范晉衡，劉琦穎，曲大鵬，劉 軒

(1.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司廣州供電局，廣東 廣州 510620；2.廣州市奔流電力科技有限公司，廣東 廣州 510670)

近年來，隨著規(guī)模不斷提升，電動汽車(electric vehicle, EV)充電負(fù)荷給電網(wǎng)帶來的壓力也日益加大，使得電網(wǎng)在負(fù)荷高峰面臨的風(fēng)險更加嚴(yán)重，加重電力系統(tǒng)運行和容量建設(shè)負(fù)擔(dān)，EV參與的需求響應(yīng)(demand response, DR)由此得到越來越多的關(guān)注[1-2]。引導(dǎo)EV負(fù)荷的DR方式中，價格型DR響應(yīng)方式靈活，用戶可自愿選擇參與，因而具有較高的不確定性，負(fù)荷波動較大[3-4]；激勵型DR通常是以削減負(fù)荷峰值為目標(biāo)直接進(jìn)行負(fù)荷控制[5]，更能根據(jù)電網(wǎng)需求來改善負(fù)荷。因此，本文通過激勵型DR來實現(xiàn)配電網(wǎng)削峰。在實施DR過程中，激勵機(jī)制設(shè)計的目的是通過經(jīng)濟(jì)手段使得DR項目的整體效益和各參與方的個體效益均衡分配[6-7]。為此，實施DR時需要同時考慮各方的需求。

在已有文獻(xiàn)中，對激勵型DR中EV用戶響應(yīng)行為的研究主要集中在其響應(yīng)不確定性方面，如文獻(xiàn)[8]刻畫EV用戶收益度與響應(yīng)行為之間的不確定映射關(guān)系，獲得了EV用戶對DR策略的接受度，從而確定不同響應(yīng)情景下的EV負(fù)荷及其概率分布信息；文獻(xiàn)[9]指出供電側(cè)在兼顧需求側(cè)利益的同時，仍需基于消費心理考慮用戶響應(yīng)的不確定性，否則會使DR失去靈活性，從而偏離實際的響應(yīng)目標(biāo)；同時，該文獻(xiàn)指出，激勵型DR往往對用戶的考慮不充分，難以得到用戶的支持和實際應(yīng)用。

除了上述文獻(xiàn)指出的用戶響應(yīng)不確定性以外，研究用戶充電時間和充電功率等充電行為以及聚合商補(bǔ)償電價對響應(yīng)效果的影響，可為聚合商篩選簽約用戶、差異化設(shè)置簽約要求和調(diào)節(jié)補(bǔ)償電價提供參考。首先，由于用戶的充電行為具有一定的不確定性，在電網(wǎng)啟動DR時不是所有簽約用戶的計劃充電時段都在響應(yīng)時段，只有部分簽約用戶具有參與DR的資格。其次，對于不同的用戶，參與DR的能力不同，針對不同充電時間分布和充電功率的簽約用戶，分析DR效果的差異，可為聚合商篩選簽約用戶、根據(jù)用戶充電習(xí)慣差異化設(shè)置簽約要求提供參考。同時，為避免用戶無法滿足合同簽約要求，用戶的簽約響應(yīng)次數(shù)不能超過其響應(yīng)能力，因此需要對用戶的簽約次數(shù)限值進(jìn)行評估。再者，用戶是否參與某次DR具有一定的選擇性，且與補(bǔ)償電價密切相關(guān)。一般地，基準(zhǔn)補(bǔ)償電價越高，用戶參與DR的積極性越高。另外，由于電網(wǎng)的響應(yīng)需求量和具有資格參與DR的用戶數(shù)具有一定的不確定性，需要考慮欠響應(yīng)和過響應(yīng)問題。為更好地通過DR實現(xiàn)配網(wǎng)削峰，DR需要綜合考慮上述因素。

基于此，本文基于削峰效果調(diào)整電網(wǎng)公司對聚合商的激勵電價，建立聚合商參與DR的激勵機(jī)制；基于各用戶的響應(yīng)程度調(diào)整聚合商對用戶的補(bǔ)償電價，從而建立用戶參與DR的激勵機(jī)制；分析簽約用戶的響應(yīng)特性，提出用戶簽約響應(yīng)次數(shù)限值評估模型；提出響應(yīng)需求量和可參與響應(yīng)比來反映響應(yīng)需求和簽約用戶的響應(yīng)能力，建立考慮過響應(yīng)和欠響應(yīng)的用戶響應(yīng)模型；綜合各方需求對“網(wǎng)—商—車”參與DR的成本和效益進(jìn)行建模，并建立需求響應(yīng)綜合目標(biāo)，基于此提出基準(zhǔn)補(bǔ)償電價優(yōu)化方法。最后給出仿真驗證。

