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专利名称：一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202111581089.1

专利申请（专利权）人：燕山大学
权利人地址：河北省秦皇岛市海港区河北大街438号

专利发明（设计）人：贾清泉,张珂欣,薛世伟,李盼

专利摘要：本发明公开了一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法，属于配电网承载电动汽车技术领域，由高比例电动私家车随机接入充电桩的负荷预测模型和居民区配电网适应性评估方法构成，模拟电动私家车以不同渗透率随机接入居民区充电桩的情景，对适应性评价指标进行选择和定义，构建配电网承载高比例电动汽车的适应性评估体系，利用本发明提供的适应性评估方法为居民区配电网对电压偏差、电压波动的幅度和时长以及变压器和线路对负荷承载方面的适应性评估提供了方法和思路，对于居民区配电网的规划调度及安全运行具有重要意义。

主权利要求：
1.一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：模拟电动私家车以不同渗透率接入充电桩的充电场景，计算不同充电场景下的负荷，利用前推回代潮流计算方法，计算不同场景下各节点电压和各支路功率一天内随时间的变化情况，并统计各节点电压和各支路功率于各时刻的概率分布；
步骤2：分别从电压适应性和载荷适应性两方面考虑不同的充电场景，进行配电网承载高比例电动汽车的适应性评估；
步骤2中所述电压适应性评价指标，包括电压越限幅度、电压越限时长、电压波动幅度和电压波动时长四个指标；所述载荷适应性评价指标，包括变压器满载率和线路满载率两个指标；
所述电压越限幅度指标为：
R1j(At)＝P1j(At)*S1j(At)(1)；
式(1)中，R1j(At)为节点j于t时刻的电压越限幅度指标；P1j(At)为节点j于t时刻的电压越限概率；S1j(At)为节点j于t时刻的电压越限严重度，具体为：式(2)中，VN为系统的额定电压；Vup和Vdown分别为系统允许电压的最大值和最小值；Vjt为节点j于t时刻经潮流计算得到的电压；
所述电压越限时长指标为：
R2j(A)＝P2j(A)*S2j(A)(3)；
式(3)中，R2j(A)为节点的电压越限时长指标；P2j(A)为节点j于24小时内的电压越限概率；S2j(A)为节点j于24小时内的电压越限严重度，具体为：式(4)中，m2为24个时刻中存在电压越限的时刻数量；
所述电压波动幅度指标为：
R3j(An)＝P3j(An)*S3j(An)(5)；
式(5)中，R3j(An)为节点j单次电压波动幅度指标；n表示24小时内节点j电压波动的次数；P3j(An)为节点j第n次的电压波动概率；S3j(An)为节点j第n次的电压波动严重度，具体为：式(6)中，Δtj,n为节点j第n次电压波动的时长(h)；
式(7)中，VN为系统的额定电压；Vnmax和Vnmin分别为节点j第n次波动时电压达到的最大值和最小值；
所述电压波动时长指标为：
R4j(A)＝P4j(A)*S4j(A)(8)；
式中，R4j(A)为节点j电压波动时长指标；P4j(A)为节点j于24小时内的电压波动概率；
S4j(A)为节点j于24小时内的电压波动严重度，具体为：式(9)、(10)中，n为24小时内节点j电压波动的次数；
所述变压器满载率指标为：
R5T(A)＝P5T(A)*S5T(A)(11)；
式(11)中，R5T(A)为变压器24小时内的满载率指标；P5T(A)为变压器于24小时内的满载概率；S5T(A)为变压器于24小时内的满载严重度，具体为：式(12)中，m5为24个时刻中存在变压器满载的时刻数量；S5T(At)为变压器于t时刻满载的严重度，具体为：式(13)中，STt为变压器于t时刻带动的负载功率；STN为变压器的额定输出功率。
2.根据权利要求1所述的一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法，其特征在于，步骤1中所述电动私家车接入充电桩的不同充电场景模拟，包括居民区配电网拓扑结构的选。没Ц汉傻幕袢。缍邓婊尤氤涞缱哪Ｄ，电动汽车渗透率的选。渲：所述用户负荷的获。丛谒∪〉木用袂涞缤仄私峁怪，每个节点的每一相接入若干数量的居民用户；
