陳海燕 張美霞 吳翠玉 王海玲
(上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院上海200090)
電動(dòng)汽車有序充放電策略研究
陳海燕張美霞吳翠玉王海玲
(上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院上海200090)
根據(jù)私家電動(dòng)汽車用戶的行駛特性,電動(dòng)汽車的電池特性,電價(jià)引導(dǎo)策略等要素,利用蒙特卡方法模擬、建立了私家電動(dòng)汽車有序充、放電功率需求模型。制定了以峰谷差最小為目標(biāo)的有序充放電策略。并以上海電網(wǎng)典型日負(fù)荷曲線為例,分析了電動(dòng)汽車在無(wú)序,有序充放電的情況下對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷變化的影響。
電動(dòng)汽車;車輛行駛特性;充放電功率需求;削峰填谷
面對(duì)全球資源、環(huán)境壓力的不斷增大,電動(dòng)汽車以其高效、節(jié)能等顯著特點(diǎn),越來(lái)越受人們的青睞[1,2]。為了推動(dòng)電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,各國(guó)政府出臺(tái)了相應(yīng)的政策。我國(guó)電動(dòng)汽車規(guī)?;瘧?yīng)用的時(shí)期即將到來(lái)[3]。
電動(dòng)汽車的充電行為在時(shí)間和空間上都具有一定的隨機(jī)性,若大規(guī)模的進(jìn)行無(wú)序充電,可能導(dǎo)致電網(wǎng)負(fù)荷出現(xiàn)“峰上加峰”的問(wèn)題[2,4]。因此,對(duì)電動(dòng)汽車大規(guī)模接入電網(wǎng)給電網(wǎng)負(fù)荷帶來(lái)的影響進(jìn)行研究是十分有必要的。從而采取適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)政策和策略,以解決大規(guī)模電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)帶來(lái)的諸多問(wèn)題[1]。目前,國(guó)內(nèi)外已有不少文獻(xiàn)對(duì)這方面課題做了相關(guān)的研究。
文獻(xiàn)[1],文獻(xiàn)[5-7]分析了影響電動(dòng)汽車充電需求的四個(gè)因素,采用蒙特卡洛模擬方法建立了規(guī)?;妱?dòng)汽車充電需求模型。文獻(xiàn)[8-9]對(duì)動(dòng)有序充電時(shí)給電網(wǎng)帶來(lái)的影響做了較為詳細(xì)介紹,但是沒(méi)有給出電動(dòng)汽車有序充放電功率需求模型。文獻(xiàn)[10]對(duì)電動(dòng)汽車放電作了定性的分析和簡(jiǎn)單的估算。
本文通過(guò)對(duì)私家電動(dòng)汽車用戶的行駛特性進(jìn)行具體的建模,研究電動(dòng)汽車有序充放電對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響,并根據(jù)電價(jià)引導(dǎo)策略、日負(fù)荷曲線、電池壽命等因素,對(duì)電動(dòng)汽車有序充放電功率需求模型做了詳細(xì)的描述,比較了電動(dòng)汽車在不同模式下對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷變化的影響。對(duì)電動(dòng)汽車的發(fā)展有著實(shí)際的意義。
研究電動(dòng)汽車有序充放電策略的基礎(chǔ)是電動(dòng)汽車的充放電功率需求。電動(dòng)汽車充放電功率需求的影響因素主要包括車輛行駛特性,電動(dòng)汽車的電池特性,電價(jià)引導(dǎo)策略三個(gè)方面[11]。
1.1車輛行駛特性
車輛行駛特性主要包括用戶的第一次出行時(shí)刻,行程結(jié)束時(shí)刻,日行駛里程數(shù)三個(gè)方面。這些因素決定了用戶的充放電總量及充放電持續(xù)時(shí)間。
