劉念，成敏楊，鄒福強(qiáng)，張建華

(新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué)), 北京市 102206)

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商業(yè)樓宇光伏充電站的運(yùn)營模式及其綜合效用評估

劉念，成敏楊，鄒福強(qiáng)，張建華

(新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué)), 北京市 102206)

光伏發(fā)電系統(tǒng)與電動汽車充電站的集成，可以促進(jìn)光伏發(fā)電就地消納，降低充電負(fù)荷對配電網(wǎng)的影響，有效減少電動汽車的間接碳排放。針對商業(yè)樓宇光伏充電站，考慮其停車需求及充電需求的一致性，提出了一種典型的運(yùn)營模式；考慮環(huán)境、經(jīng)濟(jì)效益以及對配電網(wǎng)的影響等因素，建立了評價(jià)光伏充電站長期運(yùn)營效用的綜合評估指標(biāo)體系；針對日間實(shí)際運(yùn)行場景，設(shè)計(jì)了計(jì)及光伏發(fā)電消納與服務(wù)質(zhì)量的充電策略；最后，基于實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真研究，分析評估了光伏充電站的日間運(yùn)行效果與長期綜合效用。

光伏系統(tǒng)；電動汽車；運(yùn)營模式；綜合效用

0 引 言

發(fā)展電動汽車被世界各國普遍確立為發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)和保障能源安全的重要手段[1-5]，而充電設(shè)施是實(shí)現(xiàn)電動汽車電能補(bǔ)給和互動應(yīng)用的樞紐環(huán)節(jié)。一般意義上，商業(yè)化運(yùn)營的充電站可分為普通充電站和快速充電站2種，普通充電站一般與停車位緊密結(jié)合，存在于商業(yè)樓宇、辦公地點(diǎn)、公共停車場、居民小區(qū)等場所；快速充電站則與加油站類似，根據(jù)交通流量狀況布局于主要道路兩側(cè)。近年來，隨著可再生能源開發(fā)利用技術(shù)的發(fā)展，一類集成分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)的充電站逐漸出現(xiàn)，并得到了廣泛關(guān)注。一方面，城市中露天的停車位較多，部分建筑也存在大面積可利用的屋頂，分布式光伏發(fā)電與普通充電站在資源稟賦上具有先天的契合性，在建設(shè)充電站的同時(shí)增加分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)，有利于提升其整體的投資回報(bào)[6]；另一方面，在低壓配電網(wǎng)或微電網(wǎng)層面，電動汽車與分布式光伏已經(jīng)被證實(shí)在運(yùn)行特性上具有較好的協(xié)同增效性，不僅能提升電動汽車的清潔能源利用率，還能降低對電網(wǎng)的不良影響[7-8]。由于存在上述優(yōu)勢，光伏充電站已得到了相關(guān)研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)的普遍關(guān)注，并建設(shè)、示范了多種形態(tài)的光伏充電站系統(tǒng)，且逐漸呈現(xiàn)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展趨勢[9]。因此，光伏充電站將成為未來商業(yè)化運(yùn)營充電站的主要形態(tài)之一，是智能電網(wǎng)環(huán)境下需求側(cè)資源的重要組成部分[10-11]。

