电动汽车充放电优化管理算法
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摘要网络
对于问题一，首先绘制了特征量的频数分布直方图，发现具备正态分布的特征，而后利用MATLAB进行了正态分布检验，发现大致知足正态分布;而后又分析了链接时长，和充电量每一天的不一样，发现周末的链接时长与充电量高于五天工做日，很是符合生活实际。函数
对于问题二，由于充电链接时间是电动汽车和充电桩的物理链接时间，再将充电电量除以充电链接时间，一周中最大的功率就做为这辆车的功率最低限度，由此经过功率从小到大排序，将10点40分五十〇秒的不一样充电类型的车辆分配给100辆电动车，再经过额定功率计算出充电时间和充电结束时间，则从开始时间到结束时间电动车的功率为分配的额定功率，再将其分配到一天96个时段中，最终获得负荷曲线。根据负荷曲线的峰值和每类车的充电电量需求约束，以充电设备成本最小为目标函数利用LINGO求解出充电设备最佳比例。优化
对于问题三，选取周一充电记录进行安排。全额利用电能时，为了实现最大的利润，应该让更多的电动汽车在购电价格低的时候充电，并在售电价格高的时候售电。首先，由于电价便宜，因此让6:00之间开始充电的车，在6:00以前完成充电;其次减小6：00-12：00这一购电价格较高的车辆充电，只让截止时间充电时间在这一时间段的车进行充电，其他车辆安排在14：00-18：00这一阶段充电，并充电时优先使用光伏电能，剩余电能出售给电网;而后剩余车辆开始充电时间在18 ：00以前，以及截止充电时间在18:00以前的车辆，均在18:00以前完成充电;最后剩余车辆在18：00-24：00这一阶段进行充电;最终获得的利润为1824.8元。spa
容许弃光时，由于容许弃光不能向电网售电，因此为了获取最大利润，应该最大限度使用光伏电能，并在购电价格较低的时候让更多的车辆充电。经过对开始时间以及截止时间的分析，让开始时间在0：00-6：00时间段内，均完成充电，在6：00-14：00时间内，优先为截止时间早的车辆充电，将光伏产生电能所有利用完后中止充电，将剩余截止时间在18:00以前的车辆均安排在14：00-18：00这一时间段进行充电，最后剩余车辆在18：00-24：00时间段充电;最终获得的利润为1615.2元。.net
对于问题四，能够视为5000辆汽车在24个时段中的组合优化问题，加上线路的功率限制，车辆自身充电放电功率限制，电池SOC限制等做为约束条件，并使每辆车最终的电量为50KWH，以车主花费最少为目标函数，利用LINGO求出最优的车辆安排。3d
关键词：电动汽车，优化管理，电网潮流计算，V2G代理
一，问题重述排序
电动汽车与电网互动（Vehicle to Grid，V2G）指经过合理的策略和先进的通信手段对电动汽车的充放电行为进行优化管理。互动的过程当中，存在电网，运营商（充电站）及EV用户3个利益主体，EV用户既能够直接与电网进行电能交换，也能够选择运营商的充放电代理服务。
根据题目及附件提供的相关数据，解决以下问题：
如图1所示，电动汽车充电行为建模：
根据附件1分析电动汽车充电行为特征量（充电开始时刻，链接时长和充电电量）的分布规律。并根据电动汽车充电行为的规律，计算规模化电动汽车的年用电量，结果填入附表1中，并结合实际状况对所获得的结果进行分析。
2，电动汽车无序充电的影响：
假设采起交流1级，交流2级，直流充电的电动汽车比例分别为10％，40％和50％，计算24小时1万辆电动汽车的充电负荷曲线，请将结果填入附表2中。
分析不一样充电功率等级的比例为多少时，既能知足用户的需求（即在充电链接时长内获取预期的充电电量），也能减小设备投资，下降电动汽车无序充电负荷的峰谷差？
3，新能源充电站能量优化管理：