1 配網(wǎng)削峰指標(biāo)和DR激勵機(jī)制

為考慮電網(wǎng)公司的需求和付出的經(jīng)濟(jì)代價，并保證聚合商和用戶參與DR的積極性，本文建立考慮聚合商削峰效果和用戶響應(yīng)程度的激勵機(jī)制。

1.1 配電網(wǎng)削峰指標(biāo)

1.1.1 配電網(wǎng)削峰量

本文以配電網(wǎng)總負(fù)荷大小來劃分需要實施DR的時段，定義總負(fù)荷大于峰荷控制目標(biāo)值Pac的時段為響應(yīng)時段，以此可確定一天中響應(yīng)時段的數(shù)量nf，根據(jù)負(fù)荷由大到小記為第1～nf響應(yīng)時段，對應(yīng)一天24個時段的序號分別為λ(1)～λ(nf)。

以用戶參與DR前、后nf個時段用電量差來衡量配電網(wǎng)削峰的效果，記為配電網(wǎng)削峰量：

(1)

式中Pf_1～Pf_nf、P′f_1～P′f_nf為進(jìn)行DR前、后nf個響應(yīng)時段的功率；Δt為一個時段長，1 h。

1.1.2 配電網(wǎng)削峰率

峰荷改善效果是DR實施效果的重要指標(biāo)，可通過峰荷的降低程度來衡量，定義削峰率：

(2)

式中Pwmax、P′wmax為響應(yīng)前、后配電網(wǎng)總負(fù)荷一天的最大值。

1.2 聚合商參與DR的激勵機(jī)制

在以往的研究中，電網(wǎng)對聚合商的激勵多為固定激勵，無法綜合考慮電網(wǎng)公司改善電網(wǎng)安全性的需求和付出的經(jīng)濟(jì)代價，基于此本文提出考慮配電網(wǎng)削峰效果的激勵模式。

電網(wǎng)公司根據(jù)削峰效果對聚合商工作進(jìn)行獎勵。激勵電價為

dfb=kfb·dfb0

(3)

式中dfb0為基準(zhǔn)激勵電價；kfb為激勵電價系數(shù)，由削峰效果決定，即

(4)

電網(wǎng)公司根據(jù)削峰效果確定對聚合商的補(bǔ)償費用：

Dfb=ΔWfdfb

(5)

1.3 用戶參與DR的激勵機(jī)制

聚合商對用戶進(jìn)行靈活激勵，在基準(zhǔn)補(bǔ)償電價的基礎(chǔ)上，根據(jù)響應(yīng)量、提前通知時間、響應(yīng)時長、響應(yīng)參與度進(jìn)一步計算補(bǔ)償系數(shù)。

用戶參與DR所得補(bǔ)償費由補(bǔ)償電價和簽約響應(yīng)量決定。第i個用戶參與DR的補(bǔ)償費、補(bǔ)償電價分別為

Db(i)=cbc(i)·Pq(i)

(6)

cbc(i)=kb0(i)·cq

(7)

式(6)、(7)中Pq(i)為用戶簽約響應(yīng)量，kW；cbc(i)為補(bǔ)償電價，元/kW；cq為基準(zhǔn)補(bǔ)償電價，元/kW。

由文獻(xiàn)[10]可知響應(yīng)系數(shù)為

kb0(i)=kb1(i)·kb2(i)·kb3(i)·kb4(i)

(8)

式中kb1(i)～kb4(i)分別為響應(yīng)量、響應(yīng)速度、響應(yīng)時長和響應(yīng)參與度系數(shù)。

2 考慮簽約用戶響應(yīng)特性的DR機(jī)制

簽約用戶是否參與DR，與其響應(yīng)特性具有密切聯(lián)系。用戶的響應(yīng)特性受到用戶充電行為、參與DR的收益和成本、補(bǔ)償電價大小以及合同壓力等因素的影響?；诖?，本文綜合上述因素建立考慮用戶響應(yīng)特性的充電負(fù)荷響應(yīng)模型。

2.1 簽約用戶的響應(yīng)特性

本文從用戶簽約的意愿、參與資格和響應(yīng)的不確定性、受合同約束的響應(yīng)壓力以及參與DR方式的不確定性等方面來綜合考慮用戶的響應(yīng)特性。

1)用戶簽約的意愿。

用戶參與DR獲得的收益越大，參與DR的意愿越強(qiáng)。由于充電方式(按充電功率大小劃分)不同用戶參與DR的響應(yīng)量不同，獲得的收益也不同，因此，需要研究不同充電方式下用戶的收益以及簽約意愿的差異。

2)用戶參與資格的不確定性。

由于用戶的充電行為具有一定的不確定性，電網(wǎng)公司實施DR時不是所有簽約用戶的計劃充電時段都在響應(yīng)時段內(nèi)，因此，只有部分簽約用戶具有參與DR的資格，稱為資格用戶。因此聚合商需要根據(jù)以往的數(shù)據(jù)統(tǒng)計用戶的充電時間分布等，優(yōu)先選擇在負(fù)荷高峰時段充電且充電習(xí)慣比較穩(wěn)定的用戶進(jìn)行簽約。

