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探討參與電網(wǎng)輔助服務(wù)的電車有序充電

點(diǎn)擊次數(shù):1068 更新時(shí)間:2023-04-26

韓歡慶

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801
 
摘要:分析電動(dòng)汽車充電對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生的影響,主要研究電動(dòng)汽車對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷平衡的影響。對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷建模,分析其用戶出行等的時(shí)間概率分布,通過(guò)蒙特卡羅模擬法對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷需求進(jìn)行計(jì)算,研究3 000輛電動(dòng)汽車全天的充電需求時(shí)間分布。建立含光伏發(fā)電系統(tǒng)的區(qū)域供電系統(tǒng)優(yōu)化模型,同時(shí)以動(dòng)態(tài)電價(jià)為激勵(lì)引導(dǎo)電動(dòng)汽車進(jìn)行有序充電,以參與電網(wǎng)輔助服務(wù)。以聯(lián)絡(luò)線交換功率波動(dòng)乘積較小和充電成本較低為目標(biāo),并以其加權(quán)后的函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù),結(jié)合4個(gè)約束條件,通過(guò)遺傳算法求解模型,得到符合目標(biāo)函數(shù)的較優(yōu)充電方案。較終通過(guò)算例驗(yàn)證該模型能夠?qū)崿F(xiàn)平移負(fù)荷、削峰填谷的作用。
關(guān)鍵詞:負(fù)荷平衡;蒙特卡羅模擬法;動(dòng)態(tài)電價(jià);有序充電;削峰填谷;
0引言
 
