羅 敏，楊景旭，周尚禮，賴雨辰，向 睿，郭楊運

（南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)研究院有限公司新型電力系統(tǒng)數(shù)字技術(shù)聯(lián)合實驗室，廣州 510300）

0 引言

為應(yīng)對全球氣候變暖，我國提出了碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)，能源電力的碳減排成為實現(xiàn)該目標(biāo)的關(guān)鍵。與此同時，電動汽車（Electric Vehicle，EV）因其良好環(huán)保特性和負(fù)荷可調(diào)控特性在節(jié)能減排和需求響應(yīng)（Demand Response，DR）方面顯示出較大優(yōu)勢［1-3］，倍受關(guān)注。為進(jìn)一步挖掘電動汽車的需求響應(yīng)潛力，本文從電價策略和用戶行為決策的角度開展研究。

EV有序充電可以視作一種靈活的需求響應(yīng)資源，是解決EV負(fù)荷接入造成配電饋線重過載等問題的重要手段［4］。在有序充電中，根據(jù)電網(wǎng)的負(fù)荷調(diào)控需求，以電網(wǎng)、充換電站或者用戶的利益為優(yōu)化目標(biāo)，綜合考慮變壓器容量約束、充電設(shè)施容量和調(diào)控性能約束、電池充電性能約束以及用戶充電和出行需求約束，優(yōu)化EV充電安排，控制變量一般為單EV或集群EV的充電時間或充電功率［5-6］。在這過程中，電網(wǎng)公司或充電站通過分時電價等手段，引導(dǎo)EV用戶選擇在電價較低的平谷時段充電。此外，部分EV用戶通過與電網(wǎng)公司或充電站簽合同的方式參與電網(wǎng)的需求響應(yīng)，轉(zhuǎn)移或中斷在響應(yīng)時段內(nèi)的充電活動，進(jìn)一步增強(qiáng)全網(wǎng)充電負(fù)荷的調(diào)控能力。

此外，對于電動汽車參與的電價型DR，國內(nèi)外學(xué)者也進(jìn)行了較多的研究。對于電動汽車參與的價格型DR，文獻(xiàn)［7-8］通過動態(tài)分時電價引導(dǎo)用戶轉(zhuǎn)移到平谷時段充電，實現(xiàn)削峰填谷，同時在低電價時段充電減小成本，但用戶可以自愿選擇是否參與DR，導(dǎo)致實際響應(yīng)結(jié)果的不確定性增大；文獻(xiàn)［9］提出一種基于分時電價的電動汽車混合型需求響應(yīng)策略，可以降低電網(wǎng)投資成本和負(fù)荷峰谷差，并考慮用戶響應(yīng)的不確定性；文獻(xiàn)［10］建立的價格型DR策略，以實現(xiàn)最小化用戶費用和平抑負(fù)荷波動為目的。總的來說，價格型DR 通過電價策略改變用戶充電行為，需滿足用戶出行需求等約束。同時在價格型DR 中，用戶可自愿選擇是否參與，可通過轉(zhuǎn)移充電時間或中斷充電活動等方式參與，較為靈活，同時也具有較大的不確定性［11-12］。上述研究中，對用戶通過調(diào)整充電時段的方式參與需求響應(yīng)的研究較多［13-14］，對用戶調(diào)整充電時長的研究較少，同時對峰谷電價的設(shè)置沒有以谷時段電價作為基準(zhǔn)，設(shè)置電價方案數(shù)量較少，分析效果有限，有待進(jìn)一步研究改進(jìn)。

基于此，本文提出考慮電動汽車用戶決策行為的電價型需求響應(yīng)模型。首先，分析用戶參與電價型需求響應(yīng)決策行為，用戶在電價的引導(dǎo)下可以通過轉(zhuǎn)移充電時段、調(diào)整充電時長等方式參與響應(yīng)。其次，基于用戶的消費者心理建立用戶充電時間轉(zhuǎn)移概率模型。然后，提出用戶可調(diào)節(jié)充電時長的概念，建立用戶充電時長調(diào)整概率模型。最后，通過仿真算例分析不同電價場景下充電站負(fù)荷的變化情況，研究用戶對電價的敏感性。