3)用戶響應(yīng)行為的不確定性。

用戶具有響應(yīng)資格時其是否參與DR具有一定的選擇權(quán)，并且一般情況下，補(bǔ)償電價越高，用戶參與DR的收益越高，參與響應(yīng)的概率越大。因此，聚合商通過補(bǔ)償電價的調(diào)節(jié)來改變用戶的響應(yīng)程度，從而使得聚合商的響應(yīng)量滿足電網(wǎng)的需求量，并有效避免發(fā)生欠響應(yīng)和過響應(yīng)。

4)用戶響應(yīng)受合同約束的壓力。

用戶參與DR的合同是以年為單位的，即用戶需要在一年中滿足合同規(guī)定的響應(yīng)次數(shù)。因此，每次DR都有一定比例的資格用戶不考慮電價因素而迫于合同壓力參與響應(yīng)，此時補(bǔ)償電價不是部分用戶考慮的主要因素，因此，可設(shè)最低基準(zhǔn)補(bǔ)償電價cq0對應(yīng)的最小參與率為kx0。

5)用戶參與DR的方式及其不確定性。

EV屬于可平移負(fù)荷，在響應(yīng)時段內(nèi)用戶的充電計劃被迫中止，很多用戶會轉(zhuǎn)移到其他時段充電。但同時也存在部分用戶因為工作和生活習(xí)慣原因，在原充電計劃中止后找不到合適的時段作為備選充電時段，當(dāng)天的充電計劃取消，EV充電量減少，此時用戶以“削減負(fù)荷”方式參與DR。雖然這種情況出現(xiàn)的概率較小，但對用戶出行需求影響更大，甚至導(dǎo)致用戶被迫以其他出行方式來代替EV出行。另外，用戶的充電活動轉(zhuǎn)移具有一定的不確定性，一般地，某時段充電負(fù)荷越大，用戶前往該時段充電的概率越大。

2.2 響應(yīng)用戶需求量和響應(yīng)能力評估

1)響應(yīng)時段的響應(yīng)用戶需求量。

(9)

2)用戶可參與響應(yīng)比。

定義某次實施DR時具有參與資格的簽約用戶為資格用戶。為反映資格用戶在簽約用戶中的占比，定義可參與響應(yīng)比ρzg為響應(yīng)時段j資格用戶數(shù)Nzg(j)與簽約用戶總數(shù)Nq之比，即

(10)

2.3 用戶簽約響應(yīng)次數(shù)限值評估模型

設(shè)一年中電網(wǎng)公司發(fā)動Mx次DR，用戶簽約響應(yīng)次數(shù)為Mu，要使所有用戶都不違約，則單次響應(yīng)用戶數(shù)的平均值需滿足：

(11)

設(shè)用戶可參與響應(yīng)比平均值為

(12)

同時可推導(dǎo)出：

(13)

在簽約用戶足夠時，為保證用戶具有足夠的選擇空間，避免合同帶來的響應(yīng)壓力太大，應(yīng)滿足：

Mu≤ky·ρzg0·Mx

(14)

式中ky為響應(yīng)次數(shù)裕度系數(shù)，可取0.5，并取等號成立時的Mu為簽約次數(shù)限值Mum。

2008年，程瀚購買了濱湖春天小區(qū)的房子后，其商人朋友吳某某見狀，便說其可以幫助裝修，費用由其來付。程瀚跟吳某某說，按40萬元左右的標(biāo)準(zhǔn)裝。

由式(14)可知，由于用戶充電行為具有一定的不確定性，并非每個簽約用戶在每次實施DR時都有資格參與，因此，簽約響應(yīng)次數(shù)要遠(yuǎn)小于年需求響應(yīng)次數(shù)，才可能做到不違約。

2.4 考慮過響應(yīng)和欠響應(yīng)的響應(yīng)模型

為了防止過響應(yīng)或者欠響應(yīng)，要通過基準(zhǔn)補(bǔ)償電價調(diào)節(jié)使得實際響應(yīng)用戶數(shù)Ns(j)滿足約束：

ks1Nx(j)≤Ns(j)≤ks2Nx(j)

(15)

其中，ks1、ks2為實際響應(yīng)裕度，響應(yīng)裕度可根據(jù)電網(wǎng)側(cè)對于響應(yīng)精度的要求而定。超出約束范圍分別定義為欠響應(yīng)和過響應(yīng)。

為研究用戶的響應(yīng)程度，定義用戶參與率kx(j)為實際響應(yīng)用戶數(shù)與該時段具有參與DR資格的用戶數(shù)Nzg(j)的比值，即

(16)

由式(15)可得用戶參與率kx(j)需滿足約束：

(17)

由于每次DR時資格用戶數(shù)和響應(yīng)需求量具有一定的不確定性，故有可能出現(xiàn)以下3種情況。

1)當(dāng)Nzg(j)