假设该充电站为100辆电动汽车提供服务，充电电价固定为1.5元/千瓦时。用户将来24小时的充电需求如附件1电动汽车充电记录所示（可选择一周内任意一天）。充电站利润为其向电网和用户售电收入减去其从电网购电的成本。
在光伏全额利用和容许弃光两种状况下分别计算将来24小时充电站的最大利润，并分析所获得的结果。
4， 配电网中电动汽车充放电行为优化：
创建优化模型，优化时段为全天24小时，以电网有功网损和电动汽车车总总花费最小为目标，给出最优充放电方案。
5， 经过上述分析，你对电动汽车和电网互动问题有何认识？阐述你的观点和依据。
二，问题分析
问题一：
随机事件发生每每知足正态分布的特色，首先观察特征量的分布特色，而后假设特征量具备该分布特色，最后进行检验假设。
问题二：
要求咱们从附件1给出的100辆车的数据按照10:40:80的比例计算出1万辆车的功率负荷曲线，再经过功率要求获得合适的充电设备比例。
问题四要求咱们经过题目中给出的各类约束条件，以用户充电费用最小为目标，获得5000辆汽车24小时时间段的最优分配方案。
问题三：
光伏全额利用指光伏所产生的电能或者为EV用户进行供电或者向电网出售，不会出现浪费的状况。由于充电站向EV用户售电的价格均为1.5元/千瓦时，并且不一样时段向电网购电和向电网售电的价格是不一样的，因此要获取最大利润的原则为：①在售电电价较高的时候，增长向电网售电量;在售电电价较低的时候，减小售电量.②在购电电价较低的时候，多安排电动车充电;在购电电价较高的时候，少安排充电;由于容许弃光状况，不能向电网出售电能，因此在充电的过程当中，应该优先考虑使用光伏发电产生的电能，尽可能不浪费电能，而且安排尽可能多的车辆在购电价格便宜的时间段进行充电。
问题四：
要求咱们经过题目中给出的各类约束条件，以用户充电费用最小为目标，获得5000辆汽车24小时时间段的最优分配方案。
3、 模型假设
一、充电的开始时间加链接时长为容许充电的截止时间；
二、充电桩以最大功率为电动车充电。
4、 符号说明
EV：电动汽车
num : 电动车充电设备数目
money : 电动车充电设备价格
5、问题一模型的创建和求解
5.1 分布规律
5.1.1 以充电开始时刻为特征量的分布规律
首先，咱们对所给的100辆电动车一个周内的开始充电的时刻进行了统计，并做出了一周内全部电动汽车开始充电时刻分布直方图，如图5.1所示。
图5.1 开始充电时刻分布直方图
经过观察发现，充电开始时刻的分布状况为：中间分布较多，两侧分布较少，知足正态分布的特色。而后利用进行正态分布的进一步检验。
由于所给的时间数据为60进制的时间，咱们先将开始充电的时间进行了转换，将时间转换成10进制的实数，而后利用MATLAB进行检验。MATLAB程序代码为附录中的代码1。
代码1 MATLAB运行结果为：
muhat=12.7302，sigmahat=4.7189；
muci=12.3800 13.0804， sigmaci=4.4840 4.9800；
h =0 ， sig =1， ci=12.3800 13.0804。
其中：h为布尔变量；muhat为均值；sigmahat为方差；muci为均值的0.95置信区间；sigmaci为方差的0.95置信区间。
经过计算的到的结果咱们能够看到：
① h=0表示不拒绝零假设，说明提出的假设均值12.7302是合理的；
② 95%的置信区间为[12.38,13.08]彻底包括了均值12.7302，且精度很高；
③sig的值为1远远超过0.5，不能拒绝零假设。
综上所述：充电时刻的分布状况知足正态分布。
结合实际生活进行分析，如图5.2所示，一周内天天充电频次在上午八、9点钟的时候充电的车次达到峰值，此时刚过了上班高峰期，上班族基本到达工做单位，因此给电动车开始充电；而在下午六、7点钟的时候，上班族下班后为电动车充电，因此在下午六、7点钟的时候充电频次又达到了一个小的峰值。并且明显在周末期间，充电时间分布相对较为平均。