所述电动汽车随机接入充电桩的模拟，即针对每辆电动私家车，基于其起始充电时间和充电时长，随机选取居民区配电网的节点位置和电压相位进行接入，由此得到各时刻接入各节点各相的电动私家车数量；每个节点所带的负荷，即为该节点的基础负荷与用户负荷及接入电动汽车的充电桩所消耗的功率负荷之和；
所述电动汽车渗透率的选。戳畹缍郊页狄圆煌嘎式尤氲骄用袂涞缤，计算不同电动私家车数量下的配电网适应性指标。
3.根据权利要求1所述的一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法，其特征在于，所述线路满载率指标为：R6l(At)＝P6l(At)*S6l(At)(14)；
式(14)中，R6l(At)为支路l于t时刻的满载率指标；.P6l(At).为支路l于t时刻的满载概率；S6l(At)为支路l于t时刻的满载严重度，具体为：式(15)中，Slt为第l条支路于t时刻的输送功率；SlM为支路所允许承担的最大功率。 说明书 : 一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法技术领域[0001] 本发明涉及配电网承载电动汽车技术领域，特别涉及一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法。背景技术[0002] 在人类生产活动伴随着地球能源危机不断加重，大气污染逐渐加深的背景下，电动汽车以其零排放、噪音小、能耗低的优势逐步取代燃油汽车，在世界范围内得到了广泛推广。未来发展，电动私家车数量在电动汽车总量上会占有绝对优势，而作为电动汽车使用和出行的重要保障，电动汽车充电桩与电动汽车的发展和推广密不可分。[0003] 电动私家车作为移动负荷，其无序充电行为会受到用户出行规律和选择行为不确定性的影响，故充电负荷呈现出时空随机性。加之电动私家车随机接入作为非线性大功率设备的居民区单相充电桩，使得高比例电动私家车的接入对居民区配电网的用户及负荷侧带来了一系列的电能质量问题：如电动汽车随机接入充电桩使得系统中某相电压偏低或偏高；电动汽车接入配电网的比例增加使得电网负荷急剧增长，可能导致变压器和线路满载甚至过载。发明内容[0004] 针对上述问题，本发明申请提供一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法，为居民区配电网对电压偏差、电压波动的幅度和时长以及变压器和线路对负荷承载方面的适应性评估提供了方法和思路，对于居民区配电网的规划调度及安全运行具有重要意义。[0005] 为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：[0006] 一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法，包括以下步骤：[0007] 将电动私家车随机接入居民区配电网各节点各相的充电桩，模拟电动私家车以不同渗透率和不同位置接入的充电场景；添加居民用户负荷和配电网节点基础负荷，利用前推回代潮流计算方法，计算各节点电压和各支路功率24小时内随时间的变化情况，并统计各节点电压和各支路功率于各时刻的概率分布；分别从电压适应性和载荷适应性两方面考虑不同的充电场景，进行配电网承载高比例电动汽车的适应性评估，具体包括：[0008] 步骤1：获取每辆电动私家车的充电负荷，所需数据信息具体包括：[0009] (1)起始充电时间的概率密度函数：[0010][0011] 式中，f(ta)为起始充电时间的概率密度函数；μa为起始充电时间概率密度函数的均值；σa为起始充电时间概率密度函数的方差；ta为起始充电时间；[0012] (2)起始荷电状态的概率密度函数：[0013][0014] 式中，f(sb)为起始荷电状态的概率密度函数；μb为起始荷电状态概率密度函数的均值；σb为起始荷电状态概率密度函数的方差；sb为起始荷电状态；[0015] 基于上述概率密度函数，针对第i辆电动私家车，随机抽取其起始充电时间tai以及到达居民区的起始荷电状态sbi，用于以下充电时长、充电功率等相关参数的计算中；[0016] (3)充电时长：[0017][0018] 式中，TC为每辆汽车的充电时长(h)；Cn为动力电池的额定容量(kWh)；pc为电动私家车的充电功率(kW)；[0019] (4)充电截止时刻：[0020] TCD＝tai+TC(19)；[0021] 式中，TCD为每辆汽车的充电截止时刻；[0022] (5)日实际充电量：[0023][0024] 式中，w为单辆汽车的日实际充电量(kW)；w0为单辆汽车日所需充电量(kW)；η为单辆汽车的电池充电效率；[0025] 基于所述每辆汽车的充电时长、日实际充电量，可以求得一天内电动私家车的累加充电负荷。