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        電動(dòng)汽車入網(wǎng)控制策略研究綜述

        2018-01-03 10:31:06馮培磊董治全徐天奇劉曉欣
        電氣技術(shù) 2017年12期
        關(guān)鍵詞:峰谷充電站電價(jià)

        馮培磊 董治全 徐天奇 李 琰 劉曉欣

        (1. 云南民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院,昆明 650500;2. 云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司怒江供電局,云南 怒江 673100)

        電動(dòng)汽車入網(wǎng)控制策略研究綜述

        馮培磊1董治全1徐天奇1李 琰1劉曉欣2

        (1. 云南民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院,昆明 650500;2. 云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司怒江供電局,云南 怒江 673100)

        隨著電動(dòng)汽車大規(guī)模普及,電動(dòng)汽車入網(wǎng)在時(shí)空上的不確定性問(wèn)題將會(huì)凸顯。針對(duì)國(guó)內(nèi)電動(dòng)汽車發(fā)展現(xiàn)狀,采用控制策略使大量電動(dòng)汽車有序接入電網(wǎng)成為現(xiàn)在研究的熱點(diǎn),大量研究表明電動(dòng)汽車有序入網(wǎng)要比無(wú)序入網(wǎng)給電力系統(tǒng)帶來(lái)的影響要小很多。本文通過(guò)對(duì)電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)控制策略進(jìn)行對(duì)比分析總結(jié),提出了控制策略中的不足并進(jìn)一步進(jìn)行深入分析,為后續(xù)電動(dòng)汽車入網(wǎng)控制策略提供了可靠性參考意見(jiàn)。

        電動(dòng)汽車;入網(wǎng);控制策略

        傳統(tǒng)汽車尾氣的排放給空氣帶來(lái)影響,各國(guó)政府在新技術(shù)開(kāi)發(fā)方面高度重視。電動(dòng)汽車(Electric Vehicle)將清潔電能轉(zhuǎn)化為汽車的動(dòng)能,在人們長(zhǎng)期的使用過(guò)程中可以實(shí)現(xiàn)碳的零排放[1]。中國(guó)人口基數(shù)大城市化進(jìn)程加快為 EV的推廣提供了契機(jī)。雖然接入電力系統(tǒng)可以有效降低CO2的排放總量[2],可是目前面臨很多技術(shù)瓶頸問(wèn)題[3]。無(wú)線充電技術(shù)[4-5]和智能充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)[6]將成為智能電網(wǎng)發(fā)展的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

        充電站運(yùn)營(yíng)商通過(guò)對(duì)EV荷電狀態(tài)信息采集[7],在滿足客戶需求和配電變壓器不過(guò)負(fù)荷條件下最大程度達(dá)到削峰填谷的效果。對(duì)峰谷電價(jià)的定價(jià)措施使 EV合理充電,達(dá)到電網(wǎng)、運(yùn)營(yíng)商和客戶共贏的目的。通過(guò)對(duì) EV有序接入和無(wú)序接入電網(wǎng)的結(jié)果分析動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)的響應(yīng)分時(shí)電價(jià),可以明顯提高電動(dòng)汽車充電站的盈利水平[8]。采用分時(shí)電價(jià)的同時(shí)可能會(huì)引發(fā)新的問(wèn)題,夜間 EV充電的電價(jià)比較低,大規(guī)模的 EV同時(shí)有序接入的充電樁,可能引起用電高峰出現(xiàn)并且減小配電變壓器的使用年限。通過(guò)建立了EV用戶響應(yīng)和校正下的峰谷分時(shí)電價(jià)模型[9],在不同的地區(qū)針對(duì)峰谷電價(jià)的實(shí)施情況也不一樣,應(yīng)該結(jié)合當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)情況來(lái)去定價(jià)。