图5.2 充电时段频数分布直方图
5.1.2 以链接时长为特征量的分布规律
链接时长的分布规律的研究方法与链接时间的研究方法相似，首先经过制做一周内全部车辆的链接时长频数分布直方图进行观察，如图5.3所示。
图5.1 链接时长频数分布直方图
经过观察咱们能够看到链接时长的分布与正态分布的右半部分类似，有正态分布的可能，因此咱们再进行一次正态分布检验。MATLAB程序代码为附录中的代码2。
代码2 MATLAB运行结果为：muhat=10.6029 ， sigmahat=8.1665；
muci=9.9968 11.2089 ，sigmaci=7.7599 8.6183；
h=0 ， sig=1 ， ci=9.9968 11.2089。
分析方法与（1）相同，咱们能够获得电动车的链接时长知足均值为10.6029，方差为8.1665的正态分布。除此以外，咱们还对这一百辆车的每一天的链接时长进行了求和获得的数据如图5.4所示，咱们能够看到在与一个周的前五天链接时长较为稳定，而到了周末两天的时间充电时长增加较大。
图5.4 链接时长与时间关系折线图
5.1.3 以充电电量为特征量的分布规律
分析方法与研究方法同上，充电量分布直方图如图5.5所示。
图5.5 充电量分布直方图
充电量分布知足均值为14.2263，方差为8.4458的正态分布。
同时对100辆电动车的每一天的充电量进行分析，其充电量折线图如图5.6所示，发现周末的充电量远远多于每一个周前五天的充电量。
图5.6 充电量与时间关系折线图
5.2 规模化电动汽车的年用电量
咱们对样本中100辆电动汽车在一个周内的充电量进行求和，而后求出100辆一个周平均充电量为99.58kwh。
因此当电动汽车数量为1万辆时，其年用电量为：
而当电动汽车数量为8000万辆时，其年用电量为：
6、问题二模型的创建和求解
6.1 符号说明和名词解释：
num : 电动车充电设备数目
money : 电动车充电设备价格
kW：功率单位
kWh：功的单位
负荷曲线：电力系统中各种电力负荷随时间变化的曲线。是调度电力系统的电力和进行电力系统规划的依据。电力系统的负荷涉及广大地区的各种用户，每一个用户的用电状况很不相同，且事先没法确知在什么时间、什么地点、增长哪一类负荷。所以，电力系统的负荷变化带有随机性。人们用负荷曲线记述负荷随时间变化的状况，并据此研究负荷变化的规律性。
6.2 计算功率和负荷曲线
先对附件1中的100辆车进行分配，则交流电1类型有10辆，交流电2类型有40辆，直流电类型有50辆。
因为求负荷曲线应为每一个时间平均功率的曲线，因此每类设备的功率都取平均值，则交流1级类型功率为1.65KW，交流2级类型功率为16.65KW，直流电类型功率为70KW。
6.2.1 EXCEL处理数据
车辆功率分配方式：先经过给出的充电链接时间和充电量算出天天的最低限度的功率要求，取一周中功率最大的值做为须要达到的功率最低要求，给这辆车分配的功率必须大于此要求.得出粗略的车辆功率分配结果：功率小于1.65的共有10辆：71,73,75,77,81,82,87,90,96,97。这十辆分配为交流一级的车辆，功率大于1.65的有90辆，这90辆不能为交流一级，功率大于16.65的车辆有5辆，这五辆必须为直流电。剩余的85辆车需求功率由低到高分配交流2类型和直流电类型。
分配好车辆类型后，根据每辆车天天的功率和充电开始时间算出充电时长，则这辆车在（开始时间）——（开始时间+充电时间）的时间区间内的额定功率为该辆车的功率。当充电截止时间大于24点，即换算数值大于1时，将一天的末尾23：59做为截止时间，最终获得格式如图6.1所示，详细数据在附表2 EXCEL处理数据中。
图6.1 充电截止时间
