用于電動汽車動態(tài)充電的需求側管理

電動汽車能夠有效減少化石能源的使用，從而減緩全球變暖發(fā)生的趨勢。采用動態(tài)充電的方法能夠增加電動汽車的續(xù)駛里程，減小車載電池尺寸和降低相應的成本，同時可最大限度地減少因充電而造成的行駛停止，增加行駛過程的舒適性。由于電動汽車接入電網具有隨機性和間歇性，因而導致電力系統(tǒng)運行的復雜程度大大增加。對此，出現了電力需求側管理（DSM）的概念，其能夠提高電動汽車用電效率、優(yōu)化電網的資源配置，滿足電動汽車充電的同時可保證電網運行穩(wěn)定。目前制定的電力DSM方案主要針對電動汽車采用靜態(tài)充電方式時，當將該方案應用在電動汽車采用動態(tài)充電方式時，需要對所使用的電力DSM方案進行評價。

常用的電力DSM方案包括集中式控制方案、分布式控制方案和分層控制方案3種。其中，基于加性增加乘性減少（AIMD）算法的分布式控制方案最適用于電動汽車的動態(tài)充電。在應用該控制方案時，控制中心根據AIMD算法計算控制信號并傳播至電動汽車。電動汽車根據接收到的控制信號，結合本地約束（如電動汽車的結構等多方面設計約束）進行本地決策，并將決策結果反饋給控制中心?？刂浦行母鶕Q策結果修正控制信號，重復迭代上述過程，直至達到控制目標?？刂浦行呐c電動汽車之間的通信采用802.11p協議。使用道路交通仿真軟件VEINS對基于AIMD算法的分布式控制方案進行仿真。仿真設定動態(tài)充電的車道長度為1km，且在道路兩側設置路側單元（RSU）用來實現擁塞控制，設定車速50km/h。仿真結果顯示，基于AIMD算法的分布式控制方案可以在電動汽車的動態(tài)充電情況下應用，且在滿足電動汽車充電需求的同時還能實現充電費用最小化。

刊名：IEEE Transactions on Industrial Electronics（英）

刊期：2016年第63期

作者：Theodoros V.Theodoropoulos

編譯：王祥