1 用戶電價型需求響應(yīng)模型

在電價型需求響應(yīng)中，充電用戶可以采用兩種手段參與，一種是通過轉(zhuǎn)移充電時段，另一種是調(diào)節(jié)充電時長。在受到分時電價的價格信號的刺激和電價差的影響下，用戶可以結(jié)合兩種調(diào)節(jié)方式，一方面改變其充電時段，另一方面在不影響出行的前提條件下，調(diào)整充電時長，以節(jié)省充電成本。

1.1 用戶參與電價型需求響應(yīng)決策行為分析

在本文中，用戶通過轉(zhuǎn)移充電時段和調(diào)節(jié)充電時長兩種方式參與到需求響應(yīng)中。作為電力消費者，用戶在接收到電網(wǎng)給出的電價水平的刺激時會結(jié)合自身情況做出合適的充電行為決策。決定用戶充電成本的因素有：充電時段的電價及用戶充電時長，因此用戶可通過調(diào)節(jié)這兩個變量以改變自己的充電策略，達(dá)到節(jié)約充電成本的目的，同時為充電站及電網(wǎng)負(fù)荷的調(diào)節(jié)提供幫助。

因此，用戶參與需求響應(yīng)的策略。（1）轉(zhuǎn)移充電時段。受到不同時段的價差影響，用戶在價差刺激下選擇改變自己的充電時段。（2）調(diào)整充電時長。受到當(dāng)前充電時段的充電價格影響，在某充電價格下，選擇較為合理的充電時長進(jìn)行充電。一般情況下，用戶對充電時長的最低充電時長要求為：用戶當(dāng)天初始荷電狀態(tài)（SOC）與充電所得的SOC之和要能在滿足當(dāng)天用電需求的前提下，留有20%的電量。（3）綜合策略：在轉(zhuǎn)移充電時段的基礎(chǔ)上調(diào)整充電時長。

具體地，用戶將在日前上報自己的出行計劃，包括出行距離、開始出行時間、初始SOC、計劃開始充電時段、充電站點選擇及充電方式（快充／慢充）等，通過這些信息可計算得到用戶按照充滿電計劃所需的充電時長。若用戶調(diào)整其充電時段，當(dāng)兩個時段存在價差時，用戶的充電成本將發(fā)生變化，因此，價差水平會影響用戶充電開始時段轉(zhuǎn)移的決策，而其充電時段的電價水平會直接影響到用戶的充電時長決策。另一方面，由于不同用戶對電價敏感性不同，用戶考慮電價水平影響時，用戶的充電時長決策具有一定的概率性，而不考慮電價水平時，默認(rèn)用戶以各自的最大調(diào)節(jié)能力去進(jìn)行充電時長的決策。電價敏感性研究的是在考慮和不考慮電價兩種情景下，用戶的充電行為及充電特征。比較兩種情景下響應(yīng)前后的用戶充電負(fù)荷曲線，則能夠看出，用戶受電價影響的行為變化情況。

1.2 用戶充電時間轉(zhuǎn)移概率模型

對于消費者來說，每一種商品都存在一個合理范圍內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)價格。電力價格也不例外。電力消費者對于電價型需求側(cè)響應(yīng)程度可以描述為3 個階段。第一階段，峰谷分時電價差較小，用戶因價格因素選擇響應(yīng)需求側(cè)策略的電動汽車用戶很少。第二階段，當(dāng)峰谷分時電價差增大到一定區(qū)域內(nèi)，隨電價差的增加，選擇參與響應(yīng)的用戶越來越多。第三階段，當(dāng)峰谷分時電價差大到一定程度后，參與響應(yīng)的用戶數(shù)量會達(dá)到飽和，不再增加。

電動汽車用戶的響應(yīng)行為受到電動汽車充電聚合商設(shè)置的充電價的影響，電動汽車用戶會根據(jù)聚合商的充電價的調(diào)整，改變自己的充電行為，以參與需求響應(yīng)。EV用戶進(jìn)行充電時段轉(zhuǎn)移，主要受各時段電價差的激勵。用戶參與需求響應(yīng)時，充電時間從時段t1到時段t2的充電價差為：