      由于二氧化碳排放增加和環(huán)境污染等問(wèn)題,以及原油價(jià)格和其他燃料資源的不穩(wěn)定性,電動(dòng)汽車自21世紀(jì)以來(lái)已經(jīng)逐漸進(jìn)入人們的生活,電動(dòng)汽車的普及也對(duì)電力系統(tǒng)產(chǎn)生了巨大的沖擊。文獻(xiàn)[1]—文獻(xiàn)[2]分析了我國(guó)電動(dòng)汽車的發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)趨勢(shì),根據(jù)實(shí)際情況,指明該過(guò)程中面臨的問(wèn)題。文獻(xiàn)[3]提出基于隨機(jī)森林的充電行為聚類技術(shù),分析電動(dòng)汽車充電行為特性,結(jié)果表明該方法較歐氏距離法更準(zhǔn)確。文獻(xiàn)[4]提出基于主動(dòng)配電網(wǎng)的源網(wǎng)荷優(yōu)化調(diào)度方法,可減少電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)產(chǎn)生的波動(dòng),具有重要的指導(dǎo)意義。文獻(xiàn)[5]通過(guò)采集居民電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)的充電數(shù)據(jù),研究其充電特性,結(jié)果表明充電負(fù)荷的聚集會(huì)使總負(fù)荷曲線惡化。文獻(xiàn)[6]為確定電氣設(shè)備的空間分布及選型,基于對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷和分布式能源出力特性的分析,建立對(duì)應(yīng)的空間負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)算例分析證明其可行性。文獻(xiàn)[7]結(jié)合全球定位系統(tǒng),建立了電動(dòng)汽車快速預(yù)約充電模型,通過(guò)Dijkstra算法求解模型,通過(guò)算例證明該模型的有效性。文獻(xiàn)[8]提出一種混合儲(chǔ)能虛擬電廠參與電力市場(chǎng)的優(yōu)化調(diào)度策略,包含了電動(dòng)汽車充電的不確定性參數(shù),通過(guò)算例證明該策略的可行性,為虛擬電廠參與電力市場(chǎng)調(diào)度奠定了基礎(chǔ)?;谏鲜霰尘?,本文以區(qū)域內(nèi)私人電動(dòng)汽車為主體,通過(guò)對(duì)電動(dòng)汽車用戶出行規(guī)律進(jìn)行歸納總結(jié),對(duì)出行、返回、日行駛里程及電池剩余荷電量(state of charge,SOC)概率分布特征進(jìn)行擬合,對(duì)比工作日、休息日私人電動(dòng)汽車的充電行為,并以工作日的充電行為作為輸入,基于蒙特卡羅模擬法對(duì)私人電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)。進(jìn)而考慮配電網(wǎng)和電動(dòng)汽車用戶的利益以及光伏消納情況,建立計(jì)及光伏發(fā)電系統(tǒng)的區(qū)域供電系統(tǒng)優(yōu)化模型,根據(jù)全天日照強(qiáng)度較大化吸收光伏輸出,改善綜合負(fù)荷曲線,同時(shí)以動(dòng)態(tài)電價(jià)為激勵(lì)引導(dǎo)電動(dòng)汽車進(jìn)行有序充電。以聯(lián)絡(luò)線交換功率波動(dòng)乘積較小和充電成本較低為目標(biāo)函數(shù),結(jié)合4個(gè)約束條件,通過(guò)遺傳算法求解模型,得到符合目標(biāo)函數(shù)的較優(yōu)充電方案。通過(guò)算例驗(yàn)證該模型能夠?qū)崿F(xiàn)平移負(fù)荷、削峰填谷。
1電動(dòng)汽車對(duì)配電網(wǎng)的影響
       我國(guó)電動(dòng)汽車的普及給電力系統(tǒng)帶來(lái)了不穩(wěn)定性和不確定性,電動(dòng)汽車聚集性地接入電網(wǎng)充電,將對(duì)電力系統(tǒng)產(chǎn)生巨大的沖擊,增加其運(yùn)行控制難度。其主要影響包括:
      (1)電能質(zhì)量電動(dòng)汽車接入充電樁進(jìn)行充電時(shí)相當(dāng)于大功率、非線性負(fù)荷,在其充電過(guò)程中電網(wǎng)需要提供穩(wěn)定可靠的大電流進(jìn)行供電,同時(shí)對(duì)電力電子設(shè)備產(chǎn)生很高的諧波電流和沖擊電壓,若不采取相應(yīng)的措施,可能會(huì)帶來(lái)諧波污染、功率因數(shù)降低以及系統(tǒng)電壓波動(dòng)方面的影響。
      (2)電網(wǎng)運(yùn)行控制難度
聚集性地充電會(huì)給電網(wǎng)帶來(lái)巨大的沖擊,而且電動(dòng)汽車用戶出行方式、充電特性、充電時(shí)長(zhǎng)都具有隨機(jī)性,會(huì)給充電負(fù)荷帶來(lái)不確定性,影響電網(wǎng)運(yùn)行控制。大多用戶出行的較終目的地都是高度隨機(jī)的,所以其行駛里程也是隨機(jī)的。每一輛電動(dòng)汽車的充電模式不一定相同,加入外界影響因素,其充電曲線是不同的,所以其充電特性具有隨機(jī)性。充電時(shí)間取決于駕駛習(xí)慣,用戶在充電時(shí)往往表現(xiàn)出隨機(jī)行為,應(yīng)由在這些實(shí)體內(nèi)優(yōu)化和安排充電時(shí)間的
集中代理進(jìn)一步控制。
      (3)負(fù)荷不平衡2020—2030年,在無(wú)序充電情形下,國(guó)家電網(wǎng)公司經(jīng)營(yíng)區(qū)域峰值負(fù)荷預(yù)計(jì)增加1 361萬(wàn)kW和1.53億kW,相當(dāng)于當(dāng)年區(qū)域峰值負(fù)荷的1.6%和13.1%,導(dǎo)致區(qū)域負(fù)荷的不平衡。電動(dòng)汽車集中在某些時(shí)段進(jìn)行充電,或電動(dòng)汽車充電行為在平時(shí)段的疊加,將進(jìn)一步變大電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差,加重電網(wǎng)側(cè)的負(fù)擔(dān)。如果將多輛電動(dòng)汽車接入一個(gè)接近其極限的充電網(wǎng)絡(luò),附近變壓器上的額外負(fù)載可能會(huì)導(dǎo)致其故障。從不同類型充電基礎(chǔ)設(shè)施的用電特性來(lái)看,公共充電設(shè)施的用電行為較為分散,沒(méi)有明顯的峰谷差別,而專用設(shè)施的用電行為相對(duì)集中,峰谷差別更為明顯。綜合來(lái)看,在無(wú)序充電前提下,充電基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)荷較大的時(shí)刻應(yīng)為傍晚大量私家車主回到居住地,開始使用私人充電樁為私家車充電的時(shí)刻。本文對(duì)電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)時(shí)的負(fù)荷平衡進(jìn)行研究,通過(guò)電價(jià)激勵(lì)引導(dǎo)電動(dòng)汽車用戶進(jìn)行有序充電,以達(dá)到平移負(fù)荷、削峰填谷的效果。
2 電動(dòng)汽車充電負(fù)荷建模
       本文基于對(duì)NHTS數(shù)據(jù)庫(kù)2019年基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析,篩選出10萬(wàn)輛私人電動(dòng)汽車接入充電樁時(shí)的充電數(shù)據(jù)及充電行為等因素,為構(gòu)建電動(dòng)汽車有序充電行為提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
2.1 時(shí)間變量概率分布擬合
       私人電動(dòng)汽車用戶出行概率主要受日常生活習(xí)慣和生活規(guī)律影響,首先需要得到初始出發(fā)時(shí)間的分布。出發(fā)時(shí)間分布可用正態(tài)分布的形式進(jìn)行擬合,其時(shí)間概率分布如圖1所示。用戶日出行概率密度函數(shù)為:
  ( 1 )式中:x1 為電動(dòng)汽車用戶較后出行時(shí)間;μ1 為期望值,取7.42;σ1 為標(biāo)準(zhǔn)差,取3.54。
 