針對光伏充電站或類似系統(tǒng)，國內(nèi)外都已展開了較為廣泛的研究，但目前已有的研究主要集中在充電站容量配置和充電策略的優(yōu)化方面。充電站容量配置方面，文獻(xiàn)[12]綜合考慮了電價(jià)、光照、電動汽車用電模式等因素對充電站儲能設(shè)備容量及運(yùn)行模式進(jìn)行了優(yōu)化。文獻(xiàn)[13]通過構(gòu)建考慮可再生能源利用率和投資運(yùn)行成本的多目標(biāo)優(yōu)化配置模型來求解光伏充電站的最優(yōu)容量配置。文獻(xiàn)[14]基于多目標(biāo)容量優(yōu)化方法，可選擇偏重經(jīng)濟(jì)或環(huán)境，為實(shí)際光伏換電站設(shè)計(jì)所需的各個(gè)原件進(jìn)行容量選擇。充電策略優(yōu)化方面，文獻(xiàn)[15-16]分別針對居民樓和辦公樓2種場景的光伏充電站，提出了電動汽車充電策略，從對電網(wǎng)影響、電能就地消納和行駛里程3個(gè)角度對充電策略的效果進(jìn)行了比較分析。文獻(xiàn)[17]針對含屋頂光伏發(fā)電系統(tǒng)的智能樓宇，以運(yùn)行費(fèi)用最小為原則，提出了一種電動汽車參與智能樓宇運(yùn)行的實(shí)時(shí)能量決策方法。文獻(xiàn)[18]針對含光伏車棚的充電位，提出了光伏發(fā)電最大化消納的充電策略，并以此為基礎(chǔ)評估了光伏發(fā)電作為電動汽車充電能源的潛力。文獻(xiàn)[19]針對與商業(yè)辦公樓宇整合的光伏充電站，提出了一種實(shí)時(shí)能量管理策略，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)和預(yù)測模型來處理光伏出力、電動汽車到達(dá)時(shí)間和荷電狀態(tài)(stateofcharge，SOC)的隨機(jī)性和不確定性。文獻(xiàn)[20]以居民小區(qū)含儲能的光伏充電站為研究對象，建立了最小化購電費(fèi)用及最小化儲能壽命損耗的多目標(biāo)優(yōu)化模型，可求解日前24h的優(yōu)化調(diào)度方案。

綜上所述，國內(nèi)外對電動汽車光伏充電站的研究主要集中在容量配置和充電策略的優(yōu)化問題上。對于光伏充電站的運(yùn)營模式及其綜合效用分析研究的較少。本文針對商業(yè)樓宇光伏充電站，提出一種典型的運(yùn)營模式，建立評價(jià)長期運(yùn)營效用的綜合評估指標(biāo)體系，設(shè)計(jì)計(jì)及光伏消納與服務(wù)質(zhì)量的充電策略，并基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析與評估。

1 光伏充電站的典型結(jié)構(gòu)與運(yùn)營模式

1.1 典型結(jié)構(gòu)

商業(yè)樓宇、辦公地點(diǎn)、公共停車場及居民小區(qū)等場所的普通充電站與光伏發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行集成的典型結(jié)構(gòu)如圖1所示。該結(jié)構(gòu)主要包括光伏電池陣列、光伏DC/DC變流器、DC/DC充電機(jī)、電動汽車、AC/DC雙向變流器等。光伏電池通過變流器連接到母線，然后通過充電機(jī)給電動汽車進(jìn)行充電，剩余的光伏功率可以反饋至電網(wǎng)或供給樓宇負(fù)荷。中央控制器的作用則是分析處理系統(tǒng)監(jiān)測和讀取的數(shù)據(jù)，保證電能流動和充電功率按需調(diào)節(jié)。

圖1 充電站結(jié)構(gòu)

1.2 運(yùn)營模式

根據(jù)對商業(yè)樓宇周邊停車位的統(tǒng)計(jì)可知，商業(yè)樓宇周邊所停車輛的停車時(shí)間普遍較長，一般遠(yuǎn)大于其充電所需時(shí)間，因此光伏充電站無需采用即停即充的運(yùn)營模式。針對商業(yè)樓宇周邊車輛的這種特點(diǎn)，可將車輛的停車需求和充電需求進(jìn)行結(jié)合，綜合利用。利用商業(yè)樓宇周邊電動汽車停車需求與充電需求的可結(jié)合性，本文提出了如圖2所示的適用于該類場所車輛充電的典型運(yùn)營模式。在該運(yùn)營模式中，充電機(jī)的充電功率為固定功率，充電站可對電動汽車的充電時(shí)間進(jìn)行調(diào)節(jié)。電動汽車用戶在到達(dá)充電站后需在充電機(jī)面板上設(shè)置車輛的離開時(shí)間及目標(biāo)SOC等信息，充電機(jī)將用戶設(shè)置的信息上傳至中央控制器，中央控制器根據(jù)用戶設(shè)置的信息判斷其充電行為的可控程度，從而將電動汽車分為剛性充電類和柔性充電類。