        前期控制策略研究主要是集中式控制[10-13],EV接入微電網(wǎng)充分利用清潔能源,可以提高微電網(wǎng)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)效益[14]。分層分區(qū)調(diào)度策略控制優(yōu)勢(shì)相對(duì)明顯[15]。以實(shí)時(shí)電價(jià)為背景實(shí)現(xiàn)用戶側(cè)與供電側(cè)的雙贏[16],對(duì)于特定車型在滿荷電狀態(tài)條件下,最大的行駛里程也是固定的。采用馬爾科夫鏈型與Dijkstra算法量化EV充電需求點(diǎn)時(shí)空分布情況[17]。提出充電控制策略方案的在線應(yīng)用[18],通過(guò)控制器控制住宅區(qū)負(fù)荷值小于設(shè)定功率限值,在滿足 EV充電條件下最大程度利用低谷時(shí)段充電。分層控制的方案簡(jiǎn)單易于擴(kuò)展,對(duì)大量 EV入網(wǎng)控制比較實(shí)用[19-20]。為解決 EV無(wú)序入網(wǎng)充電引發(fā)的“峰上加峰”的問(wèn)題,合理的調(diào)動(dòng) EV用戶有序充電是有必要的[21]。EV入網(wǎng)會(huì)對(duì)系統(tǒng)整體規(guī)劃、運(yùn)行方式和充放電的利用與控制等方面進(jìn)行論證[22]。當(dāng)前關(guān)于V2G的控制策略理論研究中發(fā)現(xiàn)EV用戶對(duì)調(diào)度模式的響應(yīng)度比較低,很難在市場(chǎng)上大規(guī)模的推廣應(yīng)用。深入分析放電優(yōu)缺點(diǎn)[23],制定了放電價(jià)格的范圍,并以京津唐電網(wǎng)的實(shí)際情況分析得出V2G模式的實(shí)施可以降低電網(wǎng)的日負(fù)荷方差使用戶受益。EV可以在電網(wǎng)高峰時(shí)段作為電源對(duì)電網(wǎng)供電,在電網(wǎng)低谷時(shí)段作為負(fù)荷從電網(wǎng)獲取電能,電動(dòng)汽車參與電網(wǎng)的負(fù)荷調(diào)節(jié)具有一定的實(shí)際意義[24]。文獻(xiàn)[25]以快速充電站為背景,通過(guò)制定峰谷、峰平、谷平時(shí)段的充電價(jià)格,用戶根據(jù) EV的荷電狀態(tài)合理的選擇充電起始時(shí)間減小充電成本。根據(jù)公交車的運(yùn)行規(guī)律將快速充電成本最低為目標(biāo)[26],通過(guò)對(duì)入網(wǎng)時(shí)間有效控制減小負(fù)荷波動(dòng)帶來(lái)的影響。通過(guò)對(duì)上層模型節(jié)點(diǎn)阻塞電價(jià)的求解去優(yōu)化下層的 EV充電負(fù)荷[27],上下雙層互聯(lián)可以提高電網(wǎng)和用戶之間的雙向通信有利于EV的調(diào)度。EV入網(wǎng)控制策略就是要通過(guò)一些措施或者方案使電動(dòng)汽車有序接入電網(wǎng),實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)波動(dòng)最小、運(yùn)營(yíng)商與電動(dòng)汽車用戶獲取經(jīng)濟(jì)利益最大化。

        1 EV接入對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生的影響

        文獻(xiàn)[28]EV可以當(dāng)做分布式電源的一種為電網(wǎng)提供反方向服務(wù),同時(shí)可以減少基礎(chǔ)設(shè)建設(shè)的投資提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性,EV每天的行駛時(shí)長(zhǎng)接近3個(gè)小時(shí),多數(shù)時(shí)間EV都處于閑置的狀況。EV可以為基本負(fù)荷和高峰負(fù)荷段時(shí)間提供電能。大規(guī)模的EV可以作為移動(dòng)備用電源靈活使用。當(dāng)一定數(shù)量的EV作為負(fù)荷接入會(huì)對(duì)系統(tǒng)配電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生影響,會(huì)改變接入點(diǎn)的日負(fù)荷曲線降低峰谷差達(dá)到削峰填谷的作用。特別是 EV夜間大規(guī)模入網(wǎng)使配電網(wǎng)功率增大,需要重新考慮需求側(cè)的管理。文獻(xiàn)[29]EV作為新增負(fù)荷在一定程度上改變配電網(wǎng)結(jié)構(gòu),充電行為的不確定性會(huì)對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定和效益帶來(lái)嚴(yán)重的影響。如果不能合理的控制充電負(fù)荷,就可能引起短時(shí)間內(nèi)負(fù)荷上升。文獻(xiàn)[22]充電負(fù)荷具有很大的隨機(jī)性,增加了配電網(wǎng)規(guī)劃的復(fù)雜程度。對(duì)配電網(wǎng)產(chǎn)生的影響如圖1所示。