在目前相關(guān)研究中,一般認(rèn)為電動(dòng)汽車用戶的行駛習(xí)慣于傳統(tǒng)車輛用戶的行駛習(xí)慣基本一致[12]。因此可以利用傳統(tǒng)汽車用戶行駛特征的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真研究。(1)第一次出行時(shí)刻、行程結(jié)束時(shí)刻
圖1 第一次出行時(shí)刻
根據(jù)文獻(xiàn)[11-13]中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),分析處理可得第一次出行時(shí)刻,行程結(jié)束時(shí)刻,日行駛里程數(shù)的概率分布圖。對(duì)圖形數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,可以得出它們對(duì)應(yīng)的概率密度函數(shù)。第一次出行時(shí)刻的概率分布圖如圖1所示。
在自由充電的情況下,第一次出行時(shí)刻的約束即要求充電結(jié)束時(shí)刻必須在第一次出行時(shí)刻之前。第一次出行時(shí)刻滿足正態(tài)分布,其概率密度函數(shù)為式(1.1)。
行程結(jié)1束時(shí)刻的概率分布圖如圖2所示。
假設(shè)在沒(méi)有任何充放電控制策略引導(dǎo)的情況下,用戶結(jié)束行程之后立即開(kāi)始充電,則行程結(jié)束時(shí)刻即為開(kāi)始充電時(shí)間。行程結(jié)束時(shí)刻滿足正態(tài)分布,其概率密度函數(shù)為式(1.2)。
圖2 行程結(jié)束時(shí)刻
(2)日行駛里程數(shù)
日行駛里程數(shù)的概率分布圖,如圖3所示。它決定了用戶一天內(nèi)的充電需求,滿足對(duì)數(shù)正態(tài)分布,其概率密度函數(shù)為式(1.3)。
圖3 日行駛里程數(shù)
1.2電動(dòng)汽車的電池特性
電動(dòng)汽車的電池特性主要包括電池類型、電池容量、充放電功率、充放電效率,百公里耗電量,續(xù)航里程等[11,14]。目前鋰離子電池商業(yè)應(yīng)用前景最為廣泛的[11]。本文主要以鋰離子電池為例進(jìn)行研究。根據(jù)文獻(xiàn)[1]的統(tǒng)計(jì),電動(dòng)汽車的電池特性參數(shù)如表1所示。
表1 電動(dòng)汽車的電池特性參數(shù)
1.3電價(jià)引導(dǎo)策略
電價(jià)引導(dǎo)策略即為電力相關(guān)部門(mén)或政府通過(guò)一天24h峰谷電價(jià)的制定,它對(duì)用戶的充放電時(shí)間的選擇有引導(dǎo)和干預(yù)的作用[8]。
峰谷電價(jià)的一般模型為
其中:Pv和Pp分別為谷電價(jià)和峰電價(jià),(t1,t2)為谷電價(jià)區(qū)間。
峰谷電價(jià)的制定一般根據(jù)當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展?fàn)顩r視情況而定,考慮用戶的峰谷電價(jià)的響應(yīng)程度不同,設(shè)有電價(jià)響應(yīng)系數(shù)η(0≤η≤1),即有比例為η的用戶選擇在谷電價(jià)是充電[8],峰電價(jià)時(shí)放電,以獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益。
2.1蒙特卡洛法
蒙特卡洛方法也稱為隨機(jī)模擬方法或者隨機(jī)抽樣技術(shù),它是通過(guò)采用隨機(jī)抽樣統(tǒng)計(jì)來(lái)估算數(shù)學(xué)函數(shù)的計(jì)算方法[1,15]。本文采用直接蒙特卡洛模擬,其基本思想是通過(guò)對(duì)已經(jīng)建立的模型進(jìn)行隨機(jī)抽樣,即產(chǎn)生于此模型楊對(duì)應(yīng)的大量隨機(jī)數(shù),使得觀察結(jié)果的算數(shù)平均值作為所求解的近似估計(jì)值[12,16-17]。本文根據(jù)行程開(kāi)始時(shí)刻,結(jié)束時(shí)刻,日行駛里程數(shù)等模型的概率分布,產(chǎn)生相應(yīng)的隨機(jī)數(shù)來(lái)計(jì)算電動(dòng)汽車有序充放電的功率需求。
2.2假設(shè)條件