(1)若電動汽車在充電站停留的時(shí)間足夠長，充電站有足夠的裕度滿足其充電要求，無需立即對其開始充電，可以對其充電的時(shí)間段進(jìn)行調(diào)節(jié)控制，則此類電動汽車稱為柔性類電動汽車。

(2)若電動汽車的可充電時(shí)間很短，必須在其到達(dá)后立即進(jìn)行充電直至離開，則此類電動汽車稱為剛性類電動汽車。

圖2 商業(yè)樓宇光伏充電站的典型運(yùn)營模式

鑒于柔性與剛性類電動汽車對充電需求的差異，只有柔性電動汽車可以接受充電站的調(diào)度控制，使充電站的運(yùn)行效果更佳。因此充電站對柔性類電動汽車和剛性類電動汽車進(jìn)行差異性收費(fèi)，2類汽車充電所需的電費(fèi)單價(jià)一致，但剛性類電動汽車所需的服務(wù)費(fèi)高于柔性類電動汽車。

2 綜合效用評估指標(biāo)

2.1 環(huán)境效益

用電動汽車充電所消耗電量中的清潔能源供電率(percentageofcleanenergyinEVs’charging，PCEC)來評估光伏充電站的環(huán)境效益，其表達(dá)式如式(1)所示：

(1)

2.2 經(jīng)濟(jì)效益

對于一個(gè)要實(shí)際投入運(yùn)行的光伏充電站來說，經(jīng)濟(jì)效益也是十分重要的，本文通過充電站的日運(yùn)行收益(operationprofitofoneday,OPD)，運(yùn)行凈利潤等年值A(chǔ)RP及投資回報(bào)周期N這3項(xiàng)指標(biāo)來評估光伏充電站的經(jīng)濟(jì)效益，其表達(dá)式如式(2)、(3)所示：

(2)

(3)

式中:Atur為充電站收益等年值；Pinv為充電站投資成本的現(xiàn)值；i為貼現(xiàn)率；n為充電站使用年限；Aope為充電站運(yùn)行維護(hù)成本等年值。

對于投資回報(bào)周期N的計(jì)算，只需令式(3)中的凈利潤等年值A(chǔ)RP為0，即可算出相應(yīng)的年限N。

2.3 對電網(wǎng)的影響

為評估光伏充電站對電網(wǎng)的影響，本文將光伏充電站投入并滿足電動汽車充電需求之后與現(xiàn)階段無充電站情況下商業(yè)樓宇的每日功率峰值及每日負(fù)荷總電量之比定義為Rlp與Rtl，利用這2項(xiàng)指標(biāo)來評估充電站對電網(wǎng)的影響。

(4)

(5)

3 計(jì)及光伏消納與服務(wù)質(zhì)量的充電策略

電動汽車充電過程中，SOC與充電電流的關(guān)系為

(6)

式中：SOC(t)為電動汽車t時(shí)刻的SOC值；I(t)為電動汽車t時(shí)刻的充電電流；Qn為電動汽車額定安時(shí)容量。

電動汽車的充電倍率C(t)可以表述為式(7)，則電動汽車充電過程中的SOC可表述為式(8)。

(7)

SOC(t)=SOC(t0)+C(t)(t-t0)

(8)

由式(7)可知，第i輛車在t時(shí)刻的充電功率為

(9)