2)最低基準(zhǔn)補(bǔ)償電價cq0對應(yīng)最小參與率kx0，當(dāng)kx0Nzg(j)>ks2Nx(j)，可定義為過響應(yīng)。為減輕過響應(yīng)程度，將基準(zhǔn)補(bǔ)償電價定為最小值。

3)除上述2種情況外，在滿足式(17)約束的前提下，用戶參與響應(yīng)的概率與補(bǔ)償電價密切相關(guān)。根據(jù)文獻(xiàn)[11]所述消費者心理學(xué)原理，價格對用戶的刺激有一個差別閾值，在這個差別閾值的范圍內(nèi)，用戶的響應(yīng)程度主要不是受價格影響；超過這個差別閾值的范圍時，用戶的響應(yīng)程度將與價格的刺激程度有關(guān)；用戶對刺激也有一個飽和值，超過這個數(shù)值，進(jìn)入響應(yīng)極限期。因此，本文設(shè)定當(dāng)補(bǔ)償電價大于最小補(bǔ)償電價時，用戶參與響應(yīng)電費概率在合同壓力的基礎(chǔ)上與補(bǔ)償電價的大小成正相關(guān)關(guān)系?；诖?，本文采用分段函數(shù)建立用戶參與率與基準(zhǔn)補(bǔ)償電價cq(j)的關(guān)系，即

kx(j)=

(18)

(19)

pq=kxm-kx0

(20)

其中，Δcq(j)為該響應(yīng)時段基準(zhǔn)補(bǔ)償電價與最低值的相對差；pq為線性區(qū)的斜率。

2.5 實施DR后的負(fù)荷模型

1)響應(yīng)時段的負(fù)荷計算。

在DR過程中，可根據(jù)響應(yīng)時段的簽約用戶數(shù)和用戶參與率確定響應(yīng)用戶數(shù)，并計算用戶放棄在響應(yīng)時段的充電計劃后該時段的充電負(fù)荷。

2)響應(yīng)時段的負(fù)荷轉(zhuǎn)移模型。

一般地，用戶轉(zhuǎn)移到響應(yīng)時段以外的某個時段進(jìn)行充電具有一定的概率性。某時段充電負(fù)荷越大，表明用戶在該時段充電的概率越大，因此，轉(zhuǎn)移概率pz(λ)與原充電負(fù)荷曲線各時段充電負(fù)荷大小有關(guān)，與時段充電概率pc(λ)相適應(yīng)，即

(21)

式中λ(j)為第j個響應(yīng)時段在一天24個時段中的序號；PES(λ)為充電站在時段λ的充電負(fù)荷。

根據(jù)轉(zhuǎn)移概率可模擬充電負(fù)荷從響應(yīng)時段轉(zhuǎn)移到其他時段的情況，求出響應(yīng)后的充電負(fù)荷。

3 基于各方需求的DR優(yōu)化模型

為保證各方參與DR的積極性，更好地滿足各方的需求，本文對各方參與DR的成本和效益進(jìn)行建模，并通過調(diào)節(jié)補(bǔ)償電價對DR效果進(jìn)行優(yōu)化。

3.1 用戶參與DR的成本和效益

用戶成本主要為響應(yīng)成本，收益主要包括減少的電量成本以及聚合商給予用戶的響應(yīng)補(bǔ)貼。用戶可以采用削減或者轉(zhuǎn)移負(fù)荷方式參與DR。設(shè)用戶通過減少用電來參與DR的概率是βcut。

第i個用戶參與DR時減少的電量成本為

ΔDc(i)=Dc(i)-D′c(i)

(22)

式中Dc(i)、D′c(i)分別為參與DR前、后的充電費用。

對于部分沒有合適充電時間可轉(zhuǎn)移的用戶而言，只能通過減少用電來參與DR。第i個用戶的響應(yīng)成本[12]為

Dq(i)=aq[Wc(i)]2+bqWc(i)

(23)

式中Wc(i)為第i個用戶在響應(yīng)時段的計劃充電量；aq、bq均為大于0的常數(shù)。設(shè)用戶轉(zhuǎn)移充電時間的成本是減少用電的βct倍。

第i個用戶參與DR的凈收益為

Du(i)=Db(i)+ΔDc(i)-Dq(i)

(24)

綜合所有參與DR的用戶并考察用戶總收益Duz、平均凈收益Du0和平均凈收益比ηu0：

(25)

式中Nsz為當(dāng)天參與DR的實際用戶數(shù)。

3.2 聚合商參與DR的成本和效益

聚合商的成本包括服務(wù)費收入損失和對用戶的補(bǔ)償費，效益來自電網(wǎng)公司的補(bǔ)償費。

聚合商的服務(wù)費收入損失為

ΔDser=Dser-D′ser

(26)