由文獻(xiàn)[3],[13]可知,影響電動(dòng)汽車充電功率需求的因素除了車輛的行駛特性,電池特性等主要因素之外,還有其他諸多因素。參考文獻(xiàn)[13],[17]的敘述,本文在對(duì)電動(dòng)汽車充電功率需求建模的過(guò)程中做如下假設(shè):(1)在沒(méi)有任何控制策略時(shí),電動(dòng)汽車用戶結(jié)束行程之后立即開(kāi)始充電;(2)為延長(zhǎng)電池使用壽命,電動(dòng)汽車一天只進(jìn)行一次充電,一次放電。并且在充電結(jié)束之后都進(jìn)行一個(gè)小時(shí)的浮充。由于浮充時(shí)電流很小,本文中電池浮充時(shí)電流忽略不計(jì)。(3)本文主要考慮的是私家電動(dòng)汽車,假設(shè)都為純電動(dòng)汽車,且都在正常慢充模式下,采取0.2C電流充電。(4)第一次出行時(shí)刻、行程結(jié)束時(shí)刻、日行駛里程、充電功率、電池容量均為相互獨(dú)立的隨機(jī)變量。(5)根據(jù)文獻(xiàn)[1]以及現(xiàn)有的電動(dòng)汽車電池類型數(shù)量,以下電動(dòng)汽車電池類型市場(chǎng)占比按表1進(jìn)行分析。(6)根據(jù)文獻(xiàn)[10],[18]以及目前的電池技術(shù)與電價(jià)政策,電動(dòng)汽車放電一次的放電成本較高,因此本文假設(shè)參與放電的電動(dòng)汽車保證放電時(shí)間不小于一個(gè)小時(shí)。
2.3無(wú)序充電時(shí)電動(dòng)汽車的充電需求模型
無(wú)序充電即沒(méi)有任何控制策略的情況。一天內(nèi)單臺(tái)電動(dòng)汽車的充電功率需求,可以通過(guò)充電持續(xù)時(shí)間來(lái)體現(xiàn)。其充電持續(xù)時(shí)間可表示為:
式中:Tc為充電持續(xù)時(shí)間;S為日行駛里程數(shù),km;P為充電功率,2.5kW;W100為百公里耗電量,15kW·h/km。
電動(dòng)汽車的充電功率需求可表示為:
其中,Li是i時(shí)刻N(yùn)輛車的充電功率需求之和。
圖4 無(wú)序充電時(shí)電動(dòng)汽車充電需求算法流程圖
根據(jù)蒙特卡洛方法,模擬無(wú)序充電時(shí)電動(dòng)汽車的充電需求的算法流程圖如圖4所示。通過(guò)以上算法流程圖可以模擬得出1000臺(tái)電動(dòng)汽車在一天內(nèi)的充電功率需求,如圖5所示:
圖5 1000臺(tái)電動(dòng)汽車無(wú)序充電時(shí)的充電功率需求
2.4有序充電時(shí)電動(dòng)汽車的充電需求
在無(wú)序充電時(shí)電動(dòng)汽車的充電需求模型的基礎(chǔ)上,改變充電開(kāi)始時(shí)間。即理性用戶盡量選擇在谷電價(jià)時(shí)間段充電,并保證在第一次出行時(shí)刻之前結(jié)束充電,以獲得最大的經(jīng)濟(jì)效益。對(duì)于一部分由于行駛特性無(wú)法在谷電價(jià)時(shí)段充電的用戶,以及對(duì)電價(jià)引導(dǎo)策略不敏感的用戶,仍然按照無(wú)序充電時(shí)的充電開(kāi)始時(shí)間計(jì)算。在有序充電時(shí),本文取電價(jià)響應(yīng)系數(shù)[8]η=0.9。
2.5有序放電時(shí)電動(dòng)汽車的功率需求
在計(jì)算有序放電功率需求時(shí),放電功率的大小與充電功率值相等。由于放電開(kāi)始時(shí)刻和持續(xù)時(shí)間與車輛的行駛特性、電池特性、電池壽命、電價(jià)政策、日負(fù)荷曲線等都緊密相關(guān)。有序放電的功率需求模型將在下文中作詳細(xì)的介紹。
3.1目標(biāo)函數(shù)
電動(dòng)汽車作為一種特殊的負(fù)荷,在一定的控制策略下,可以在負(fù)荷高峰的時(shí)候作為電源向電網(wǎng)供電,以緩解發(fā)電廠的高峰發(fā)電量[8]。在對(duì)電動(dòng)汽車的充放電功率需求建模的基礎(chǔ)上,本文建立了以峰谷差最小為目標(biāo)的電動(dòng)汽車有序充放電策略。
目標(biāo)函數(shù):
其中:li為i時(shí)刻的原始負(fù)荷值,Li為i時(shí)刻累加的電動(dòng)汽車功率需求。
3.2約束條件
約束條件如下:
(1)電動(dòng)汽車soc的約束