用戶充電時間從時段t1到時段t2的轉(zhuǎn)移概率為：

式中：pp（t2，t1）為時段轉(zhuǎn)移概率；Δc1為價差死區(qū)閾值，一般取0.1 元／kWh；Δc2為價差飽和區(qū)閾值，一般取1元／kWh；Δc為充電時間時段t1～t2的充電價差；kp為價差轉(zhuǎn)移率的線性區(qū)斜率。

1.3 用戶充電時長調(diào)整概率模型

用戶的充電時長需要至少能夠保證用戶全天的里程需求，則用戶的最短充電Tc，min與用戶的里程Lu呈線性關(guān)系：

式中：ηc為充電效率，一般取0.9；Pc為充電功率，kW；W100為每100 km的耗電量，kW·h／100 km。

若不考慮里程影響，則用戶的充電時長為：

式中：Sc0為用戶起始荷電狀態(tài)；α為期望充電完成后的荷電狀態(tài)，此處考慮充滿的情況，取1。

式中：ΔTc為可調(diào)節(jié)充電時長。

標(biāo)幺化處理后：

用戶充電時長調(diào)整的決策是隨機(jī)的，采用正態(tài)分布描述：

1.4 充電站響應(yīng)后負(fù)荷模型

根據(jù)用戶的充電時間轉(zhuǎn)移概率和充電時長調(diào)整概率，采用蒙特卡洛抽樣生成各個用戶的充電轉(zhuǎn)移時間與充電時長調(diào)整決策，即可確定用戶經(jīng)過引導(dǎo)后的充電開始及結(jié)束時間，進(jìn)一步確定用戶的充電負(fù)荷。

已知用戶的充電開始時間ts及充電時長Δt，則用戶的充電結(jié)束時間為：tf＝ts＋Δt，在時段［ts，tf］內(nèi)，電動汽車用戶的充電狀態(tài)為“在充電中”，記為1，反之記為0。

對充電站用戶通過蒙特卡洛抽樣生成其充電狀態(tài)，則充電站t時刻在充電的充電樁數(shù)量為：

式中：Nu（t）為時刻t 在使用中的對應(yīng)類型的充電樁的個數(shù)。

該類充電樁在時刻t的充電功率為：

式中：Pch0為該類充電樁的基礎(chǔ)充電功率的大小，為恒定值。

2 算例分析

本文仿真以廣州某條饋線作為仿真饋線。本文仿真對象為以快充為主的充電站，充電站參數(shù)設(shè)置如表1 所示，電動汽車參數(shù)見文獻(xiàn)［15］。

表1 充電站參數(shù)設(shè)置

電網(wǎng)基準(zhǔn)電價cb設(shè)為0.38 元／kWh，通過表2 中分時電價系數(shù)的設(shè)置得到不同場景下的電價如表3 所示。其中，ki（i ＝1，2，3）為分時電價系數(shù)。

表2 電價場景設(shè)置

表3 仿真中分時電價系數(shù)取值

峰平谷時段劃分如表4 所示。

表4 峰平谷時段劃分

本節(jié)研究的是在不同的電價場景下，用戶綜合采用兩種響應(yīng)方式的行為特征及充電站的響應(yīng)情況。不同場景下充電站參與響應(yīng)前后的日負(fù)荷情況如圖1 所示。

圖1 不同場景下充電站負(fù)荷變化情況

圖2 ～7 中的圖（a）給出了某一電價場景下，響應(yīng)前后充電站負(fù)荷的變化情況。圖2 ～7 的圖（b）給出了充電站的響應(yīng)后負(fù)荷的上下限，及實際響應(yīng)后的充電站負(fù)荷情況，其中負(fù)荷的上限是：在此電價下，僅考慮充電時間的轉(zhuǎn)移，不調(diào)整用戶的充電時長，響應(yīng)后的充電站負(fù)荷；負(fù)荷的下限是：在此電價下，考慮了充電時間的轉(zhuǎn)移，并要求用戶按照“SOC 恰好滿足當(dāng)天行程需求”這一條件進(jìn)行充電，此時用戶的可調(diào)整充電時長為各自的上限，由此而得響應(yīng)后的充電站負(fù)荷。圖2 ～7 的圖（c）給出了用戶在綜合響應(yīng)策略下的時長調(diào)節(jié)，可以看到，此時用戶結(jié)合自身的出行需求及當(dāng)前的充電價格，進(jìn)行了較為合理的充電時長的調(diào)整。較之響應(yīng)前的充電時長稍有變化，但是沒有特別極端的調(diào)整情況，如將充電時長調(diào)整為0。圖2 ～7 的圖（d）給出了用戶開始充電時間的轉(zhuǎn)移情況，其中縱軸的負(fù)值代表充電時間前移，正值代表充電時間后移。圖8 給出了各場景下響應(yīng)前后各時段電動汽車充電數(shù)量的變化。表5 為各場景下充電站的削峰效果。