[0026] 步骤2：基于所述每辆电动私家车的充电负荷，进行电动汽车接入充电桩场景模拟，包括居民区配电网拓扑结构的选。没Ц汉傻幕袢。缍邓婊尤氤涞缱哪Ｄ，电动汽车渗透率的选取。[0027] 在所选取的居民区配电网拓扑结构中，每个节点的每一相接入若干数量的居民用户。令电动私家车以不同渗透率接入到居民区配电网中，针对每辆电动私家车，基于其起始充电时间和充电时长，随机选取居民区配电网的节点位置和电压相位进行接入，由此得到各时刻接入各节点各相的电动私家车数量。每个节点所带的负荷，即为该节点的基础负荷与用户负荷及接入电动汽车的充电桩所消耗的功率负荷之和。[0028] 基于电动汽车随机接入充电桩的场景模拟，利用前推回代潮流计算方法，计算各节点电压和各支路功率24小时内随时间的变化情况；并进行30次循环计算，统计各节点电压和各支路功率于各时刻的分布情况，求出其累计概率函数。[0029] 步骤3：基于各节点电压和各支路功率于各时刻的概率分布，选取电压越限幅度、电压越限时长、电压波动幅度和电压波动时长四个指标作为电压适应性评价指标，变压器满载率和线路满载率两个指标作为载荷适应性评价指标，分别从两个维度考虑多种不同的充电场景，进行配电网承载高比例电动汽车的适应性评估，具体包括：[0030] 运用风险度从电压和载荷适应性两方面建立适应性评价指标，计算方法为：[0031] R(A)＝P(A)*S(A)(21)；[0032] 式中，R(A)为风险度指标；P(A)为事件A发生的概率；S(A)为发生事件A后的严重度；此处事件A包括电压越限、电压波动、变压器满载以及线路满载事件。[0033] 所述适应性评价指标有：[0034] 1、电压越限幅度指标：[0035] R1j(At)＝P1j(At)*S1j(At)(1)；[0036] 式中，R1j(At)为节点j于t时刻的电压越限幅度指标；P1j(At)为节点j于t时刻的电压越限概率；S1j(At)为节点j于t时刻的电压越限严重度；[0037] 节点j于t时刻的电压越限概率为：[0038][0039] 式中，Vup和Vdown分别为系统允许电压的最大值和最小值(V或kV)；FVj(Vup)和FVj(Vdown)分别为节点j于t时刻达到电压上限值和下限值时对应的累积概率；Vjt为节点j于t时刻经潮流计算得到的电压(V或kV)；[0040] 节点j于t时刻的电压越限严重度为：[0041][0042] 式中，VN为系统的额定电压(V或kV)。[0043] 2、电压越限时长指标：[0044] R2j(A)＝P2j(A)*S2j(A)(3)；[0045] 式中，R2j(A)为节点的电压越限时长指标；P2j(A)为节点j于24小时内的电压越限概率；S2j(A)为节点j于24小时内的电压越限严重度；[0046] 节点j于24小时内的电压越限概率为：[0047][0048] 式中，m2为24个时刻中存在电压越限的时刻数量；[0049] 节点j于24小时内的电压越限严重度为：[0050][0051] 3、电压波动幅度指标：[0052] R3j(An)＝P3j(An)*S3j(An)(5)；[0053] 式中，R3j(An)为节点j单次电压波动幅度指标；n表示24小时内节点j电压波动的次数；P3j(An)为节点j第n次的电压波动概率；S3j(An)为节点j第n次的电压波动严重度；[0054] 节点j第n次的电压波动概率为：[0055][0056] 式中，Δtj,n为节点j第n次电压波动的时长(h)；[0057] 节点j第n次的电压波动严重度为：[0058][0059] 式中，VN为系统的额定电压(V或kV)；Vnmax和Vnmin分别为节点j第n次波动时电压达到的最大值和最小值(V或kV)。