其中:E為電池容量,ΔE消耗電能。文獻(xiàn)[20]研究表明,電動(dòng)汽車的SOC保持在30,有助于延長(zhǎng)電動(dòng)汽車的電池壽命。
(2)充,放電時(shí)間約束
其中:imin,imax分別表示負(fù)荷最小的時(shí)刻和負(fù)荷最大的時(shí)刻。
(3)電動(dòng)汽車浮充的約束
其中,Ti,b,Ti,d分別為充電開(kāi)始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間,TC為充電持續(xù)時(shí)間,電動(dòng)汽車在充電結(jié)束之后進(jìn)行1~2小時(shí)的浮充,有助于延長(zhǎng)電池的使用壽命[19]。
(4)峰負(fù)荷不小于全天個(gè)點(diǎn)負(fù)荷的約束
(5)充,放電持續(xù)時(shí)間約束
其中,Tf為放電持續(xù)時(shí)間,由于目前的電池技術(shù),電動(dòng)汽車放電一次的成本較大[10],因此本文的研究中設(shè)置放電時(shí)間不小于1個(gè)小時(shí)的假設(shè)。電動(dòng)汽車參與有序充放電之后的充電持續(xù)時(shí)間為無(wú)序充電時(shí)的充電持續(xù)時(shí)間加上放電時(shí)間。
(6)峰谷電價(jià)時(shí)間段的約束。
以上海地區(qū)為例,取2012年上海日典型負(fù)荷曲線數(shù)據(jù),作算例分析。根據(jù)上海地區(qū)的峰谷電價(jià)政策,取谷時(shí)段為(22:00~06: 00)。根據(jù)我國(guó)的電動(dòng)汽車發(fā)展現(xiàn)狀以及文獻(xiàn)[5-6]的研究,在算例中取電動(dòng)汽車數(shù)量為60萬(wàn)臺(tái),在不同的模式下比較對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷影響的情況,如圖6。根據(jù)圖6所示,可以得到不同模式下電動(dòng)汽車接入對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響的表格,如表2所示。
圖6 不同模式下電動(dòng)汽車接入對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響
表2 不同模式下電動(dòng)汽車接入對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的影響
原始負(fù)荷的峰谷差為970.1×104kW,無(wú)序充電情況下負(fù)荷的峰谷差972.3×104kW,比原始負(fù)荷峰谷差增加了2.3× 104kW,而電動(dòng)汽車在有序充放電策略的引導(dǎo)下,峰谷變?yōu)?12.9×104kW,比原始負(fù)荷減小167.2×104kW,負(fù)荷率也由82.93%變?yōu)?3.45%。
本文通過(guò)對(duì)大規(guī)模電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)的充放電功率需求建模,提出了以峰谷差最小問(wèn)目標(biāo)的電動(dòng)汽車有序充放電策略研究,通過(guò)算例分析,可以得出以下結(jié)論。
大規(guī)模電動(dòng)汽車接入電網(wǎng),如果沒(méi)有任何的充放電引導(dǎo)策略的情況下,會(huì)使電網(wǎng)負(fù)荷出現(xiàn)高峰疊加的情況,如不僅增加了電網(wǎng)的裝機(jī)容量,給電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)預(yù)測(cè)也帶來(lái)很大的困難。但是通過(guò)有效的充放電引導(dǎo)策略,可以對(duì)電網(wǎng)的負(fù)荷起到削峰填谷的作用,并且給用戶帶來(lái)一定的經(jīng)濟(jì)效益,對(duì)于推動(dòng)電動(dòng)汽車的發(fā)展有著積極的意義。
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陳海燕(1989—),女,漢,浙江紹興人,上海電力學(xué)院研究生,電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè),研究方向:電動(dòng)汽車有序充放電策略,經(jīng)濟(jì)性研究。