圖2 場景1（4∶3∶1）時充電站負(fù)荷變化情況

圖3 場景2（4∶3∶2）時充電站負(fù)荷變化情況

圖4 場景3（4∶2∶1）時充電站負(fù)荷變化情況

圖5 場景4（3∶2∶1）時充電站負(fù)荷變化情況

圖6 場景5（3∶3∶2）時充電站負(fù)荷變化情況

圖7 場景6（2∶2∶1）時充電站負(fù)荷變化情況

圖8 不同電價場景下各時段在充電動汽車數(shù)量

表5 不同場景下充電站的響應(yīng)效果

由圖2 ～8 可知，各時段的價差大小對用戶充電時段的轉(zhuǎn)移行為有著極為明顯的影響，價差越大，產(chǎn)生時段轉(zhuǎn)移的用戶越多，導(dǎo)致谷時充電的用戶越多，而不設(shè)置分時電價時，考慮到其出行的方便性，用戶傾向于在非上班時段進(jìn)行充電，導(dǎo)致白天的負(fù)荷增多，但是總體上有起到削峰的作用。用戶能夠結(jié)合自身出行需求以及充電價的情況合理調(diào)整自己的充電時長，且具有較大的調(diào)節(jié)潛力。相比于采用調(diào)整充電時段或充電時長單個手段，同時采用兩種手段的負(fù)荷調(diào)控效果更佳?；诖?，可根據(jù)用戶對充電價的敏感性充分挖掘用戶的響應(yīng)潛力。

表5給出了各場景下削峰率的大小，場景2（4∶3∶2）、5（3∶3∶2）的削峰效果較好，此時峰平谷各時段的電價相差不是特別嚴(yán)重，沒有出現(xiàn)電價兩極分化的情況。當(dāng)峰平谷時段的價差較大，尤其是峰谷價差較大時，充電站的峰值負(fù)荷出現(xiàn)的時段由響應(yīng)前的電價峰值時段轉(zhuǎn)移為響應(yīng)后的電價低谷時段，即充電站的峰值時段與電價峰值時段呈逆向分布。當(dāng)峰谷差電價過大時，容易導(dǎo)致轉(zhuǎn)移充電時段的用戶過多，從而在谷時段形成新的充電高峰。因此峰谷電價差設(shè)置不宜過大。

具體地，由圖8 的（a）～（f）可知，當(dāng)峰平谷價差較大時，用戶傾向于在電價較低的時段充電，并避開峰時，受到用戶作息習(xí)慣的影響，充電時段多集中在上午6—8 時的上班前的時段；當(dāng)峰平谷價差不大時，用戶在各個時間段的充電情況大致較為均勻，但是由于峰谷價差仍然存在，因此選擇上午6—8 時的用戶仍有許多。

3 結(jié)束語

為進(jìn)一步挖掘電動汽車的需求響應(yīng)潛力，本文提出考慮電動汽車用戶決策行為的電價型需求響應(yīng)模型。由仿真結(jié)果可知，用戶能夠結(jié)合自身出行需求以及充電價的情況合理調(diào)整自己的充電時段和充電時長，且具有較大的調(diào)節(jié)潛力。同時，用戶的充電行為對充電價較為敏感，在一定的峰谷電價差下能夠很好地引導(dǎo)用戶錯峰充電，但是當(dāng)峰谷電價差過大時，容易在谷時段形成新的充電高峰，進(jìn)而導(dǎo)致充電設(shè)施緊缺。因此，電網(wǎng)側(cè)可根據(jù)用戶對充電價的敏感性設(shè)置合理的電價來充分挖掘用戶的響應(yīng)潛力。