[0060] 4、电压波动时长指标：[0061] R4j(A)＝P4j(A)*S4j(A)(8)；[0062] 式中，R4j(A)为节点j电压波动时长指标；P4j(A)为节点j于24小时内的电压波动概率；S4j(A)为节点j于24小时内的电压波动严重度；[0063] 节点j于24小时内的电压波动概率为：[0064][0065] 节点j于24小时内的电压波动严重度为：[0066][0067] 基于所述电压越限幅度、电压越限时长、电压波动幅度和电压波动时长四个指标，提出系统级电压适应性评价指标：[0068][0069] 式中，Rii(A)为第ii个系统级电压适应性评价指标，其中ii＝1,2,3,4；Riij(A)为节点j第ii个电压适应性评价指标；N为系统的节点个数。[0070] 5、变压器满载率指标：[0071] R5T(A)＝P5T(A)*S5T(A)(11)；[0072] 式中，R5T(A)为变压器24小时内的满载率指标；P5T(A)为变压器于24小时内的满载概率；S5T(A)为变压器于24小时内的满载严重度；[0073] 变压器的满载概率为：[0074][0075] 式中，P5T(At)为变压器于t时刻满载的概率；m5为24个时刻中存在变压器满载的时刻数量；[0076] 变压器于t时刻满载的概率为：[0077][0078] 式中，FS(STN)为变压器于t时刻带动的负载总功率超过其额定输出功率时对应的累积概率；STt为变压器于t时刻带动的负载功率(kVA)；STN为变压器的额定输出功率(kVA)；[0079] 变压器满载的严重度为：[0080][0081] 式中，S5T(A)为变压器满载严重度；S5T(At)为变压器于t时刻的满载严重度；[0082] 变压器于t时刻满载的严重度为：[0083][0084] 6、线路满载率指标：[0085] R6l(At)＝P6l(At)*S6l(At)(14)[0086] 式中，R6l(At)为支路l于t时刻的满载率指标；P6l(At)为支路l于t时刻的满载概率；S6l(At)为支路l于t时刻的满载严重度；[0087] 支路l于t时刻的满载概率为：[0088][0089] 式中，SlM为支路所允许承担的最大功率(kVA)；FSl(SlM)为支路l于t时刻超过最大输送功率时对应的累积概率；Slt为第l条支路于t时刻的输送功率(kVA)；[0090] 具体的，支路l于t时刻的满载严重度为：[0091][0092] 基于所述线路满载率指标，提出系统级线路满载率评价指标：[0093][0094] 式中，R6(At)为t时刻系统级满载率指标；L为系统的支路条数。[0095] 各指标值越。砻髋涞缤愿弑壤缍到尤氲氖视π栽角。[0096] 由于采用了上述技术方案，本发明取得的技术进步是：本发明提出一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法，为居民区配电网对电压偏差、电压波动的幅度和时长以及变压器和线路对负荷承载方面的适应性评估提供了方法和思路，对于居民区配电网的规划调度及安全运行具有重要意义。附图说明[0097] 图1为配电网承载高比例电动汽车的适应性评估流程图；[0098] 图2为18时刻电压越限幅度指标计算结果；[0099] 图3为电压越限时长指标计算结果；[0100] 图4为某次电压波动幅度指标计算结果；[0101] 图5为电压波动时长指标计算结果；[0102] 图6为24小时内变压器满载率指标计算结果；[0103] 图7为24小时内支路14?15的线路满载率指标计算结果；[0104] 图8为居民区配电网结构图。具体实施方式[0105] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。[0106] 本发明的目的是提供一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法，为居民区配电网对电压偏差、电压波动的幅度和时长以及变压器和线路对负荷承载方面的适应性评估提供了方法和思路，对于居民区配电网的规划调度及安全运行具有重要意义。[0107] 在本发明的一个实施例中，提供一种配电网承载高比例电动汽车的适应性评估方法，如图1所示，具体包括：[0108] 步骤1：获取每辆电动私家车的充电负荷，所需数据信息包括起始充电时间、起始荷电状态、充电时长及日实际充电量。[0109] 起始充电时间的概率密度函数为：[0110][0111] 式中，f(ta)为起始充电时间的概率密度函；μa为起始充电时间概率密度函数的均值；σa为起始充电时间概率密度函数的方差；ta为起始充电时间。