3.2 實(shí)時(shí)充電策略流程

為保證充電站功率分配的合理性，以下流程每min重復(fù)一次。

(1)中央控制器獲取該時(shí)刻的光伏出力及電動汽車相關(guān)參數(shù)。

最后，由于本研究樣本量較小，團(tuán)體輔導(dǎo)次數(shù)和時(shí)間較短，成員分享和人際互動不是特別充分.今后研究將進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量，并在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)上做部分調(diào)整，借鑒歐文·亞隆的無結(jié)構(gòu)式團(tuán)體咨詢模式，嘗試設(shè)計(jì)成半結(jié)構(gòu)式的團(tuán)輔形式，留出更多的自由討論時(shí)間，促進(jìn)成員間深入交流，深度覺察自身人際互動模式，從而改善人際關(guān)系，增強(qiáng)主觀幸福感，提高團(tuán)輔干預(yù)的外部效度.

(2)為了促進(jìn)光伏功率最大化就地消納，減少充電行為對配電網(wǎng)的影響。根據(jù)式(10)算出當(dāng)前時(shí)刻應(yīng)進(jìn)行充電的電動汽車數(shù)目：

(10)

式中：Pi(t)即為式(9)算得的每輛電動汽車的充電功率；ppv(t)為t時(shí)刻的光伏功率；Kr為電量需求參數(shù)，可基于歷史數(shù)據(jù)確定。為保證光伏功率的完全消納，對Npv_s(t)的結(jié)果向上取整。

(3)對當(dāng)前時(shí)刻需要進(jìn)行充電，即SOC未達(dá)到目標(biāo)值的車輛進(jìn)行優(yōu)先級排序：

1)剛性類電動汽車處于第一優(yōu)先級；

2)對除剛性類車輛外的每輛電動汽車進(jìn)行當(dāng)前充電需求程度判斷，具體方法如下：

(11)

(12)

(4)根據(jù)優(yōu)先級的排序?qū)﹄妱悠囘M(jìn)行充電：

假設(shè)t時(shí)刻處于第一、二、三優(yōu)先級的車輛數(shù)目分別為NEV_1(t)、NEV_2(t)、NEV_3(t)。

1)若Npv_s(t)

2)若NEV_1(t)

3)若NEV_1(t)+NEV_2(t)

4)若Npv_s(t)>NEV_1(t)+NEV_2(t)+NEV_3(t)，則給當(dāng)前時(shí)刻所有需要充電的車輛進(jìn)行充電。

4 算例分析

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

以北京市某商業(yè)樓宇及其周邊停車位為研究對象，基于Matlab軟件搭建仿真模型，對上文提出的運(yùn)營模式及充電策略進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)研究。

(1)電動汽車行駛規(guī)律數(shù)據(jù)?？紤]到電動汽車仍處于發(fā)展初期，難以獲得大規(guī)模的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。為反映其出行規(guī)律且不失一般性，對大樓停車場的燃油汽車停車情況進(jìn)行觀察記錄和長期統(tǒng)計(jì)，并類比運(yùn)用于本文的研究。仿真中所用的電動汽車到達(dá)及離開時(shí)間均基于實(shí)際記錄數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律生成。

由于工作地點(diǎn)所停車輛多為工作人員的家用車輛，鑒于數(shù)據(jù)的可獲取性，本文算例中的車輛日行駛里程基于美國交通部對全美家用車輛的調(diào)查結(jié)果(nationalhouseholdtravelsurvey，NHTS)得到。根據(jù)文獻(xiàn)[21-22]可知，車輛日行駛里程的概率密度可近似擬合為對數(shù)正態(tài)分布，基于此分布隨機(jī)生成電動汽車的日行駛里程，并根據(jù)行駛里程得到每輛車的初始SOC值。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，該大樓每日流動車輛約為115輛。根據(jù)上述方法，可生成每日電動汽車的到達(dá)/離開時(shí)間及初始SOC數(shù)據(jù)，圖3為隨機(jī)抽取其中1天的情況。