        圖1 EV接入對(duì)配電網(wǎng)產(chǎn)生的影響

        2 EV入網(wǎng)影響因素?cái)?shù)學(xué)模型

        文獻(xiàn)[30]將一天中 EV的第一次出行時(shí)刻和最后一次出行結(jié)束時(shí)刻近似表示為正態(tài)分布函數(shù),每天行駛路程近似為對(duì)數(shù)正態(tài)分布函數(shù)密度函數(shù),具體結(jié)果如下。

        第一次出行開(kāi)始時(shí)刻的正態(tài)分布函數(shù)為

        式中,us=8.92;σs=3.24。

        最后一次出行完成時(shí)刻對(duì)數(shù)正態(tài)分布函數(shù)為

        式中,ue=17.47;σs=3.41。

        文獻(xiàn)[31]日行駛里程的概率密度函數(shù)為

        式中,um=2.98;σm=1.14。

        通過(guò)對(duì)居民用戶一天當(dāng)中第一次出行時(shí)刻和最后一次出行結(jié)束時(shí)刻可以統(tǒng)計(jì)出 EV用戶的出行規(guī)律。通過(guò)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析運(yùn)用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行函數(shù)擬合可以預(yù)測(cè)未來(lái)最近一段時(shí)間電動(dòng)汽車的運(yùn)行規(guī)律,對(duì)于充電站運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)可以合理的安排入網(wǎng)充電的時(shí)間點(diǎn)避免了大規(guī)模集中接入的情況。通過(guò)對(duì)日行駛里程的概率密度分析汽車荷電狀態(tài),充電站運(yùn)營(yíng)商根據(jù)充電功率合理安排電動(dòng)車的充電時(shí)間。

        3 充電價(jià)格的不同標(biāo)準(zhǔn)

        3.1 EV充電定價(jià)模型原理

        客戶對(duì)價(jià)格有很小的可覺(jué)差范圍。在很小的價(jià)格尺度內(nèi),用戶基本沒(méi)有反應(yīng)。當(dāng)超過(guò)最小差別閾值,用戶對(duì)價(jià)格的響應(yīng)呈線性關(guān)系。用戶對(duì)價(jià)格的反應(yīng)也有一個(gè)滿足值,當(dāng)大于這個(gè)恒定值客戶對(duì)價(jià)格失去響應(yīng)。要想使用戶從高峰時(shí)段轉(zhuǎn)移至低谷時(shí)段充電價(jià)格的調(diào)整應(yīng)該在線性區(qū)的變化范圍內(nèi)刺激EV用戶。文獻(xiàn)[9]定義EV對(duì)價(jià)格變化下的積極性轉(zhuǎn)移用分時(shí)電價(jià)措施執(zhí)行后從充電價(jià)格較高時(shí)間段轉(zhuǎn)移人數(shù)與原來(lái)人數(shù)的比值。峰谷模式下分時(shí)電價(jià)模型中橫坐標(biāo)為峰谷時(shí)段的電價(jià)差,縱坐標(biāo)為峰谷時(shí)間段轉(zhuǎn)移用戶的百分比即用戶的響應(yīng)度。A、B分別表示死區(qū)拐點(diǎn)、飽和區(qū)拐點(diǎn)。峰谷模式下用戶價(jià)格響應(yīng)曲線如圖2所示。

        圖2 峰谷模式下用戶價(jià)格響應(yīng)曲線

        響應(yīng)模型表達(dá)式為

        式中,ΔCpv,1為死區(qū)閾值為充電峰谷時(shí)間段用戶開(kāi)始對(duì)峰谷充電價(jià)格差值有反應(yīng);ΔCpv,2表示飽和區(qū)閾值為充電的峰谷時(shí)段用戶對(duì)峰谷電價(jià)差值不再有響應(yīng)的;αpv,max為用戶轉(zhuǎn)移數(shù)量百分比的飽和值;kpv表示充電峰谷時(shí)間段價(jià)反應(yīng)曲線的斜率。

        3.2 電動(dòng)汽車充電電價(jià)模型

        1)基于節(jié)點(diǎn)阻塞電價(jià)的定價(jià)模型1

        文獻(xiàn)[27]通過(guò)拉格朗日乘子與功率傳輸分布因子求解節(jié)點(diǎn)的邊際電價(jià),將分時(shí)電價(jià)與變化的阻塞電價(jià)之和作為電動(dòng)汽車用戶的充電電價(jià)。