式中Dser、D′ser分別為響應(yīng)前、后聚合商一天的服務(wù)費收入。

聚合商對用戶的總補(bǔ)償成本、一天的凈收益ΔDag和凈收益比ηag為

(27)

3.3 電網(wǎng)公司參與DR的成本和效益

電網(wǎng)公司發(fā)布DR的收益主要包括可避免輸配電容量成本和可避免電量成本；成本主要包括減少的電費收入和DR補(bǔ)償成本。

電網(wǎng)公司電費收入損失為

FG,a=DG,a-D′G,a

(28)

式中DG,a、D′G,a分別為響應(yīng)前、后電網(wǎng)公司電費收入。

電網(wǎng)公司對聚合商的補(bǔ)償成本為

FG,b=Dfb

(29)

可避免輸配電建設(shè)費用FG,c可通過可避免輸配電容量單位成本cG及實際避免輸配電容量ΔP來確定[13]，折算為單次DR，則有

(30)

(31)

式(30)、(31)中FG,d為折算到單次DR的可避免輸配電建設(shè)費用；Mx為年度發(fā)布DR的次數(shù)；α為電網(wǎng)輸配電損失系數(shù)；P1max為年度最大峰荷；Pac為實施DR的峰荷閾值。

電網(wǎng)公司可避免購電成本為

FG,e=DG,e-D′G,e

(32)

式中DG,e、D′G,e分別為DR前、后的購電成本。

綜合考慮電網(wǎng)公司的各項經(jīng)濟(jì)成本和效益，其總經(jīng)濟(jì)成本ΔFG,m、總經(jīng)濟(jì)成本比ηG,m為

(33)

綜合考慮電網(wǎng)公司總經(jīng)濟(jì)成本和削峰效果，電網(wǎng)公司綜合目標(biāo)為

ηG,z=ηf-ηG,m

(34)

3.4 需求響應(yīng)綜合目標(biāo)

為平衡各方利益，保證各方需求都得到滿足，本文綜合各方需求建立需求響應(yīng)綜合目標(biāo)，即

χ=ξ1ηu0+ξ2ηag+ξ3ηG,z

(35)

式中ξ1、ξ2、ξ3為權(quán)重系數(shù)。

3.5 基于粒子群算法的補(bǔ)償電價優(yōu)化

聚合商通過調(diào)節(jié)基準(zhǔn)補(bǔ)償電價來改變用戶參與率，使得實際響應(yīng)用戶數(shù)和需求量相匹配，從而防止出現(xiàn)過響應(yīng)或者欠響應(yīng)。本文采用粒子群算法[14]進(jìn)行基準(zhǔn)補(bǔ)償電價優(yōu)化。

每次迭代粒子通過跟蹤個體極值和全局極值來更新位置和速度，從而改變粒子的位置即聚合商的基準(zhǔn)補(bǔ)償電價。在迭代過程中，對于每個粒子的基準(zhǔn)補(bǔ)償電價方案，評估充電負(fù)荷的轉(zhuǎn)移和削減情況；然后根據(jù)削峰情況調(diào)整電網(wǎng)公司對聚合商的激勵電價和補(bǔ)償費用；計算各粒子的需求響應(yīng)綜合目標(biāo)，并更新各粒子的個體極值和全局極值。

4 仿真算例

4.1 仿真參數(shù)設(shè)置

本文選取某市一條實際饋線作為基礎(chǔ)網(wǎng)架，常規(guī)負(fù)荷如圖1所示，其載流量為380 A，為了避免配電網(wǎng)發(fā)生重載，Pac可設(shè)為5.5 MW；電網(wǎng)電價如表1所示。設(shè)計劃到充電站充電的EV總數(shù)為900輛。EV參數(shù)如表2所示，商業(yè)區(qū)EV用戶充電時間分布如表3所示，用戶簽約情況如表4所示。

圖1 商業(yè)區(qū)常規(guī)負(fù)荷Figure 1 Conventional load of commercial district

表1 電網(wǎng)電價Table 1 Electricity price of grid company

表2 EV參數(shù)Table 2 Parameters of EV

表3 EV用戶出行行為概率分布Table 3 Travel probability distribution of EV users

表4 EV用戶簽約要求Table 4 Signing requirements of EV user

仿真中dfb0為4元/(kW·h)，βcut、βct取0.2，aq為0.005元/(kW·h)2，bq為1.5元/(kW·h)，cG為100元/(kW·a)[12]；cq0為2元/kW，cqm為3元/kW；P1max為7 MW，α取0.06，Nq為200。根據(jù)江蘇需求響應(yīng)政策，用戶每年度參與響應(yīng)的次數(shù)不能低于合同要求響應(yīng)次數(shù)50%。因此，本文將用戶響應(yīng)受合同約束壓力的最小參與率kx0設(shè)置為0.5，kxm設(shè)為1，Mx為50；慢充1、2、快充下充電功率分別取7、20、60 kW，對應(yīng)的單次DR響應(yīng)電量(1 h內(nèi))Wc0分別取7、20、30 kW·h(快充下取30 kW·h是因為用戶一般充0.5 h就滿電)，Δt為1 h；m取800，Imax取200；ξ1、ξ2、ξ3之和為1，比值為1∶1∶2；響應(yīng)裕度ks1、ks2可取0.9、1.1；ksp取1.1。