 
 
用戶返回時(shí)刻概率密度函數(shù)為:
 
( 2 )式中:x2 為電動(dòng)汽車用戶返回時(shí)刻;μ2 為期望值,取16.92;σ2 為標(biāo)準(zhǔn)差,取3.43。其時(shí)間概率分布如圖2所示。
根據(jù)出行習(xí)慣及規(guī)律分析,大部分用戶駕駛的較終目的地都是高度隨機(jī)的,但在任何一天的平均行駛里程都約為38 km/d。電動(dòng)汽車用戶日行駛里程服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布,其概率分布如圖3所示,概率密度函數(shù)為:
( 3 )式中:x3 為電動(dòng)汽車平均日行駛里程;μ3 為期望值,取2.92;σ3 為標(biāo)準(zhǔn)差,取0.93。
      對(duì)電動(dòng)汽車電池 SOC 、日均行駛距離以及充電規(guī)律、充電時(shí)間等因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)[9]電動(dòng)汽車返回時(shí)剩余 SOC 也可用正態(tài)分布的形式進(jìn)行擬合,其電動(dòng)汽車剩余 SOC 的概率分布如圖4所示,概率密度函數(shù)為態(tài)分布,其概率分布如圖3所示,概率密度函數(shù)為:
 
( 4 )式中:x4 為電動(dòng)汽車返回時(shí)的剩余 SOC ;μ4 為期望值,取51.3;σ4 為標(biāo)準(zhǔn)差,取14.7。
     私人電動(dòng)汽車工作日主要用于上下班,到達(dá)公司后基本屬于閑置狀態(tài),也可進(jìn)行充電,而休息日私人電動(dòng)汽車大多外出娛樂(lè),時(shí)間分布與工作日有所區(qū)別,圖5為工作日與休息日私人電動(dòng)車充電時(shí)間分布。
       由圖5可知私人電動(dòng)汽車在工作日上午到達(dá)公司后即可進(jìn)行充電,晚上下班后為充電高峰期,且晚上充電的頻率高于上午;在14:00—16:00,休息日充電頻率高于工作日,但晚高峰時(shí),其充電頻率低于工作日。后續(xù)將重點(diǎn)研究工作日私人電動(dòng)汽車的充電行為。
2.2基于蒙特卡羅模擬法的充電負(fù)荷計(jì)算
2.2.1 充電負(fù)荷模型建立
       由蒙特卡羅模擬法設(shè)置基礎(chǔ)參數(shù),如模擬次數(shù)、電動(dòng)汽車數(shù)量、快充慢充比例等。由式(4)生成初始 SOC 。由于汽車充電行為具有隨機(jī)性,所以按圖5生成電動(dòng)汽車開始充電時(shí)刻。使用蒙特卡羅模擬法對(duì)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷曲線進(jìn)行模擬,由上述得到的電動(dòng)汽車充電起始時(shí)間及初始SOC ,對(duì)單輛電動(dòng)汽車充電負(fù)荷進(jìn)行模擬,隨后將所有電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷累加,可以得到完整的區(qū)域電動(dòng)汽車總充電負(fù)荷曲線。區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車總充電功率為:
      