例如电动汽车1为交流电1类型，功率在1.4-1.9KW之间，取功率为平均值1.65KW在周一的16：02开始充电。充电电量为7.21KWH，则充电时间为7.21KWH/1.65KW=4.37H，则电动汽车1在16:02-20:24的功率为1.65KW。
6.2.3 MATLAB求解
在MATLAB中利用函数编程，将周一到周天的天天分为96个时间段，每一个时间段为15分钟，再将以前求出的车辆充电时段的区间对比，若是充电时间段包含或在该时间段内，则该时间段的功率加上这个充电时段的功率。求出每一个时间段中的功率之和，再对一周中天天时间段的功率求和再除以7求得天天功率的平均值乘以100，最终获得一天96个时段的功率值和10000辆车24小时的负荷曲线。
经过该思路获得一天内每15分钟的功率表格如附录表2.1，获得的1万辆车的负荷曲线如图6.2。
图6.2 一万辆车24小时负荷曲线
6.3计算充电设备比例
由于充电类型为无序充电，因此不能使用排队算法优化顺序，只能经过车辆的充电量需求量和负荷曲线来分析充电设备比例，既要知足用户需求又要尽可能减小设备成本，因此这是一个组合优化问题，将知足用户需求做为约束条件，再把设备成本最低做为目标函数，获得最终的最优解。
根据图2.1的负荷曲线分析电量使用状况，100辆电动汽车充电高峰功率约为428KW，则三种设备的搭配产生功率必须大于428KW，获得一个峰值功率约束条件：
又由于已有10辆交流1电动车、40辆交流2电动车，50辆直流电动车，且充电不能混合搭配使用，因此要针对每一类型的电动车的需求再加约束条件。将每辆车一个星期内的最大充电量做为用户一天的充电需求，分别计算出三种电动车的需求电量，计算出10辆交流1类电动车一天的最大需求充电量约为288.26KWH，40辆交流2类电动车一天的最大需求充电量约为1067.98KWH，50辆交流2电动车一天的最大需求充电量约为1112.89KWH。
由于电动车充电时功率的不肯定性，在表1的给出的功率区间里浮动，为了尽量地知足用户需求，充电功率使用最小限度区间：1.4KW 7.7KW 40KW，则又获得三个约束条件:
经过这四个约束条件保证了比例知足了用户需求，再以设备成本最小为目标函数：
经过以上限制条件经过LINGO软件求最优解获得最终的充电设备比例：13:43:2
图6.3 LINGO求解结果
7、问题三模型的创建和求解
7.1 光伏全额利用状况最大利润计算
7.1.1 计算光伏发电量
对光伏发电量按不一样时段进行统计求和，数据如表7.1所示。
| 时段 |
0：00-6：00 |
6：00-10：00 |
10：00-14：00 |
14：00-18：00 |
18：00-24：00 |
| 光伏发电量（kWh） |
4.79 |
194.43 |
375.80 |
145.11 |
11.30 |
表7.1 不一样时段光伏发电量
充电站向电网购电及售电的电价如表7.2所示，咱们能够看到在0:00-6:00和14:00-18:00时购电相对较为便宜，在6:00-14:00和18:00-24:00时售电价格相对较高。因此咱们须要把更多的车集中在0:00-6:00和14:00-18:00两个时间段充电；在6:00-14:00和18:00-24:00时间段内出售更多的光伏电能。
表7.2 新能源充电站向电网售电及从电网购电电价
| 0:00-6:00 |
6:00-10:00 |
10:00-14:00 |
14:00-18:00 |
18:00-24:00 |
|
| 售电电价 （元/kWh） |
0.2 |
0.4 |
0.35 |
0.3 |
0.45 |
| 购电电价 （元/kWh） |
0.3 |
0.75 |
0.7 |
0.6 |
0.8 |
7.1.2 0:00-6：00时段利润计算
