（k+1）=x_（i，d）^k+v_（i，d）^（k+1），）┤??? （18）

式中：k為當前的迭代次數；v_（i，d）^k、x_（i，d）^k分別為尋優過程中粒子i在d維的速度和位置；ω為慣性權重；c_1、c_2為學習因子；r_1、r_2為[0，1]之間均勻分布的隨機數。

以1 h為電價的時間尺度，具體的算法流程如圖2所示。

圖2中P_t^ch 、P_t^dis 、C_t^S 、C_t^B 、P_t^in 、H_ch 、H_dis為決策變量，通過PSO優化算法可以得到采用有序充放電控制策略時EV各個時刻的充放電功率。

3 基于序貫蒙特卡洛模擬的含DG和EV的配電網可靠性評估

基于蒙特卡洛模擬的含DG和EV的配電網可靠性評估算法總體思路為：1）采用序貫蒙特卡洛模擬進行抽樣，得到元件的故障狀態序列，并進行孤島劃分，將受故障影響的負荷進行分類。2）抽樣得到風光聯合出力功率，根據文中的有序充放電控制策略計算EV充放電功率，判斷孤島內功率是否平衡。3）對統計出的各個負荷點的可靠性指標進行計算，可得到整個系統的可靠性指標，再對上述方法進行多年模擬，即可得到系統平均可靠性指標：平均斷電頻率（system average interruption frequency index， SAIFI）、平均斷電時間（system average interruption duration index， SAIDI）、供電可用率（average service availability index， ASAI）和電量不足期望（energy not supplied， EENS）等。圖3為算法流程圖。

步驟1：設置仿真年限N，輸入配電網各項參數，初始化數據及仿真時間T=0；

步驟2：對各元件進行編號，通過蒙特卡洛抽樣，得到系統各個元件運行狀態的序列。計算各個元件的TTTF和TTTR。

步驟3：在各個元件的TTF中找出最小值，記對應元件的編號為i，該元件即為故障元件，并將故障時間進行累加T=T+T_（TTF_min ）。

步驟4：找到故障元件i的位置，判斷故障元件是否位于孤島范圍內。根據就近和盡量多帶負荷的原則對孤島進行劃分，并對負荷進行分類：不受影響的負荷（Ⅰ類負荷）、故障元件經過替換或者修復后仍可恢復正常工作狀態的負荷（Ⅱ類負荷）以及孤島內負荷（Ⅲ類負荷）。最后，對各個負荷的故障次數以及故障時間進行統計，對于Ⅰ類負荷，因不受故障元件的影響，總的停電次數和停電時間不變。對于Ⅱ類負荷，將此次停運時間累加到總停電時間，總停電次數加1。

步驟5：對于Ⅲ類負荷進行如下處理，設定一個在（0， 1）間服從均勻分布的隨機數μ_m，判斷μ_m和孤島切換成功概率P_m的大小。如果μ_m>P_m，則認為此次孤島切換成功，進行下一步操作；否則認為孤島切換失敗，孤島內負荷點全部停電，并統計停電情況。

步驟6：利用文中所建立的風光聯合出力模型抽樣得到DG的功率P_DG，根據文中EV的有序充放電控制策略，計算EV的充、放電功率P_cha、P_dis，將充電負荷與孤島內原負荷疊加，得到總負荷P_L。

步驟7：將孤島范圍內DG的出力P_DG和EV放電功率P_dis之和與總負荷P_L的大小進行比較，若有差額時，進行切負荷操作，并將其相應的故障時間和故障次數進行累加；否則，進行下一步。

步驟8：判斷是否達到仿真年限，若是結束模擬過程，繼續下一步；否則返回至步驟2。

步驟9：計算系統可靠性指標SAIFI、ASAI、SAIDI、EENS。

4 算例分析

為了驗證文中所提的含風光聯合出力模型和有序充放電的電動汽車配電網可靠性評估的有效性，文中的算例通過采用改進IEEE-RBTS Bus6 測試系統下的F4饋線進行驗證，系統結構如圖4所示。在節點1和節點2的位置分別接入不同類型的DG，在節點3的位置分別接入不同數量和不同充放電方式的EV，系統中各個元件的可靠性參數參考文獻[23]。