      ( 5 )式中:M 為全天總時(shí)長(zhǎng),取為1 440 min;N 為電動(dòng)汽車總數(shù),設(shè)為3 000輛,作為初始數(shù)據(jù)輸入蒙特卡羅模擬法進(jìn)行仿真;Pi, j 為第 j 輛電動(dòng)汽車在i時(shí)刻的充電功率。
2.2.2 地區(qū)基本負(fù)荷保持一定
      有序充電是一種調(diào)度手段,通過(guò)這種手段可以使電動(dòng)汽車避免在高峰期給電網(wǎng)帶來(lái)的峰上加峰現(xiàn)象,同時(shí)也避免大部分用戶避開高峰期進(jìn)行充電而出現(xiàn)的第二高峰期,但應(yīng)保持原負(fù)荷不變,即不影響用戶生活及正常行動(dòng)之外進(jìn)行合理“減負(fù)"。
2.2.3電動(dòng)汽車充電負(fù)荷計(jì)算
       假設(shè)電動(dòng)汽車充電過(guò)程不被干預(yù)且直至 SOC充滿,即充電時(shí)長(zhǎng)不受限制,抽取初始電動(dòng)汽車SOC 、日行駛里程以及開始充電時(shí)刻,在滿足充滿電所需時(shí)長(zhǎng)的約束下,計(jì)算一天中各個(gè)時(shí)段電動(dòng)汽車的充電功率。在這個(gè)過(guò)程中,將電動(dòng)汽車分為快速充電和常規(guī)慢充,分別計(jì)算每個(gè)時(shí)刻的負(fù)荷,較后進(jìn)行累加,其流程圖如圖6所示。
    
      使用蒙特卡羅模擬法計(jì)算一天 24 h 內(nèi)每個(gè)時(shí)間點(diǎn)電動(dòng)汽車負(fù)荷的充電需求概率,并在 1 500 次操作后重復(fù)平均值,以獲得區(qū)域總電動(dòng)汽車負(fù)荷需求的預(yù)期曲線。曲線如圖7所示。設(shè)置電動(dòng)汽車數(shù)量為3 000輛,且采用一天一充模式,充電過(guò)程為快速充電模式的功率為24 kW,常規(guī)慢充模式的功率為12 kW,各占50%。其結(jié)果如圖7所示。
       由圖7可知,電動(dòng)汽車充電存在兩個(gè)峰值時(shí)刻,大規(guī)模電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)會(huì)帶來(lái)電網(wǎng)頻率波動(dòng)以及電能質(zhì)量不穩(wěn)定等問(wèn)題,后續(xù)通過(guò)電價(jià)激勵(lì)政策與光伏發(fā)電系統(tǒng)的接入緩解電網(wǎng)側(cè)的壓力。
3 電動(dòng)汽車參與電網(wǎng)削峰填谷服務(wù)
3.1區(qū)域供電系統(tǒng)優(yōu)化模型
      變電站供電區(qū)域包含光伏發(fā)電系統(tǒng),同時(shí)也包含一定量的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷,變電站供電區(qū)域的負(fù)荷情況如圖8所示,供電區(qū)域包括光伏發(fā)電系統(tǒng),區(qū)域常規(guī)負(fù)荷和電動(dòng)汽車快速充電負(fù)荷,當(dāng)電動(dòng)汽車快速充電時(shí),通過(guò)充電樁連接到電網(wǎng),等效連接到變電站的交流母線。本文將光伏發(fā)電系統(tǒng)納入變電站供電區(qū)域時(shí),采用相應(yīng)的電價(jià)激勵(lì)策略對(duì)電動(dòng)汽車用戶進(jìn)行引導(dǎo),使得電動(dòng)汽車參與有序充電以消納光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率,同時(shí)縮小區(qū)域負(fù)荷峰
谷差。區(qū)域負(fù)載能量控制框架如圖9所示。
 