圖3 初始SOC及到達(dá)時(shí)間

(2)動力電池參數(shù)。動力電池參數(shù)設(shè)置如表1所示(參照現(xiàn)在國內(nèi)已有的較為成熟的比亞迪E6電動汽車設(shè)置)。

表1 動力電池參數(shù)表

Table1Parametersofpowerbattery

(3)光伏、負(fù)荷功率數(shù)據(jù)。除電動汽車數(shù)據(jù)外，本文中用到的負(fù)荷數(shù)據(jù)為真實(shí)的商業(yè)樓宇用電負(fù)荷，而光伏系統(tǒng)則是在大樓樓頂已有光伏裝置的基礎(chǔ)上，考慮在其周邊停車位頂棚也搭設(shè)光伏裝置之后，將其總?cè)萘吭O(shè)為150kW。算例中的光伏出力則根據(jù)該地區(qū)1年內(nèi)的光照和溫度數(shù)據(jù)由文獻(xiàn)[23]中的光伏功率計(jì)算模型得到。

(4)經(jīng)濟(jì)效益計(jì)算參數(shù)如表2所示。

4.2 結(jié)果分析

由以上基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對每天的充電過程進(jìn)行仿真，本文從典型工作日運(yùn)行效果和綜合效用評估2方面來分析光伏充電站的效果與影響。

(1)典型工作日運(yùn)行效果。抽出3種典型工況的日運(yùn)行效果曲線進(jìn)行對比分析，圖4為光伏出力良好，光伏出力不佳及光伏出力波動較大3種情況下的日運(yùn)行曲線。

由圖4(a)可知，在光伏出力良好的情況下，光伏功率可以基本滿足電動汽車充電所需，與原負(fù)荷情況相比，光伏充電站的投入不僅沒有增加該樓宇的負(fù)荷，反而在一定程度上減輕了負(fù)荷壓力，且如果原負(fù)荷峰值出現(xiàn)在中午時(shí)刻，即光伏出力最大階段，充電站還可以起到顯著的削峰作用。由圖4(b)可知，在光照條件不佳，光伏出力不足的情況下，雖然充電站仍需保證電動汽車達(dá)到目標(biāo)SOC，但充電站投入后的負(fù)荷曲線與原負(fù)荷曲線相比，負(fù)荷的增加并不明顯。只需在原負(fù)荷的基礎(chǔ)上增加少量負(fù)荷即可，說明充電站在光照不足的天氣狀況下對充電需求的滿足也有較為顯著的幫助，且不對電網(wǎng)造成明顯的不利影響。由圖4(c)可知，光伏出力的劇烈波動對充電站運(yùn)行效果的影響并不明顯，只要光伏出力的總量仍在一個(gè)較為良好的水平，充電站在滿足車輛充電需求的情況下仍然可以達(dá)到較好的運(yùn)行效果。

表2 經(jīng)濟(jì)效益參數(shù)表

Table2Parametersofeconomicbenefits

圖4 日運(yùn)行曲線

(2)綜合效用評估。為了評估光伏充電站的長期運(yùn)行效果，本文進(jìn)行了為期1年的仿真分析，并在每天的仿真中都對上文中提出的評估指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算并匯總。

圖5～8為各項(xiàng)評估指標(biāo)每月的平均值匯總情況，總體來看，各項(xiàng)指標(biāo)隨季節(jié)即光照情況的變化而變化這一趨勢較為明顯。

圖5 每月PCEC均值

圖6 每月OPD均值

1)環(huán)境效益。由圖5可知，清潔能源供電百分比PCECC在1年中有10個(gè)月的平均值都超過了50%，其中有6個(gè)月超過了80%。即使在光伏出力最差的月份，其值也達(dá)到了33%。考慮到日后電動汽車的大規(guī)模使用，所需電量數(shù)額十分巨大，這一結(jié)果表明光伏充電站的清潔能源在電動汽車充電所消耗的能量中所占的比例是很大的，其對電動汽車的充電需求滿足能力非?？捎^。說明光伏充電站在減少電動汽車間接碳排放的環(huán)境效益方面可以取得很好的效果。