4.1 不同類型DG對配電網可靠性影響

為研究不同類型的DG對配電網可靠性有何影響，設計了4種方案。

方案1：不加DG。

方案2：分別在節點1和2處接入額定功率為1.5 MW的風力發電機，共計3.0 MW。

方案3：分別在節點1和2處接入額定功率為1.5 MW的光伏發電機，共計3 MW。

方案4：分別在節點1和2處接入額定功率為1.5 MW的風光聯合發電系統，且風力與光伏發電機容量比為1︰1。

不同DG類型接入配電網后各個負荷點的可靠性指標如圖5所示，不同DG類型接入時的可靠性指標如表2所示。計劃孤島范圍內的負荷點包括LP11～LP13和LP19～23，由圖中的結果顯示，DG接入配電網后，對于孤島范圍之外的負荷點可靠性指標沒有影響。而對于孤島范圍內的負荷點，可以明顯看到這些負荷點的平均故障率和平均停電時間均有所降低，這是因為當系統元件發生故障時，DG可以為孤島范圍內的負荷點進行供電，因此供電可靠性得到了提升。其中，越靠近DG接入點的負荷點的供電可靠性要比遠離DG的負荷點的供電可靠性要高。

對比方案1、2和3發現，系統的平均供電可用率ASAI由99.82%提高到99.83%，而SAIFI、SAIDI、EENS指標均下降，這是因為DG接入后，元件出現故障時可以形成孤島運行，DG可以向孤島內負荷點進行供電，從而可以有效地提高系統的可靠性。將方案3和方案2對比發現，平均斷電頻率SAIFI由2.791 4 次降至2.758 6 次，平均斷電持續時間SAIDI由15.093 9 h降至14.679 0 h，這是由于風機、光伏出力受到自然條件影響，風機較光伏停運時間短、運行時間長、波動小，所以風機較光伏發電對可靠性的改善效果好。采用文中所建立的風光互補發電系統與方案1、2和3進行對比，此時系統的供電可用率達到最高為99.84%，SAIFI、SAIDI指標均略有下降，其中電量不足期望EENS較其他方案下降最為明顯，這是因為文中的風光互補發電系統不僅考慮到風光出力的隨機性，還考慮到其互補性。由此可見，與單獨的風力、光伏發電相比，采用文中所建立的風光聯合發電系統的供電可靠性最高。

4.2 不同數量EV采用無序充電方式對配電網可靠性影響

在節點1的位置接入容量配置為1.5 MW的風光聯合發電系統，并在節點3的位置分別接入200、400、800、1 000 輛電動汽車并采用無序充放電。圖6為不同數量的EV采用無序充電的日負荷曲線圖，表3為不同數量EV接入配電網后的可靠性指標。

由圖6可以看出，在18：00—21：00的用電高峰時間段內，EV采用無序充電的方式時充電負荷與基礎負荷疊加，加劇了負荷的峰谷差，造成“峰上加峰”的現象。隨著EV規模的不斷增加，其高峰負荷進一步加劇。因此隨著無序充電的EV規模的不斷擴大，對配電網的可靠性有何影響，需要通過可靠性指標計算進行評估。

由表3可知，當接入200 輛電動汽車后，SAIFI、SAIDI由原來的2.774 5 次、14.078 6 h分別增加到2.931 7次、14.964 0 h，變化比較明顯，說明EV接入配電網后降低了配電網的可靠性。隨著EV接入數量的增加，可靠性指標SAIFI、SAIDI略有增長，ASAI也由99.84%降到99.83%，這是因為這些指標與元件的故障率有關。但系統的電量不足指標變化比較明顯，由原來的75.030 7 MW增長到78.324 6 MW，隨著數量的增加EENS變化明顯，這是因為EV充電時與負荷峰值時刻疊加，加大了負荷的峰谷差，導致系統停電負荷增加。因此，EV接入配電網后降低了配電網的可靠性，隨著的電動汽車數量的增加，可靠性指標越差。

4.3 不同有序充放電控制策略對配電網可靠性影響

在節點1的位置接入容量配置為1.5 MW的風光聯合發電系統，并在節點3的位置接入200 輛電動汽車，分別采用不同的充放電方式。表4是分時電價參數[24]，為EV充電站所采用的售電和購電價格。采用文中的動態分時電價時，式（12）中λ取0.8。

圖7為EV采用不同充電方式的日負荷曲線圖。由圖可知采用分時電價的充放電方式時，峰值負荷明顯降低，而采用文中的動態電價的有序充放電方式時效果更為明顯。與無序充電相比，雖然這2種有序充電的方式都起到了“削峰填谷”的效果，但是對于配電網的規劃建設者而言，更關心的是如何減少對配電網的影響。通過對EV采用不同的有序充放電控制策略時的可靠性指標進行比較，可以為含EV的新型配電網的規劃提供參考依據。

可靠性計算結果如表5所示，為了與文中所采用的動態電價的有序充放電方式作對比，將算例分析4.2節中200 輛EV采用無序充電方式時的可靠性計算結果見表5所示。從表中可以看出，與無序充放電相比，采用分時電價和動態電價的充放電方式后SAIFI、SAIDI均變小了，系統的電量不足指標也由77.423 3 MW分別降至76.398 3 MW、75.755 6 MW，這是因為采用這2種方式可以對EV充電行為進行管理，能夠有效地平抑負荷波動，減小配電網的峰谷差，從而降低對配電網可靠性的影響。由于精度問題，2種有序充放電方式的ASAI一樣為99.84%，實際仿真計算的結果后者略大于前者。因此，雖然經過對比，采用分時電價和文中的動態電價的有序充放電方式都起到了“削峰填谷”的效果，并且二者均可以有效地降低對配電網的影響，但是采用文中的動態電價的方式比分時電價對配電網的可靠性影響更小。