       通過(guò)對(duì)控制框圖的分析,將區(qū)域負(fù)荷分為調(diào)節(jié)負(fù)荷和非調(diào)節(jié)負(fù)荷兩大類,光伏發(fā)電系統(tǒng)和區(qū)域常規(guī)負(fù)荷均為非調(diào)節(jié)負(fù)荷。光伏發(fā)電系統(tǒng)的不可調(diào)節(jié)性指其輸出功率受溫度、光強(qiáng)等因素的影響,控制系統(tǒng)無(wú)法調(diào)節(jié)其輸出功率。區(qū)域常規(guī)負(fù)荷主要指除變電站供電區(qū)域的電動(dòng)汽車負(fù)荷外的居民負(fù)荷,相當(dāng)于交流母線,根據(jù)其生活規(guī)律以及需求進(jìn)行用電。
       快速充電的電動(dòng)汽車是一種可調(diào)負(fù)荷,充電站根據(jù)全天不同時(shí)刻配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的電價(jià)調(diào)整來(lái)影響電動(dòng)汽車用戶的充電選擇;電動(dòng)汽車的充電功率與光伏發(fā)電系統(tǒng)和區(qū)域常規(guī)負(fù)荷相匹配,以吸收分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出的功率。分布式光伏和電動(dòng)汽車的接入在一定程度上改變了配電網(wǎng)的負(fù)荷特性曲線。分布式電源的輸出受自然環(huán)境的影響,存在很大的不確定性。因此,本文構(gòu)建了一種電動(dòng)汽車與配電網(wǎng)交互優(yōu)化模型,即配電網(wǎng)利用電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的可轉(zhuǎn)移特性就地吸收光伏輸出,改善綜合負(fù)荷曲線;同時(shí),電動(dòng)汽車用戶根據(jù)調(diào)整后的電價(jià)選擇較優(yōu)充電時(shí)間,降低自身充電成本。利用電動(dòng)汽車“用電時(shí)間有彈性、用電行為可引導(dǎo)、用電規(guī)律可預(yù)測(cè)的特點(diǎn),將其納入電網(wǎng)優(yōu)化控制,可有效增加資源條件,推動(dòng)電動(dòng)汽車參與電網(wǎng)削峰填谷輔助服務(wù),實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)與電動(dòng)汽車的雙贏。
3.2 目標(biāo)函數(shù)
      配電網(wǎng)作為主體,設(shè)置動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)價(jià)格,充電站將節(jié)點(diǎn)價(jià)格作為充電價(jià)格傳遞給用戶。根據(jù)光伏發(fā)電系統(tǒng)和區(qū)域常規(guī)負(fù)荷的時(shí)間分布特點(diǎn),制定了較優(yōu)的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷時(shí)間轉(zhuǎn)移策略,以達(dá)到吸收光伏輸出的目的。節(jié)點(diǎn)價(jià)格作為一種調(diào)節(jié)手段,用以減少變電站交流母線的總波動(dòng)。為了改善區(qū)域負(fù)荷曲線,以變電站交流母線功率波動(dòng)乘積 ΔP 較小為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,目標(biāo)函數(shù)可表示為:
       