4.2 充電行為對用戶響應(yīng)情況的影響

根據(jù)配網(wǎng)總負(fù)荷，判斷響應(yīng)時段為第10、11時段。當(dāng)簽約用戶充電時間分布為N(10,0.882)時，不同功率下的平均充電時長和第11時段可參與響應(yīng)比如表5所示。其他條件保持不變，在快充模式下，改變充電時間分布，第11時段可參與響應(yīng)比如表6所示；在此基礎(chǔ)上，評估用戶一年具有資格參與DR的平均次數(shù)以及簽約次數(shù)限值見表2。

表5 充電功率對用戶響應(yīng)的影響Table 5 Influence of charging power on users’ response

表6 用戶的響應(yīng)資格Table 6 Users’ response qualification

由表5可知，在不同的充電功率下，用戶的充電時長差別很大，慢充情況下用戶充電時段跨度更大，更容易覆蓋響應(yīng)時段，因此更具備參與DR的資格；充電功率越大，用戶可參與響應(yīng)比越小，因此，聚合商對于充電功率越大的用戶，合同中要求的年度響應(yīng)次數(shù)應(yīng)該越少，這樣才能保證用戶在能力范圍內(nèi)容不發(fā)生違約現(xiàn)象；同時，單用戶響應(yīng)功率越大，參與DR能夠發(fā)揮功能的越大。

由表6可知，在簽約用戶充電時間分布與響應(yīng)時段較重疊的基礎(chǔ)上，其分布離散性越小，響應(yīng)時段資格用戶數(shù)越多，可參與響應(yīng)比越大；同時，充電時間分布離散性越小，用戶一年具有參與DR資格的平均次數(shù)越大，因此，對充電時間分布不同的用戶，可設(shè)置不同的簽約響應(yīng)次數(shù)要求，如此充電時間比較穩(wěn)定的用戶可以較頻繁地參與DR，分布較離散的用戶可以少參與DR。根據(jù)用戶充電習(xí)慣而差異化設(shè)置簽約要求，可以提高用戶簽約的積極性，以進(jìn)一步挖掘用戶參與DR的潛力。

4.3 補(bǔ)償電價和充電功率對負(fù)荷響應(yīng)的影響

簽約用戶充電時間服從分布N(10,0.882)，簽約用戶數(shù)為200，研究基準(zhǔn)補(bǔ)償電價和充電功率對負(fù)荷響應(yīng)情況的影響。根據(jù)配網(wǎng)總負(fù)荷判斷響應(yīng)時段為第10、11時段。

4.3.1 慢充1下補(bǔ)償電價對負(fù)荷響應(yīng)情況的影響

簽約用戶的EV采用慢充1(7 kW)方式充電，當(dāng)補(bǔ)償電價分別為2.0、2.5、3.0元/kW時(記為情景1～3)，響應(yīng)負(fù)荷情況如圖2所示，用戶響應(yīng)情況和各方需求指標(biāo)如表7、8所示。

圖2 情景1～3下負(fù)荷響應(yīng)情況Figure 2 Load response under scenario 1～3

慢充1方式下由于用戶充電時間長，用戶有資格參與DR的概率更大，因此資格用戶數(shù)較大。但是由于充電功率小，響應(yīng)能力低，削峰效果有限。由表7可知，基準(zhǔn)補(bǔ)償電價越高，用戶參與率越高。在補(bǔ)償電價較低時，響應(yīng)用戶數(shù)滿足不了需求量，欠響應(yīng)問題嚴(yán)重；補(bǔ)償電價較大時，由于充電功率較小，還滿足不了需求量，但能明顯地減輕欠響應(yīng)。

表7 慢充1方式下用戶響應(yīng)情況Table 7 User response in slow charging mode 1

基準(zhǔn)補(bǔ)償電價越高，用戶收益越大。由于用戶響應(yīng)功率小，得到的補(bǔ)償費較低，3種補(bǔ)償電價下用戶收益分別為其充電成本的26.5%、32.8%、39.1%，其參與DR的積極性較弱。隨著補(bǔ)償電價增大，聚合商對用戶的補(bǔ)償成本越大；而用戶參與率增大會使得削峰量增大，聚合商從電網(wǎng)公司獲得的激勵也增加，聚合商因此獲得更多的利潤。