        直流潮流條件下為獲得利潤(rùn)最大:

        式中,Ci(PGi)為節(jié)點(diǎn)i機(jī)組的購(gòu)電費(fèi)用函數(shù);ai、bi、ci分別為機(jī)組的購(gòu)電費(fèi)用系數(shù)。

        直流最優(yōu)潮流求解的拉格朗日表達(dá)式為

        式中,F(xiàn)k-i=ΔPk/ΔPi;ΔPk為支路 k功率變化量;ΔPi為節(jié)點(diǎn)i注入功率變化量為;M支路數(shù)目;δ 為均衡條件的拉格朗日乘子;PGi表示機(jī)組出力。

        則節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)為

        節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)的阻塞電價(jià)為

        即某一時(shí)刻的節(jié)點(diǎn)電價(jià)πi,t為

        2)分時(shí)電價(jià)定價(jià)模型2

        文獻(xiàn)[25]提出分時(shí)充電價(jià)格的定價(jià)方法,可以引導(dǎo)汽車有序接入的同時(shí)減少運(yùn)營(yíng)商購(gòu)電和用戶充電費(fèi)用。運(yùn)營(yíng)商購(gòu)電成本最低獲取計(jì)劃充電負(fù)荷曲線,用實(shí)際充電負(fù)荷與目標(biāo)計(jì)劃負(fù)荷偏差值思考用戶的反應(yīng)度。引領(lǐng)后各時(shí)間段實(shí)際充電負(fù)荷與目標(biāo)計(jì)劃負(fù)荷方差值最小為目標(biāo),即

        運(yùn)營(yíng)商向用戶收取電網(wǎng)電費(fèi)和服務(wù)費(fèi)用。則引導(dǎo)后的運(yùn)營(yíng)商向EV用戶收取的費(fèi)用為

        式中,Cchg,i運(yùn)營(yíng)商收取的總費(fèi)用;Cgrid,i電網(wǎng)電費(fèi);運(yùn)營(yíng)商服務(wù)費(fèi)用。

        3)實(shí)時(shí)電價(jià)定價(jià)模型3

        文獻(xiàn)[32]電價(jià)和負(fù)荷需求關(guān)系可以分段線性化,第一部分為基本電價(jià),第二部分為用戶對(duì)負(fù)荷波動(dòng)的響應(yīng)電價(jià),當(dāng)季節(jié)變化對(duì)電價(jià)波動(dòng)影響比較小,文獻(xiàn)[33]電價(jià)與負(fù)荷的關(guān)系為

        3.3 定價(jià)模型綜合評(píng)價(jià)

        電價(jià)的定價(jià)方式可以通過(guò)對(duì)用戶的消費(fèi)產(chǎn)生刺激實(shí)現(xiàn)負(fù)荷的跨時(shí)空轉(zhuǎn)移,從而實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)穩(wěn)定。不同的定價(jià)方式與EV的區(qū)域性行駛規(guī)律有關(guān)。