(6)(7)(8)(9)式中:PG 為區(qū)域變電站交流母線功率;fG(t) 為區(qū)域變電站后一段時(shí)間 t + 1 與當(dāng)前時(shí)段 t 的交流母線功率之差;GPV(t) 為變電站所在區(qū)域在時(shí)段 t 之前的功率峰谷差;k 為一天的時(shí)間段數(shù),k =24;Pch(t)為充電站 t 時(shí)段的快速充電負(fù)荷;Pload(t)為充電站在所屬變電站供電區(qū)域 t 時(shí)段的常規(guī)負(fù)荷;PPV(t)為充電站在所屬變電站供電區(qū)域 t時(shí)段的分布式光伏輸出。光伏板在時(shí)間 t 發(fā)出的功率 PPV(t) 與當(dāng)前溫度和光強(qiáng)有關(guān)。電流輸出功率系數(shù) FT 可以通過(guò)溫度和相應(yīng)的輸出功率系數(shù)圖 FT -T 以及電流溫度 T 獲得。功率計(jì)算公式為:
   (10)式中:當(dāng)光照強(qiáng)度為1 kW/m2時(shí),Pmpp 為光伏陣列在一定溫度下的輸出功率參考值;FT 為輸出功率系數(shù);Irr 為當(dāng)前時(shí)刻的光照強(qiáng)度。光伏發(fā)電系統(tǒng)通過(guò)逆變器將直流電轉(zhuǎn)換為交流電,并連接至負(fù)荷。當(dāng)光伏板發(fā)出的功率 PPV 小于截止功率時(shí),逆變器停止工作;當(dāng)光伏板發(fā)出的功率 PPV 大于啟動(dòng)功率時(shí),逆變器工作??紤]到逆變器損耗,設(shè)置效率系數(shù),光伏板發(fā)出的功率 PPV 乘以其相應(yīng)的效率系數(shù) EFF ,以獲得整個(gè)光伏系統(tǒng)的有功功率 PPV(t) ,可表示為:
PPV(t)= PPV·EFF 
(11)式中,光伏板輸出功率對(duì)應(yīng)的效率系數(shù)可從 PPV - EFF曲線中獲得。
(12)式中:b 為光伏出力不平衡系數(shù);PG 為區(qū)域變電站交流母線功率;Pch 為充電站的快速充電負(fù)荷;Pload為充電站在所屬變電站供電區(qū)域的常規(guī)負(fù)荷。
規(guī)定充電站配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的電價(jià)為充電電價(jià),區(qū)域內(nèi)有充電需求的車輛數(shù)為n ,充電站可接受的車輛數(shù)為N,為使電動(dòng)汽車充電負(fù)荷盡可能跟隨光伏輸出,動(dòng)態(tài)電價(jià)更新策略為:
(13)式中:λt + 1 為充電站在 t + 1時(shí)間段的電價(jià);a 為電價(jià)系數(shù);λt 為充電站在 t 時(shí)間段的電價(jià)??梢钥闯觯潆婋妰r(jià)主要隨著有充電需求的電動(dòng)汽車數(shù)量 n 和光伏出力不平衡系數(shù) b 的大小而改變,而 b 主要與光伏出力 PPV 、充電負(fù)荷 Pch 的大小有關(guān)。
以充電成本較低為目標(biāo),目標(biāo)函數(shù)為:
(14)式中:C 為電動(dòng)汽車充電成本;SOC2 為電動(dòng)汽車充電結(jié)束時(shí)的荷電量;SOC1為電動(dòng)汽車開始充電時(shí)的荷電量;Ba 為動(dòng)力電池總?cè)萘浚沪?為充電效率,設(shè)為0.9。
3.2.2 有序充電目標(biāo)函數(shù)
      將上述 F1 和 F2 通過(guò)加權(quán)后得到一個(gè)有序充電的目標(biāo)函數(shù):
(15)式中:w1 和 w2 分別為兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重,據(jù)實(shí)際情況而定,且 w1 + w2 = 1。
3.3 約束條件
(1)電動(dòng)汽車 SOC 約束:電動(dòng)汽車在 t 時(shí)間段的SOC滿足:
(16)式中:SOCi(t) 為第 i 輛電動(dòng)汽車在 t 時(shí)刻的電池剩余容量;SOCmin,i 、SOCmax,i 分別為第 i 輛電動(dòng)汽車在 t時(shí)刻的電池剩余容量上下限。
(2)電價(jià)約束:合理的電價(jià)調(diào)整有利于調(diào)動(dòng)電動(dòng)汽車車主響應(yīng)需求的積極性。根據(jù)相關(guān)政策規(guī)定,電價(jià)約束為本文提出一種動(dòng)態(tài)分時(shí)電價(jià)策略,光伏一天的出力大小有波動(dòng),通過(guò)光伏出力不平衡系數(shù) b 來(lái)引導(dǎo)電價(jià),即當(dāng)某時(shí)刻光伏出力大于或小于充電負(fù)荷和常規(guī)負(fù)荷之和時(shí),適當(dāng)降低或提高電動(dòng)汽車充電電價(jià)以引導(dǎo)電動(dòng)汽車用戶的充電行為,從而達(dá)到削峰填谷的目的。光伏出力不平衡系數(shù)為:λt ≤ λt,max
(17)式中:λt,max 為充電站在 t 時(shí)間段內(nèi)的較高電價(jià)。
(3)充電站容量限制:充電站可提供的較大充電功率不得充電樁的較大輸出功率之和,即:
式中:Nui 為充電站內(nèi)充電樁的數(shù)量;Pch,max 為充電站內(nèi)每個(gè)充電樁的較大輸出功率。
(4)光伏消納約束:在 t 時(shí)刻,充電站常規(guī)負(fù)荷和充電負(fù)荷與光伏輸出的比值應(yīng)高于規(guī)定的較小光伏消耗限制 θPV(t) ,即:
 