表8 慢充1方式下的需求指標(biāo)Table 8 Demand indicators in slow charging mode 1

在3種補(bǔ)償電價下，聚合商的收益分別為其服務(wù)費收入的4.6%、4.2%、8.7%。削峰效果越明顯，電網(wǎng)公司對聚合商的補(bǔ)償額越高，因此，電網(wǎng)公司是以經(jīng)濟(jì)成本來換取電網(wǎng)的安全性。通過DR來實現(xiàn)削峰可以減少容量建設(shè)成本，投資成本會降低。由于小功率方式下削峰效果不明顯，其對聚合商的激勵額也較低，此時其發(fā)動DR的成本較小，3種補(bǔ)償電價下電網(wǎng)公司的總經(jīng)濟(jì)成本分別為其電費收入的-0.6%、2.1%、7.6%。

總而言之，在上述簽約用戶數(shù)量下，用戶以慢充1方式充電時，單用戶參與DR的能力有限，聚合商需要簽更多的用戶才能滿足DR任務(wù)。由于目前EV用戶參與DR的意愿較弱，尋找更多的簽約用戶對于聚合商較為困難，因此，小功率充電用戶并非聚合商的最優(yōu)先選擇。

4.3.2 慢充2下補(bǔ)償電價對負(fù)荷響應(yīng)情況的影響

簽約用戶的EV采用慢充2(20 kW)方式充電，補(bǔ)償電價分別為2.0、2.5、3.0元/kW時(分別記為情景4～6)，響應(yīng)負(fù)荷情況如圖3所示，用戶響應(yīng)情況和各方需求指標(biāo)如表9、10所示。

圖3 情景4～6下負(fù)荷響應(yīng)情況Figure 3 Load response under scenario 4～6

表9 慢充2方式下用戶響應(yīng)情況Table 9 User response in slow charging mode 2

表10 慢充2方式下的需求指標(biāo)Table 10 Demand indicators in slow charging mode 2

由于用戶響應(yīng)功率比慢充1更大，因此用戶得到的補(bǔ)償費更高，3種補(bǔ)償電價下用戶收益分別為其充電成本的64%、79%、95%，用戶參與DR的意愿較高；同時削峰效果更為明顯，運營商從電網(wǎng)公司得到的激勵更大，3種補(bǔ)償電價下聚合商收益增加了13.3%、17.7%和17.2%，聚合商參與DR的意愿更強(qiáng)；電網(wǎng)安全性得到保證，同時電網(wǎng)公司對聚合商的激勵額較大，經(jīng)濟(jì)成本得到提高，3種補(bǔ)償電價下電網(wǎng)公司的總經(jīng)濟(jì)成本分別為其電費收入的4.6%、11.8%、17.6%。

總之，用戶以慢充2方式充電時，補(bǔ)償電價較高時能夠?qū)崿F(xiàn)良好的DR，且不容易出現(xiàn)過響應(yīng)，此類用戶較符合聚合商的選擇。

4.3.3 快充下補(bǔ)償電價對負(fù)荷響應(yīng)情況的影響

簽約用戶的EV采用快充(60 kW)方式充電，當(dāng)基準(zhǔn)補(bǔ)償電價分別為2.0、2.5、3.0元/kW時(分別記為情景7～9)，響應(yīng)負(fù)荷情況如圖4所示，用戶響應(yīng)情況和各方需求指標(biāo)如表11、12所示。

圖4 情景7～9下負(fù)荷響應(yīng)情況Figure 4 Load response under scenario 7～9

表11 快充方式下用戶響應(yīng)情況Table 11 User response in the fast charging mode

表12 快充方式下的需求指標(biāo)Table 12 Demand indicators in the fast charging mode

由仿真結(jié)果可知，相比于慢充方式，快充方式下用戶有資格參與DR的概率較小，資格用戶數(shù)較少。但是由于充電功率較大、響應(yīng)能力較強(qiáng)以及削峰效果明顯，故補(bǔ)償電價過大時響應(yīng)用戶數(shù)可能會遠(yuǎn)超需求量，出現(xiàn)過響應(yīng)；同時，由于第10、11時段負(fù)荷壓力不同，響應(yīng)用戶需求量和資格用戶數(shù)也不同，對用戶參與率要求不同，補(bǔ)償電價固定不變難以適應(yīng)不同時段需求的差異。

由于響應(yīng)功率比慢充方式大，用戶得到的補(bǔ)償費更高。3種補(bǔ)償電價下用戶收益分別為其充電成本的93%、115%、138%，用戶進(jìn)行DR簽約的意愿更高。削峰效果明顯，運營商從電網(wǎng)公司得到的激勵較大，3種補(bǔ)償電價下聚合商收益增長了11.8%、22.5%、23.5%，電網(wǎng)公司的總經(jīng)濟(jì)成本分別為其電費收入的4.8%、13.4%、19.3%。