[0112] 起始荷电状态的概率密度函数为：[0113][0114] 式中，f(sb)为起始荷电状态的概率密度函数；μb为起始荷电状态概率密度函数的均值；σb为起始荷电状态概率密度函数的方差；sb为起始荷电状态。[0115] 基于上述概率密度函数，针对第i辆电动私家车，随机抽取其起始充电时间tai以及到达居民区的起始荷电状态sbi，用于以下充电时长、充电功率等相关参数的计算中。[0116] 充电时长为：[0117][0118] 式中，TC为每辆汽车的充电时长(h)；Cn为动力电池的额定容量(kWh)；pc为电动私家车的充电功率(kW)。[0119] 充电截止时刻为：[0120] TCD＝tai+TC(19)；[0121] 式中，TCD为每辆汽车的充电截止时刻。[0122] 日实际充电量为：[0123][0124] 式中，w为单辆汽车的日实际充电量(kW)；w0为单辆汽车日所需充电量(kW)；η为单辆汽车的电池充电效率。[0125] 基于所述每辆汽车的充电时长、日实际充电量，可以求得一天内电动私家车的累加充电负荷。[0126] 步骤2：基于所述每辆电动私家车的充电负荷，进行电动汽车接入充电桩场景模拟，包括居民区配电网拓扑结构的选。没Ц汉傻幕袢。缍邓婊尤氤涞缱哪Ｄ，电动汽车渗透率的选取。[0127] 具体的，在所选取的居民区配电网拓扑结构中，每个节点的每一相接有若干居民用户。每个节点所带的负荷，即为该节点的基础负荷与用户负荷及接入电动汽车的充电桩所消耗的功率负荷之和。[0128] 针对每辆电动私家车，基于其起始充电时间和充电时长，随机选取居民区配电网的节点位置和电压相位进行接入，由此得到各时刻接入各节点各相的电动私家车数量。令电动私家车渗透率以不同渗透率接入到居民区配电网中，以计算不同电动私家车渗透率下的配电网适应性指标。[0129] 在本发明的一个实施例中，基于所述电动汽车随机接入充电桩的场景模拟，利用前推回代潮流计算方法，计算各节点电压和各支路功率24小时内随时间的变化情况；并进行30次循环计算，统计各节点电压和各支路功率于各时刻的分布情况，求出其累计概率函数。[0130] 步骤3：基于所述各节点电压和各支路功率于各时刻的概率分布，选取电压越限幅度、电压越限时长、电压波动幅度和电压波动时长四个指标作为电压适应性评价指标，变压器满载率和线路满载率两个指标作为载荷适应性评价指标，分别从两个维度考虑多种不同的充电场景，进行配电网承载高比例电动汽车的适应性评估，具体包括：[0131] 运用风险度从电压和载荷适应性两方面建立适应性评价指标，计算方法为：[0132] R(A)＝P(A)*S(A)(21)；[0133] 式中，R(A)为风险度指标；P(A)为事件A发生的概率；S(A)为发生事件A后的严重度；此处事件A包括电压越限、电压波动、变压器满载以及线路满载事件。[0134] 所述适应性评价指标具体有：[0135] 1、电压越限幅度指标：[0136] R1j(At)＝P1j(At)*S1j(At)(1)；[0137] 式中，R1j(At)为节点j于t时刻的电压越限幅度指标；P1j(At)为节点j于t时刻的电压越限概率；S1j(At)为节点j于t时刻的电压越限严重度；[0138] 具体的，节点j于t时刻的电压越限概率为：[0139][0140] 式中，Vup和Vdown分别为系统允许电压的最大值和最小值(V或kV)；FVj(Vup)和FVj(Vdown)分别为节点j于t时刻达到电压上限值和下限值时对应的累积概率；Vjt为节点j于t时刻经潮流计算得到的电压(V或kV)；[0141] 具体的，节点j于t时刻的电压越限严重度为：[0142][0143] 式中，VN为系统的额定电压(V或kV)。[0144] 如图2所示为18时刻电压越限幅度指标计算结果。[0145] 2、电压越限时长指标：[0146] R2j(A)＝P2j(A)*S2j(A)(3)；[0147] 式中，R2j(A)为节点的电压越限时长指标；P2j(A)为节点j于24小时内的电压越限概率；S2j(A)为节点j于24小时内的电压越限严重度；[0148] 具体的，节点j于24小时内的电压越限概率为：[0149][0150] 式中，m2为24个时刻中存在电压越限的时刻数量；[0151] 具体的，节点j于24小时内的电压越限严重度为：[0152][0153] 如图3所示为电压越限时长指标计算结果。