        定價(jià)模型1將分時(shí)電價(jià)與浮動(dòng)阻塞電價(jià)之和作為充電電價(jià)可以動(dòng)態(tài)的反應(yīng)電價(jià)變化。當(dāng)沒(méi)有阻塞發(fā)生,充電電價(jià)即分時(shí)電價(jià);當(dāng)阻塞發(fā)生的條件下要將阻塞和分時(shí)電價(jià)考慮在內(nèi)。節(jié)點(diǎn)阻塞電價(jià)模型能夠在合適的范圍內(nèi)減少高峰時(shí)段的負(fù)荷,避免了線路潮流越限的情況,在一定程度上減少電網(wǎng)阻塞現(xiàn)象發(fā)生的概率。通過(guò)用戶對(duì)節(jié)點(diǎn)阻塞電價(jià)一定程度的響應(yīng)可減少充電費(fèi)用獲得收益。定價(jià)模型1與定價(jià)模型3都是在基本的分時(shí)電價(jià)基礎(chǔ)上與負(fù)荷波動(dòng)產(chǎn)生的電價(jià)的疊加和來(lái)去定價(jià)。模型2分時(shí)電價(jià)可以對(duì)充電行為進(jìn)行指導(dǎo),減少運(yùn)營(yíng)商從電網(wǎng)購(gòu)電的成本。通過(guò)入網(wǎng)時(shí)間的調(diào)控可以讓運(yùn)營(yíng)商的購(gòu)電成本和用戶的充電費(fèi)用減少。充電負(fù)荷的峰谷差率減小有益于電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。提出的模型2僅僅適用于公司和居民區(qū)停車場(chǎng)等集中充電站的優(yōu)化控制,相對(duì)于分散的小型充電站有待深入分析。相對(duì)于模型2來(lái)說(shuō),模型3實(shí)時(shí)電價(jià)在電網(wǎng)側(cè)可以減少峰谷差在用戶側(cè)可以合理安排充放電計(jì)劃,當(dāng) EV作為負(fù)荷充放電后會(huì)產(chǎn)生會(huì)產(chǎn)生新的充電電價(jià)可以體現(xiàn)出負(fù)荷變化與電價(jià)之間的關(guān)系。負(fù)荷與電價(jià)呈正相關(guān),實(shí)時(shí)電價(jià)的實(shí)施讓負(fù)荷跨時(shí)段轉(zhuǎn)移。將電價(jià)曲線進(jìn)行一階泰勒公式展開(kāi)可以使峰谷差減少并沒(méi)有完全抑制電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)。運(yùn)營(yíng)商的選取應(yīng)該符合地域的實(shí)際情況,否則產(chǎn)生很大誤差。

        4 EV控制策略分析

        4.1 EV充電負(fù)荷模型

        文獻(xiàn)[34]EV作為新興的負(fù)荷可以靈活調(diào)控:假設(shè)第k量EV的入網(wǎng)時(shí)間是,入網(wǎng)時(shí)用戶的電池荷電為,用戶預(yù)計(jì)時(shí)間是,并且要求離網(wǎng) 時(shí)刻電池SOC必須滿足;電動(dòng)汽車k的能量需求 E為

        式中,為電動(dòng)汽車 k的電池容量;Lk為電動(dòng)汽車的充電效率。

        EV的充電時(shí)間為

        在分析EV充電時(shí)假設(shè)以平均功率充電:

        模型存在的問(wèn)題是上下邊界值的問(wèn)題,如果設(shè)置不恰當(dāng),就可能會(huì)出現(xiàn)電動(dòng)汽車離開(kāi)電網(wǎng)時(shí),電池的充電需求沒(méi)有達(dá)到用戶期望值的情況。還應(yīng)該設(shè)置一種應(yīng)急機(jī)制,當(dāng)充電用戶臨時(shí)有事需要離開(kāi)時(shí),用戶沒(méi)有按照提前設(shè)定的充電時(shí)間完成充電需要對(duì)充電費(fèi)用在一定的范圍內(nèi)微調(diào)。

        4.2 相關(guān)控制策略模型

        1)策略一

        文獻(xiàn)[8]建立充電站有序充電的控制模型根據(jù)變壓器的以往負(fù)荷數(shù)值預(yù)測(cè)當(dāng)日 96點(diǎn)常規(guī)負(fù)荷曲線,時(shí)間間隔取值 15min。在配電變壓器不超載和最大程度滿足客戶要求為條件,運(yùn)營(yíng)商獲取最大利益建立目標(biāo)函數(shù),即

        式中,cj充電站從電網(wǎng)的購(gòu)電電價(jià);pj運(yùn)營(yíng)商向用戶收取的電價(jià);j表示運(yùn)營(yíng)商協(xié)調(diào)控制的時(shí)間段數(shù);Snj為從當(dāng)前時(shí)間算起第 j個(gè)時(shí)段上充電機(jī) i的泊車狀況;Cnj為第n個(gè)充電機(jī)以當(dāng)前時(shí)刻為起始點(diǎn)的第j個(gè)時(shí)間段的控制決策。

        2)策略二

        文獻(xiàn)[2]將低碳的概念考慮在內(nèi),以機(jī)組發(fā)電成本和CO2排放量的收取費(fèi)用和運(yùn)行商補(bǔ)貼費(fèi)用最低為目的。建立函數(shù),即

        式中,Cp為發(fā)電機(jī)能耗成本;Cc為CO2排放費(fèi)用;CEV為服務(wù)補(bǔ)償費(fèi)用。

        3)策略三

        文獻(xiàn)[1]首先優(yōu)化目標(biāo)為系統(tǒng)總負(fù)荷的削峰填谷:

        式中,Gi,t、Di,t和Wi,t分別為i級(jí)控制中心t時(shí)刻EV指導(dǎo)負(fù)荷、總常規(guī)負(fù)荷與新能源出力;Ω代表控制中心集合。

        EV總負(fù)荷曲線與負(fù)荷指導(dǎo)曲線的歐式距離最小:

        式中,Pt為t時(shí)刻EV總充電負(fù)荷,Gt為控制中心負(fù)荷指導(dǎo)曲線t時(shí)刻的分量。

        4)策略四

        文獻(xiàn)[25]為了讓運(yùn)營(yíng)商獲利最大,最大程度轉(zhuǎn)移到電價(jià)相對(duì)較低的低谷時(shí)段,建立目標(biāo)函數(shù)為

        式中,Z1為當(dāng)日購(gòu)電成本,n為EV一天內(nèi)充電時(shí)間段總數(shù)取值為24;表示第i時(shí)段充電目標(biāo)負(fù)荷;Δti表示第i時(shí)段充電時(shí)長(zhǎng);Cgrid,i表示第i時(shí)段分時(shí)電價(jià)。

        以引導(dǎo)后各時(shí)段充電負(fù)荷與目標(biāo)負(fù)荷方差最小,其函數(shù)表達(dá)式為

        5)策略五

        文獻(xiàn)[21]同時(shí)將電網(wǎng)和用戶的收益考慮在內(nèi),在 EV可向電網(wǎng)饋電條件下,選取電網(wǎng)負(fù)荷均方差與用戶成本做為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)。負(fù)荷均方差可以反應(yīng)出電網(wǎng)是否穩(wěn)定,一天分為 24個(gè)時(shí)段,每輛EV在任意時(shí)段的充放電功率為控制變量,即

        式中,PLj代表不含EV負(fù)荷的原電網(wǎng)j時(shí)間段功率;Pij代表電動(dòng)汽車i在j時(shí)刻的功率;Pavr為調(diào)度后的日平均負(fù)荷;n表示電動(dòng)汽車數(shù)量。

        考慮分時(shí)電價(jià)下用戶成本最低,即

        式中,Sj代表電網(wǎng)在j時(shí)刻的電價(jià)。

        6)策略六

        文獻(xiàn)[15]在上層模型中優(yōu)化各運(yùn)營(yíng)商在不同時(shí)間段的調(diào)度規(guī)劃,使系統(tǒng)在研究的時(shí)間內(nèi)總負(fù)荷水平的方差最小,可以在一定程度實(shí)現(xiàn)削峰填谷。

        上層目標(biāo)函數(shù)包括兩項(xiàng):第一項(xiàng)為體系內(nèi)總負(fù)荷的水平方差,第二項(xiàng)為基層各運(yùn)營(yíng)商實(shí)際調(diào)度情況與系統(tǒng)具體的調(diào)度規(guī)劃情況偏差之和最小。優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),即

        式中,T為動(dòng)態(tài)調(diào)度周期中包含的時(shí)間段數(shù);Pd,t為時(shí)間t除充放電負(fù)荷出力之外的其他負(fù)荷;為T(mén)個(gè)時(shí)段內(nèi)的系統(tǒng)平均負(fù)荷;xk,t為代理商k在t時(shí)段的的調(diào)度計(jì)劃;N0系統(tǒng)中所包含的代理商個(gè)數(shù);θ 為懲罰系數(shù);Xk為系統(tǒng)調(diào)度機(jī)構(gòu)制定代理商k在各時(shí)段的調(diào)度計(jì)劃;Yk為代理商k制定管轄EV每個(gè)時(shí)段的充放電策略;yk,1,t=1和 yk,1,t=-1分別表示其出狀態(tài)為充電和放電;nk為代理商 k所管轄的電動(dòng)汽車數(shù)量。

        在下層模型中,各代理商通過(guò)對(duì)所屬范圍內(nèi)的EV各時(shí)段充放電狀態(tài)的控制,使代理商實(shí)際負(fù)荷與調(diào)度計(jì)劃的偏差最小化。對(duì)于第k個(gè)代理商,其目標(biāo)函數(shù)可表示為