圖7 每月Rip均值

圖8 每月Rtl均值

2)經(jīng)濟(jì)效益。運(yùn)行凈利潤等年值A(chǔ)RP為14.685萬元，投資回報(bào)周期為8～9年。由經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)可知，若電動汽車全面普及，一個(gè)光伏裝機(jī)容量為150kW的商業(yè)樓宇電動汽車光伏充電站就可以獲得非?？捎^的經(jīng)濟(jì)收益。

3)對電網(wǎng)的影響。由圖7～8可知，在光伏出力良好的階段，充電站在滿足電動汽車充電需求的基礎(chǔ)上，每日負(fù)荷的峰值與原負(fù)荷峰值非常接近，且每日消耗的電量與原負(fù)荷相比，不僅沒有增加，反而有所降低，對配電網(wǎng)的影響很小。而在光伏出力不足時(shí)Rlp和Rtl結(jié)果稍大，但均在可接受范圍內(nèi)，說明光伏充電站的投入可大大降低電動汽車大規(guī)模投入給電網(wǎng)帶來的不利影響。

5 結(jié) 論

(1)若電動汽車大規(guī)模普及，光伏充電站的運(yùn)營方可以獲得較高的經(jīng)濟(jì)收益；

(2)光伏充電站可以很好地滿足電動汽車的充電需求，并保證清潔能源在電動汽車充電消耗能量中占有較高的比例；

(3)光伏充電站的投入可以明顯降低電動汽車充電行為對電網(wǎng)造成的不利影響，在滿足電動汽車充電需求的情況下，只會對配電網(wǎng)造成較小的沖擊。

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(編輯：張小飛)

Operation Mode and Comprehensive Evaluation of PV Charging Station for Commercial Building

LIUNian,CHENGMinyang,ZOUFuqiang,ZHANGJianhua

(StateKeyLaboratoryforAlternateElectricalPowerSystemwithRenewableEnergySources,NorthChinaElectricPowerUniversity,Beijing102206,China)

Theintegrationofphotovoltaic(PV)generationsystemandelectricvehicles(EVs)chargingstationisabletopromotethelocalconsumptionofPVpower,reducetheimpactofchargingloadonthedistributionnetworkandtheindirectcarbonemissionofEVs.AtypicaloperationmodewasproposedforaPVchargingstationofcommercialbuildingwithconsideringtheconsistencyofparkingdemandsandchargingdemands.Takingtheenvironmental,economicbenefitsandtheirinfluencesondistributionnetworkintoconsideration,thispaperestablishedacomprehensiveevaluationindexsystemforthelong-termoperationeffectivenessofthePVchargingstation.Besides,achargingstrategywasdesignedbasedonPVpowerconsumptionandservicequalityaccordingtothedailyactualoperationscene.Finally,thesimulationwascarriedoutbasedonactualstatisticaldata;thedailyrunningeffectandlong-termcomprehensiveeffectofPVchargingstationwereanalyzedandassessed.

PVsystem;electricvehicles;operationmode;comprehensiveeffect

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277067)。

TM

A

1000-7229(2015)07-0202-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2015.07.029

2015-05-20

2015-06-18

劉念(1981)，男，博士，副教授，主要研究方向?yàn)樾履茉磁c智能配用電系統(tǒng)、電力系統(tǒng)信息安全等；

成敏楊(1992)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槲㈦娋W(wǎng)與電動汽車；

鄒福強(qiáng)(1991)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槲㈦娋W(wǎng)與電動汽車；

張建華(1952)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析與控制，電力系統(tǒng)安全和可靠性分析。

ProjectSupportedbyNationalNatureScienceFoundationofChina(51277067).