[0154] 3、电压波动幅度指标为：[0155] R3j(An)＝P3j(An)*S3j(An)(5)；[0156] 式中，R3j(An)为节点j单次电压波动幅度指标；n表示24小时内节点j电压波动的次数；P3j(An)为节点j第n次的电压波动概率；S3j(An)为节点j第n次的电压波动严重度；[0157] 按照国标要求每10分钟保存一个电压波动记录，记10分钟内电压单调增加或单调减少的变化为一次电压波动。[0158] 具体的，节点j第n次的电压波动概率为：[0159][0160] 式中，Δtj,n为节点j第n次电压波动的时长(h)；[0161] 具体的，节点j第n次的电压波动严重度为：[0162][0163] 式中，VN为系统的额定电压(V或kV)，取VN＝220V；Vnmax和Vnmin分别为节点j第n次波动时电压达到的最大值和最小值(V或kV)。[0164] 如图4所示为某次电压波动幅度指标计算结果。[0165] 4、电压波动时长指标为：[0166] R4j(A)＝P4j(A)*S4j(A)(8)；[0167] 式中，R4j(A)为节点j电压波动时长指标；P4j(A)为节点j于24小时内的电压波动概率；S4j(A)为节点j于24小时内的电压波动严重度；[0168] 具体的，节点j于24小时内的电压波动概率为：[0169][0170] 具体的，节点j于24小时内的电压波动严重度为：[0171][0172] 基于所述电压越限幅度、电压越限时长、电压波动幅度和电压波动时长四个指标，提出系统级电压适应性评价指标：[0173][0174] 式中，Rii(A)为第ii个系统级电压适应性评价指标，其中ii＝1,2,3,4；Riij(A)为节点j第ii个电压适应性评价指标；N为系统的节点个数。[0175] 如图5所示为电压波动时长指标计算结果。[0176] 5、变压器满载率指标：[0177] R5T(A)＝P5T(A)*S5T(A)(11)；[0178] 式中，R5T(A)为变压器24小时内的满载率指标；P5T(A)为变压器于24小时内的满载概率；S5T(A)为变压器于24小时内的满载严重度；[0179] 变压器的满载概率为：[0180][0181] 式中，P5T(At)为变压器于t时刻满载的概率；m5为24个时刻中存在变压器满载的时刻数量；[0182] 具体的，变压器于t时刻满载的概率为：[0183][0184] 式中，FS(STN)为变压器于t时刻带动的负载总功率超过其额定输出功率时对应的累积概率；STt为变压器于t时刻带动的负载功率(kVA)；STN为变压器的额定输出功率(kVA)；[0185] 变压器满载的严重度为：[0186][0187] 式中，S5T(A)为变压器满载严重度；S5T(At)为变压器于t时刻的满载严重度；[0188] 具体的，变压器于t时刻满载的严重度为：[0189][0190] 如图6所示为24小时内变压器满载率指标计算结果。[0191] 6、线路满载率指标为：[0192] R6l(At)＝P6l(At)*S6l(At)(14)；[0193] 式中，R6l(At)为支路l于t时刻的满载率指标；P6l(At)为支路l于t时刻的满载概率；S6l(At)为支路l于t时刻的满载严重度；[0194] 具体的，支路l于t时刻的满载概率为：[0195][0196] 式中，SlM为支路所允许承担的最大功率(kVA)；FSl(SlM)为支路l于t时刻超过最大输送功率时对应的累积概率；Slt为第l条支路于t时刻的输送功率(kVA)；[0197] 具体的，支路l于t时刻的满载严重度为：[0198][0199] 如图7所示为24小时内支路14?15的线路满载率指标计算结果。[0200] 基于所述线路满载率指标，提出系统级线路满载率评价指标：[0201][0202] 式中，R6(At)为t时刻系统级满载率指标；L为系统的支路条数。[0203] 各指标值越。砻髋涞缤愿弑壤缍到尤氲氖视π栽角。[0204] 电动私家车渗透率计算公式为：[0205][0206] 式中，aR为居民区电动私家车渗透率；NPEV为居民区电动私家车的数量(辆)；NR为居民区住户数量(个)。[0207] 居民区配电网结构图如图8所示。[0208] 以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。

专利地区：河北

专利申请日期：2021-12-22

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN114358537B