由于0：00-6：00的时间段购电电价是最便宜的，因此咱们要让在6：00以前开始充电的电动车，在六点以前完成充电首先，咱们将100辆车的充电记录，按照开始充电的时间进行排序，发如今6点以前开始充电的有2辆电动汽车，其总充电量为19.85kWh。
其中光伏能够产生4.70kWh的电量，因此须要从电网购买的电量为：
由于该电能出售给用户为1.5元/kWh，此阶段向电网购电的价格为0.3元/kWh，因此，该阶段利润为：
7.1.3 6:00-10:00利润计算
由于在6:00-10：00这个时间段购电价格较高，同时售电价格较高，因此咱们应该减小这一阶段的充电的车辆，让光伏产生的电能能够更多的向电网出售。只对必须在这个时间段结束充电的电动车进行充电。
在这100辆电动汽车的充电记录中利用开始充电时间和链接时长添加截止充电时间，这个时间即为完成充电的最后时间。咱们根据结束时间将除1，2号外剩余车辆的记录进行排序，并筛选截止时间在6:00-10:00时间段内的车辆为2辆，，总的充电量为17.23kWh。
其中光伏产生的电量为194.43kWh，因此光伏产生电量能够知足需求，并且能够产生多余电量向电网出售，出售的电量为：
此时向电网售电的电价为0.75元/kWh，因此向电网售电赚取的利润为：
加上向用户售电的利润，总利润为：
7.1.4 10:00-14:00利润计算
处理方法与3.2.3相似，将截止充电时间在10:00-14:00内的车辆筛选出，共有14辆，总充电量为122.44kWh,计算获得这一时间段总利润为260.836元。
7.1.5 14:00-18:00利润计算
由于这一阶段购电电价与18:00-24:00相比要高，因此剩余的电动汽车除了开始时间在18:00日后的车辆，都要在这一阶段进行充电。将剩余车辆按照开始时间进行排序，筛选开始时间在18:00以前的车辆，而后在将剩余车辆再按截止时间在18:00以前的筛选一次。这两种状况的车安排在14:00-18:00这个时间段进行充电，共计有70辆车，总充电量为961.18kWh，光伏产生的电量为145.11kWh,经计算得最后的总利润为1196.95元。
7.1.6 18:00-24:00利润计算
将通过4次筛选以后剩余的为充电车辆，均安排在该时间段进行充电，剩余车辆数为12辆，总充电量为248.87kWh，光伏产生电量为11.3kWh，经计算得最后得总利润为183.249元。
综上所述，各个阶段得利润及总利润如表7.3所示
表7.3 各时段所得利润
| 时段 |
0:00-6:00 |
6:00-1000 |
10:00-14:00 |
14:00-18:00 |
18:00-24:00 |
总利润（元） |
| 利润（元） |
25.02 |
158.745 |
260.836 |
1196.95 |
183 |
7.2 容许弃光的最大利润计算
由于容许弃光，不能向电网出售电能，因此须要尽量多得利用光伏产生的电能，而且将车辆充电尽量多的安排在购电电价低的时段进行充电。
7.2.1 0:00-6:00的利润计算
咱们仍是将充电记录按照开始时间进行排序，筛选开始时间在6点以前的电动车，由于在6:00-14:00时段购买向电网购电的成本较高，而在6:00以前的电价较低，因此开始时间在6点以前的电动车，在6:00以前完成充电。
开始时间在6:00以前的电动车有2辆，总充电量为19.85kWh，其中光伏发电产生的电能为4.79kWh，需向电网购电量为
；
购电所需成本为
；
获取的利润为
7.2.2 6:00-10:00的利润计算
咱们将剩余的电动车充电记录按照开始时间进行排序，筛选开始时间在10:00以前的车辆，总共28辆，总充电量为346.35kWh。这28辆车中必须在6:00-10:00阶段完成充电的有2辆，须要电能17.23kWh，而光伏发电产生的电能为194.43kWh，由于这时段的购电价格较高，因此在安排车辆充电时，仅利用光伏产生电能，不从电网购电，而且优先安排截止时间早的车辆充电，经过这种方法可以为17辆车供电，总共须要的电能为193.01kWh，因此赚取的利润为
