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        考慮電動汽車用戶決策行為的電價型需求響應(yīng)模型*

        2023-12-13 11:20:46楊景旭周尚禮賴雨辰郭楊運
        機(jī)電工程技術(shù) 2023年11期
        關(guān)鍵詞:峰谷價差充電站

        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。

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