        式中,Pk,m,t為屬于代理商k的第m輛電動(dòng)汽車實(shí)際調(diào)度結(jié)果。

        7)策略七

        文獻(xiàn)[7]設(shè)站內(nèi)第 i(i=1,2,3,…,N)號(hào)充電機(jī)的額定功率為Pi,系統(tǒng)每15min更新?tīng)顟B(tài)。在15min內(nèi),對(duì)于接入的第i號(hào)充電機(jī)的汽車,其充電至狀態(tài)需要的充電時(shí)間段數(shù)量為Ji。

        式中,Δt為一個(gè)時(shí)間長(zhǎng)度取15min;γ 為充電機(jī)的充電效率。

        以15min為間隔的電網(wǎng)負(fù)荷LN,j(j=1,2,…,96);LN,1為零時(shí)刻的電網(wǎng)負(fù)荷。所有參加V2G的充電總負(fù)荷為L(zhǎng)C,j(共96個(gè)點(diǎn)),放電總負(fù)荷為L(zhǎng)D,j。

        將電網(wǎng)公司負(fù)荷數(shù)值與汽車充放電負(fù)荷數(shù)值疊加:

        以電網(wǎng)總負(fù)荷方差值最小反映負(fù)荷的波動(dòng)情況,建立函數(shù)如下:

        式中,LN,i電網(wǎng)日負(fù)荷;LC,i電動(dòng)汽車充電總負(fù)荷;LD,i放電總負(fù)荷;LN,j、LC,j、LD,j為對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)負(fù)荷。

        4.3 綜合評(píng)價(jià)分析

        為了使 EV有序接入電網(wǎng),針對(duì)于特定的實(shí)際情況中會(huì)采取不同的優(yōu)化控制策略。EV將成為智能電網(wǎng)發(fā)展的重點(diǎn)。控制策略按照控制目標(biāo)來(lái)分可以分為單目標(biāo)和多目標(biāo)控制策略,對(duì)于 EV入網(wǎng)控制策略來(lái)說(shuō)也就是研究電網(wǎng)公司、充電站運(yùn)行商和用戶之間的關(guān)系。優(yōu)化目標(biāo)主要有電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)的方差最小,充電站運(yùn)營(yíng)商受益最大和用戶的充電成本最低。

        控制策略一與控制策略七為單目標(biāo)優(yōu)化控制策略都是采用96點(diǎn)負(fù)荷曲線進(jìn)行研究,控制策略一重點(diǎn)研究運(yùn)營(yíng)商獲益最大的策略。存在的問(wèn)題是采用不同的時(shí)間間隔應(yīng)該依據(jù)實(shí)際負(fù)荷情況合理設(shè)置。時(shí)間間隔的確定要根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。在夜間谷時(shí)段,電價(jià)相對(duì)于運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)較低,運(yùn)營(yíng)商為了追逐利益最大化,充電站集中大規(guī)模的汽車充電可能導(dǎo)致局部高峰現(xiàn)象的出現(xiàn)。在客戶緊急需求的條件下,在很短時(shí)間限內(nèi)為用戶提供 EV提供很多電能,充電站內(nèi)不能滿足要求出現(xiàn)客戶離開(kāi)的情況。在求解優(yōu)化時(shí)不存在解。在某些情況下,通過(guò)簡(jiǎn)單分時(shí)電價(jià)定價(jià)調(diào)節(jié)不能解決局部峰谷差現(xiàn)象。單目標(biāo)優(yōu)化控制策略雖然使其獲益最大,并不能保證電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)的穩(wěn)定,在某些情況下也不能滿足用戶需求。

        控制策略二將低碳理念引入控制策略并且建立了一定的懲罰措施。在策略二中運(yùn)營(yíng)商作為電網(wǎng)與電動(dòng)汽車的媒介,實(shí)現(xiàn)信息與電能互動(dòng)。相對(duì)于傳統(tǒng)負(fù)荷,EV具備儲(chǔ)能特點(diǎn)可以在G2V和V2G兩種形式下運(yùn)行。在CDM(clean development mechanism)市場(chǎng)條件下,CO2排放量對(duì)于發(fā)電主體來(lái)說(shuō)具有一定標(biāo)準(zhǔn)尺度。EV通過(guò)充電樁獲取電能的同時(shí)增加了CO2排放量。EV替代傳統(tǒng)耗油汽車將CO2從交通轉(zhuǎn)移到電力行業(yè)。雖然減少了CO2的排放量可是增加了發(fā)電成本。