这样经过第一轮安排以后剩余11辆车，截止的最先时间为16:00，因此能够将剩余车辆安排在16:00-18:00这一购电价格较低的时段充电，共须要153.34kWh电能。
7.2.3 10:00-14:00的利润计算
首先将剩余车辆按照开始时间排序，筛选开始时间在10:00-14:00的车辆，共计35辆，共需电能399.03kWh,而光伏发电产生的电能为375.80kWh。而后将筛选的35辆车按照截止时间排序，优先向截止时间早的车辆充电，在不向电网购电的状况下可以知足33辆车的需求，共计370.32kWh电能，因此产生的利润为
这样经过第一轮安排以后，35辆车中未充电的有2辆，剩下的车辆能够安排在14:00-18:00这一时间段进行充电，共需电能为28.56kWh。
7.2.4 14:00-18:00利润的计算
将剩余车辆按照截止时间排序，由于这一阶段的购电电价最便宜，因此让尽量多的车辆在这一时间段完成充电，经筛选以后共计23辆车，需电能345.47kWh。
在6:00-10:00和10:00-16:00这两个时间段第二轮安排的车辆，共计13辆，共需电能181.9kWh电能。
综上所述，这一阶段总共须要电能527.37kWh,而光伏发电产生的电能为145.11kWh，需向电网购电382.26kWh，因此这一阶段的利润为
7.2.5 18:00-24:00利润的计算
剩余车辆共计12辆，所需电能为248.87kWh,这一阶段产生的电能为11.3kWh，须要购买的电能为237.57kWh,因此这一阶段赚取的利润为
综上所述，在容许弃光的状况下，各个时段的利润及总利润如表3.4所示。
表3.4，容许弃光状况下，各时段利润及总利
| 时段 |
0:00-6:00 |
6:00-10:00 |
10:00-14:00 |
14:00-18:00 |
18:00-24:00 |
总利润（元） |
| 利润（元） |
25.257 |
289.515 |
555.48 |
561.699 |
183.249 |
1615.2 |
7.3 功率检验
电价所分的时段包括4小时时段和6小时时段，一个充电站有8台充电桩，每一个充电桩的最大功率为50kW，因此4小时时段和6小时时段所能充的最大电能为1600kWh、2400kWh，均大于实际每一个时段所充的电能，充电站可以完成既定充电任务。
8、问题四模型的创建和求解
统筹考虑电网及车主的利益，创建多目标优化函数。
8.1 线损及理论线损计算的定义
在输配电过程当中，电能传送和电磁能量转换都是经过电流实现的，电流经过导线时会产生损耗，并且在电网运行时大量输配电变压器、电容器、开关、仪表等设备自己也要消耗必定的能量。所以，工程上把给定时段内电网中全部元件产生的电能损耗称线损电量，简称线损。理论线损计算，是指从事线损管理的工做人员根据掌握的电网结构参数和运行参数，运用电工原理和电学理论，将电网元件中理论线损电量及其所占比例、电网的理论线损率、最佳理论线损率和经济负荷电流等数值计算出来,并进行定性和定量分析。
8.2 配电网理论线损计算基本原理
根据愣次定律和电工原理可知，当配电网三相流过的是恒定负荷电流时，电能损耗是按下式计算肯定的:
式中: △A——电路中的电能损耗或电能消耗， 单位为kWh;
I——经过电路的负荷电流，单位为A；
R——组成电路导线的电阻值，单位为Ω；
t——电路通电所历时间，单位h；
U——线路额定电压，单位为kV。
实际运行中，线路的电流或功率是随时间变化的，所以并不能简单的用上面公式表示，因为线路电阻中产生的损耗随负荷的变化而变化，应由下面的积分式来表：
△A=3R*10-3dt=R*10-3dt.