5 結束語

通過對含風光聯合發電系統和電動汽車的配電網的可靠性計算，最后得出以下結論：

1）從DG的類型進行可靠性評估，與無DG接入的情況相比，接入DG后可以有效地提高配電網的可靠性，單獨接入風電比單獨接入光伏發電機的可靠性要高，而接入風光互補發電系統比單獨接入風電、光伏后的可靠性更高。

2）對接入無序充電的EV進行可靠性計算，結果表明電動汽車的接入不僅會增加系統的負荷峰值，還大大降低了配電網的可靠性，隨著數量的增加，可靠性惡化程度加劇。

3）對EV采用不同的有序充放電方式后進行可靠性評估，結果表明采用分時電價和動態電價的有序充放電方式比無序充電的方式的可靠性要高，采用文中的動態分時電價的充放電方式對配電網可靠性影響最小。

參考文獻

［1］? Liu A B， Li W Y. Reliability evaluation of distribution network with distributed generation based on Latin hypercube sequential sampling[C]//2020 3rd International Conference on Electron Device and Mechanical Engineering （ICEDME）. IEEE， 2020： 97-99.

［2］? 馬鈺， 韋鋼， 李揚， 等. 考慮孤島源-荷不確定性的直流配電網可靠性評估[J]. 電工技術學報， 2021， 36（22）： 4726-4738.

Ma Y， Wei G， Li Y， et al. Reliability evaluation of DC distribution network considering islanding source-load uncertainty[J]. Transactions of China Electrotechnical Society， 2021， 36（22）： 4726-4738.（in Chinese）

［3］? Bie Z H， Zhang P， Li G F， et al. Reliability evaluation of active distribution systems including microgrids[C]//2013 IEEE Power & Energy Society General Meeting. IEEE， 2013： 1.

［4］? 胡美玉， 胡志堅， 胡夢月. 計及相關性的含分布式電源配電系統可靠性評估[J]. 電力建設， 2016， 37（9）： 108-114.

Hu M Y， Hu Z J， Hu M Y. Reliability evaluation of distribution network with distributed generation considering correlations[J]. Electric Power Construction， 2016， 37（9）： 108-114.（in Chinese）

［5］? Makandar M， Atla C S R， Velamuri S. Reliability assessment of distribution system with renewable Distributed Generation[C]//2016 Biennial International Conference on Power and Energy Systems： Towards Sustainable Energy （PESTSE）. IEEE， 2016： 1-5.

［6］? 李蕊， 李躍， 郭威， 等. 分布式電源接入對配電網可靠性影響的仿真分析[J]. 電網技術， 2016， 40（7）： 2016-2021.

Li R， Li Y， Guo W， et al. Simulation analysis of the influence of distributed generation on the reliability of distribution network[J]. Power System Technology， 2016， 40（7）： 2016-2021.（in Chinese）

［7］? 丁明， 胡迪， 畢銳， 等. 含高滲透率可再生能源的配電網可靠性分析[J]. 太陽能學報， 2020， 41（2）： 194-202.

Ding M， Hu D， Bi R， et al. Reliability analysis of distribution system containing high penetration renewable energy[J]. Acta Energiae Solaris Sinica， 2020， 41（2）： 194-202.（in Chinese）

［8］? Li S M， Huang T C. Optimization control for orderly charge and discharge control strategy of electric vehicles based on reliable index of charging[C]//2020 IEEE Sustainable Power and Energy Conference （iSPEC）. IEEE， 2020： 2200-2205.

［9］? Xu K， Wang S Z， Zhao J B， et al. Research on microgrid dispatch considering the charge and discharge strategy of electric vehicles[C]//2020 12th IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference （APPEEC）. IEEE， 2020： 1-5.

［10］? 王浩林， 張勇軍， 毛海鵬. 基于時刻充電概率的電動汽車充電負荷預測方法[J]. 電力自動化設備， 2019， 39（3）： 207-213.

Wang H L， Zhang Y J， Mao H P. Charging load forecasting method based on instantaneous charging probability for electric vehicles[J]. Electric Power Automation Equipment， 2019， 39（3）： 207-213.（in Chinese）

［11］? 林銘蓉， 胡志堅， 高明鑫， 等. 考慮需求響應和電動汽車負荷路-電耦合特性的配電網可靠性評估[J]. 電力建設， 2021， 42（6）： 86-95.