        控制策略四、策略五和策略七都是以分時(shí)電價(jià)為依據(jù),策略四以運(yùn)營(yíng)商購(gòu)電成本最小確定目標(biāo)負(fù)荷曲線,用引導(dǎo)后的實(shí)際充電負(fù)荷與目標(biāo)負(fù)荷方差最小為目標(biāo)作為電網(wǎng)是否穩(wěn)定的判據(jù)。策略五針對(duì)電動(dòng)汽車調(diào)度機(jī)構(gòu)建立計(jì)及電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)及用戶成本的多目標(biāo)優(yōu)化模型。兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)相互影響,不同分時(shí)電價(jià)改變峰谷電價(jià)差值和負(fù)荷方差值不一樣、用戶的充電成本也不相同。在考慮用戶成本條件下,如何合理的選擇分時(shí)電價(jià),使峰谷差值和負(fù)荷均方差值減小值的研究。權(quán)重因子體現(xiàn)了各目標(biāo)函數(shù)所占比重,其選擇將直接影響優(yōu)化結(jié)果,調(diào)度策略下在高價(jià)差和高均值且含尖峰分時(shí)電價(jià)下對(duì)調(diào)峰顯著,可是會(huì)帶來(lái)客戶投資成本的增加。想達(dá)到綜合最優(yōu)要將合理的定價(jià)機(jī)制與權(quán)重分配考慮在內(nèi)。

        策略三與策略六都采用了分層的控制方法,分層控制策略具有比較好的擴(kuò)展性,因地制宜結(jié)合各種調(diào)控方案,實(shí)現(xiàn)下級(jí)中心負(fù)荷緊跟計(jì)劃目標(biāo)負(fù)荷協(xié)同上級(jí)中心的削峰填谷優(yōu)化。實(shí)行 EV有序充電負(fù)荷跟隨的方案作為下級(jí)中心控制策略嵌入分層策略中,該控制策略可以根據(jù)電動(dòng)汽車運(yùn)行的實(shí)際情況進(jìn)行架構(gòu)的擴(kuò)展,也可以深入分析 EV反送電的分層控制策略。

        5 結(jié)論

        EV作為新興負(fù)荷接入給電網(wǎng)穩(wěn)定帶來(lái)影響,EV有序接入電網(wǎng)充電對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生的影響相對(duì)比較小。電網(wǎng)公司的要求是電力系統(tǒng)的負(fù)荷波動(dòng)最小,EV運(yùn)營(yíng)商的目的是購(gòu)電成本最小,在國(guó)家政策的控制下通過(guò)充電價(jià)格制定獲取一定的經(jīng)濟(jì)效益。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)分析在充電價(jià)格變化范圍內(nèi),大量研究表明有效的控制策略可以讓電網(wǎng)公司、充電站運(yùn)營(yíng)商和EV用戶共贏。在分析多目標(biāo)優(yōu)化控制時(shí)重點(diǎn)考慮權(quán)重分配問(wèn)題。隨著電動(dòng)汽車數(shù)量的巨增,大量電池的回收利用和充電站的規(guī)劃設(shè)計(jì)將成為下一步研究的熱點(diǎn)。

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        Summarization of Strategy about Electric Vehicles Connected to Power Grid

        Feng Peilei1Dong Zhiquan1Xu Tianqi1Li Yan1Liu Xiaoxin2
        (1. School of Electrical and Information Technology, Yunnan Minzu University, Kunming 650500;2. Nujiang Grid Bureau, Yunnan Grid Corporation Limited, Nujiang, Yunnan 673100)

        With the development of electric vehicle faster and faster, the uncertainty over time and space of vehicle-to-grid is the essential problem. The massive application of control strategy makes vehicle -to-grid charging orderly, which is a hot topic of the research. In view of the development of electric vehicles in China, numerous research demonstrates that ordinary access of vehicle-to-grid has less effect than the disorderly access. Based on the control strategy analysis summary of vehicle-to-grid,pointed out the shortcomings in control strategy of vehicle-to-grid, and made a further analysis, put forward reliable references to control strategies of vehicle-to-grid.

        electric vehicle; schedule of EV charging; control strategy

        國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61461055)

        云南電網(wǎng)公司怒江供電局職工技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目(050000KK52150006)

        馮培磊(1992-),男,碩士研究生,安徽蒙城人,研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)、新能源發(fā)電接入,電力系統(tǒng)分析。

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