对于实际的电力网，因为线长面广,用电设备和分支线较多，是由众多元件构成的电路，这样复杂网络的线损计算比通常单-元件电路计算繁杂得多。 为使线损计算方便，在此引入一个新概念，即，“线路等值电阻”。今设有一个简单电力网(或线路)，电力网首端总负荷电流为必定值，并等于1,实际运行时间为1,电网接线如图8.1所示，其中，负荷点由配变表示。
图8.1 线路等值电阻计算示意图
根据电能损耗原理，这个电网的电能损耗是各分支线路(线段)电能损耗之和。
经计算得：
△A=3I总2Rd*10-3.
在此计算式中，Rd即为电网线路的“等值电阻”，或称“等效电阻”。有了网线路等值电阴这一参数后，就能够用它来代替复杂的电网线路,使复杂的网络简化，使线损计算表达更加直观，从而有利于线损计算。
8.3 线损计算理论[1]
配电网线路计算线损通常采用潮流计算方法。下面咱们根据八节点配电网拓扑图，采用前推法计算配电网的有功网损。
前推法针对辐射状配电网的特色，以支路网损为状态量，已知首端节点电压，进行前推求解各节点电压和各馈线段功率损耗。而且假设三相平衡辐射状配电网能够用单相等值模型来代替，接地并联电容能够忽略不计。
图8.2 支路潮流
(1)
P(2)-jQ(2)=(1)
V(i+1)={[(P(i+1)R(i)+Q(i+1)X(i)-0.5V2(i)2)2-(R2(i)+X2(1)(P2(i+1)+
Q2(t+1)) ]1/2-(P(i+1)R(i)+Q(i+1)X(i))+0.5V2(1) }1/2
由上式，已知1节点的电压，咱们就能够计算出全网各节点的电压。
经过节点2的总有功注入功率为：
P(2)=+
经过节点2的总无功注入功率为：
Q(2)=+
其中：PL(i)——为第i节点所带负荷的有功功率；
QL(i)——为第i节点所带负荷的无功功率；
LP(i)——为第i条线段上的有功功率损耗；
LQ（I） - 为第我条线段上的无功功率损耗。
分支线1的有功网损：
LP（1）=
分支线1的无功网损：
LQ（1）=
九，问题五的分析
随着电动汽车的发展，G2V（grid to vehicle）充电技术逐渐成熟，大规模电动汽车无序充放电行为可能会形成电网负荷“峰上加峰”等不利影响[2]，例如参考文献[2] ]中的不良影响，例如电网复合增加，大量电力汽车接入电网进行充电会极大程度提高电网的运行负荷，且充电过程如果统计几种在负荷高峰期内充电，就会进一步致使电网负荷增长。
就像问题二求出的负荷曲线，峰谷差的值很是大，在天天的高峰期大于低谷期的数几倍，这时就须要结合V2G（vehicle to grid）放电技术合理安排充放电，将电动汽车看做一个能够实现充放电的移动储能设备，在实际运行之中能够经过充放电的方式来进行对电力网络的运行调整。在实际的应用之中，电力网络做为一个能够进行运行调度的储能设备，其能够根据电网运行企业的协调和远程控制来完成充放电过程，即在电网负荷高峰时进行放电，在电网负荷较低时进行充电，协助实现对电网运行的调整，就像问题四中的思路，用户放电既有利于减小电网负荷，又能使电车用户获利。
参考文献：
[1]李红梅。配电网线损计算与无功优化[d]。2005年。
[2]胡泽春，宋永华，徐智威，等。电动汽车接入电网的影响与利用[J]。中国电机工程学报，2012,32（4）：1-10。胡泽春宋永华徐志伟等 电动汽车集成电力系统的影响与利用[J]。中国电机工程学报，2012,32（4）：1-10。