總而言之，相比于慢充方式，用戶以快充方式充電時其響應(yīng)能力強(qiáng)，補(bǔ)償電價較大時容易出現(xiàn)過響應(yīng)。聚合商選擇快充用戶時需要的用戶數(shù)較小，更容易滿足需求。由于欠響應(yīng)可能導(dǎo)致響應(yīng)后電網(wǎng)仍處于不安全狀態(tài)，而過響應(yīng)雖然會導(dǎo)致電網(wǎng)的需求響應(yīng)成本提高，但是響應(yīng)后電網(wǎng)處于安全狀態(tài)，因此，相比于慢充1方式，快充類型用戶仍較符合聚合商的選擇。

4.4 基準(zhǔn)補(bǔ)償電價的優(yōu)化結(jié)果分析

當(dāng)采用慢充2(20 kW)方式充電時，基于本文的基準(zhǔn)補(bǔ)償電價優(yōu)化模型，對文4.3中的基準(zhǔn)補(bǔ)償電價進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化后負(fù)荷響應(yīng)情況如圖5所示，各方需求指標(biāo)如表13所示。同時，以慢充1、快充方式并結(jié)合兩類用戶(簽約用戶數(shù)各為100)參與響應(yīng)下的優(yōu)化效果作為對比，優(yōu)化后基準(zhǔn)補(bǔ)償電價如表14所示，總負(fù)荷如圖6所示。

圖6 多場景下優(yōu)化后的總負(fù)荷曲線Figure 6 Optimized total load curve in multiple scenarios

表13 慢充2方式下優(yōu)化后各方需求指標(biāo)Table 13 Demand indicators of all parties after optimization in slow charge mode 2

表14 多場景下優(yōu)化后的基準(zhǔn)補(bǔ)償電價Table 14 Optimized benchmark compensation price in multiple scenarios 元/kW

由圖5(與圖3對比)和表13(與表10對比)可知，慢充2方式下經(jīng)過基準(zhǔn)補(bǔ)償電價優(yōu)化，能夠很好地避免欠響應(yīng)和過響應(yīng)問題。同時，電網(wǎng)公司的經(jīng)濟(jì)成本也得到了控制，可以更好地通過DR來削減峰荷；聚合商和用戶都從DR中獲得相應(yīng)的利益，聚合商和用戶的凈收益比分別為15.1%和75.1%。因此，各方需求都得到了很好地滿足。

圖5 慢充2方式下優(yōu)化后的負(fù)荷響應(yīng)情況Figure 5 Load response after optimization in slow charge mode 2

另一方面，由表14和圖6可知，相比于慢充2方式，慢充1方式下將補(bǔ)償電價調(diào)到上限，用戶充分響應(yīng)，但第10時段還是發(fā)生了輕微欠響應(yīng)；快充方式下補(bǔ)償電價調(diào)到較低水平，第11時段也還是發(fā)生了輕微過響應(yīng)?？梢娪脩繇憫?yīng)特性會限制基準(zhǔn)補(bǔ)償電價的調(diào)節(jié)效果。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合不同類型用戶參與響應(yīng)，響應(yīng)效果得到了進(jìn)一步改善，成功避免了欠響應(yīng)和過響應(yīng)問題。由此可見，結(jié)合不同響應(yīng)特性的用戶參與響應(yīng)，能夠充分利用不同用戶響應(yīng)特性的互補(bǔ)性，如：慢充1方式可以彌補(bǔ)快充方式功率調(diào)節(jié)幅度大的缺點，快充方式能夠彌補(bǔ)慢充1方式響應(yīng)能力不足的缺點，從而實現(xiàn)更加精準(zhǔn)的需求響應(yīng)。

5 結(jié)語

1)EV充電功率越大、充電時段越短、充電時間分布離散性越大，用戶就越難具備參與DR的資格，合同中要求的年度響應(yīng)次數(shù)應(yīng)該越少，這樣才能保證用戶在能力范圍內(nèi)不發(fā)生違約現(xiàn)象。不同用戶響應(yīng)能力差異較大，根據(jù)用戶充電功率和充電習(xí)慣而差異化設(shè)置簽約要求，可以提高用戶簽約的積極性，從而進(jìn)一步挖掘用戶參與DR的潛力。

2)不同響應(yīng)時段響應(yīng)需求量和資格用戶數(shù)不同，對用戶參與率要求不同，基準(zhǔn)補(bǔ)償電價固定不變將難以適應(yīng)不同時段需求的差異。因此，可根據(jù)不同時段響應(yīng)需求量和資格用戶數(shù)來調(diào)整基準(zhǔn)補(bǔ)償電價，實現(xiàn)更好的DR。

3)本文的基準(zhǔn)補(bǔ)償電價優(yōu)化方法通過調(diào)節(jié)基準(zhǔn)補(bǔ)償電價來改變用戶參與率，能夠很好地避免欠響應(yīng)和過響應(yīng)問題，降低電網(wǎng)公司的經(jīng)濟(jì)成本；同時，可結(jié)合不同響應(yīng)特性的用戶參與響應(yīng)，能夠充分利用不同用戶響應(yīng)特性的互補(bǔ)性，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的峰荷削減。