Lin M R， Hu Z J， Gao M X， et al. Reliability evaluation of distribution network considering demand response and road-electricity coupling characteristics of electric vehicle load[J]. Electric Power Construction， 2021， 42（6）： 86-95.（in Chinese）

［12］? 俞子聰， 龔萍， 王植， 等. 居民區電動汽車有序充放電控制策略[J]. 科學技術與工程， 2021， 21（1）： 380-386.

Yu Z C， Gong P， Wang Z， et al. An orderly charging/discharging control strategy for electric vehicles in residential areas[J]. Science Technology and Engineering， 2021， 21（1）： 380-386.（in Chinese）

［13］? 程杉， 陳梓銘， 徐康儀， 等. 基于合作博弈與動態分時電價的電動汽車有序充放電方法[J]. 電力系統保護與控制， 2020， 48（21）： 15-21.

Cheng S， Chen Z M， Xu K Y， et al. An orderly charging and discharging method for electric vehicles based on a cooperative game and dynamic time-of-use price[J]. Power System Protection and Control， 2020， 48（21）： 15-21.（in Chinese）

［14］? 程杉， 趙孟雨， 魏昭彬. 計及動態電價的電動汽車充放電優化調度[J]. 電力系統及其自動化學報， 2021， 33（10）： 31-36， 42.

Cheng S， Zhao M Y， Wei Z B. Optimal scheduling of electric vehicle charging and discharging with dynamic electricity price[J]. Proceedings of the CSU-EPSA， 2021， 33（10）： 31-36， 42.（in Chinese）

［15］? 殷自力， 鄭佩祥， 陳宇星， 等. 含電動汽車和分布式電源的配電網的可靠性評估[J]. 電力系統保護與控制， 2017， 45（24）： 77-83.

Yin Z L， Zheng P X， Chen Y X， et al. Reliability evaluation for distribution network with electric vehicle and distributed generation[J]. Power System Protection and Control， 2017， 45（24）： 77-83.（in Chinese）

［16］? Yang F W， Sun Q， Han Q L， et al. Cooperative model predictive control for distributed photovoltaic power generation systems[J]. IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics， 2016， 4（2）： 414-420.

［17］? Rajabalizadeh S， Tafreshi S M M. A practicable copula-based approach for power forecasting of small-scale photovoltaic systems[J]. IEEE Systems Journal， 2020， 14（4）： 4911-4918.

［18］? 汪惟源， 竇飛， 程錦閩， 等. 一種風光聯合出力概率模型建模方法[J]. 電力系統保護與控制， 2020， 48（10）： 22-29.

Wang W Y， Dou F， Cheng J M， et al. A modeling method for a wind and photovoltaic joint power probability model[J]. Power System Protection and Control， 2020， 48（10）： 22-29.（in Chinese）

［19］? Yang M Y， Liu W Y， Yin X， et al. A two-stage scenario generation method for wind- solar joint power output considering temporal and spatial correlations[C]//2021 6th Asia Conference on Power and Electrical Engineering （ACPEE）. IEEE， 2021： 415-423.

［20］? 張盼盼， 熊煒. 基于Copula方法的風光互補發電系統相關性模型研究[J]. 電測與儀表， 2014， 51（17）： 93-98， 116.

Zhang P P， Xiong W. Correlation model research on copula function based wind/solar complementary generation system[J]. Electrical Measurement & Instrumentation， 2014， 51（17）： 93-98， 116.（in Chinese）

［21］? 苗世洪， 徐浩， 錢甜甜， 等. 擴展時間尺度下的電動汽車有序充電策略[J]. 中國電機工程學報， 2015， 35（23）： 5959-5967.

Miao S H， Xu H， Qian T T， et al. An ordered charging strategy for electric vehicles under an extended time scale[J]. Proceedings of the CSEE， 2015， 35（23）： 5959-5967.（in Chinese）

［22］? Jiang H Y， Ning S Y， Ge Q B. Multi-objective optimal dispatching of microgrid with large-scale electric vehicles[J]. IEEE Access， 2019， 7： 145880-145888.

［23］? 歐陽森， 劉麗媛. 配電網用電可靠性指標體系及綜合評估方法[J]. 電網技術， 2017， 41（1）： 215-222.

Ouyang S， Liu L Y. Reliability index system of distribution network for power consumer and its comprehensive assessment method[J]. Power System Technology， 2017， 41（1）： 215-222.（in Chinese）

［24］? 嚴俊， 嚴鳳. 峰谷分時電價背景下的居民電動汽車有序充放電策略[J]. 電力系統保護與控制， 2018， 46（15）： 127-134.

Yan J， Yan F. An orderly charging and discharging strategy for residential electric vehicles based on peak-valley electricity tariffs[J]. Power System Protection and Control， 2018， 46（15）： 127-134.（in Chinese）

（編輯? 詹燕平）