(19)式中:θPV(t) 為 t 時(shí)刻較低光伏消納率。
3.4 求解模型
      本文采用遺傳算法求解電動(dòng)汽車與配電網(wǎng)交互優(yōu)化模型。遺傳算法是一種自適應(yīng)全局優(yōu)化搜索算法,通過(guò)自適應(yīng)、交叉、變異等方法,實(shí)現(xiàn)適應(yīng)度的提高,將其應(yīng)用于求解模型,從而得到較優(yōu)解。其流程圖如圖10所示。
       步驟 1:采集負(fù)荷功率曲線數(shù)據(jù)和光伏輸出曲線數(shù)據(jù),獲取每一時(shí)刻電動(dòng)汽車充電需求數(shù)據(jù),包括其相應(yīng)的 SOC 及未來(lái)出行安排。步驟2:光伏發(fā)電系統(tǒng)出力時(shí)將充電站的充電功率較大化,并計(jì)算充電站可接受的較佳電動(dòng)汽車數(shù)量。步驟3:根據(jù)動(dòng)態(tài)電價(jià)模型計(jì)算更新后的電價(jià),計(jì)算充電成本,判斷 F2 是否較低。步驟 4:獲取滿足約束條件的使得充電站交流母線功率波動(dòng)乘積 ΔP 較小的充電方案,同時(shí)得到充電成本較低的電動(dòng)汽車充電方案。步驟5:確定電動(dòng)汽車用戶是否選取該方案,如果選取,則輸出決策結(jié)果;如果不選取,則判斷是否達(dá)到較大迭代次數(shù),重復(fù)步驟4。
4 算例分析
      某區(qū)域分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)采用較大輸出策略,光伏容量為7 MW,實(shí)際輸出較大功率為5.6 MW。光強(qiáng)數(shù)據(jù)如表1所示,假設(shè)全天中7:00—18:00有陽(yáng)光,其余時(shí)刻光照強(qiáng)度為0,全天光照強(qiáng)度分布如圖11所示。電動(dòng)汽車充電初始SOC為0.51,初始種群規(guī)模為3 000輛電動(dòng)汽車,電動(dòng)汽車充電樁快充的輸出功率為24 kW,常規(guī)慢充輸出功率為12 kW,充電效率為90%,區(qū)域常規(guī)負(fù)荷的時(shí)間序列曲線如圖12所示,電動(dòng)汽車全天負(fù)荷的時(shí)間序列曲線如圖7所示。
 
 
同時(shí)在保證不影響出行的前提下使車主在充電費(fèi)用上的支出有所減少,達(dá)到一個(gè)整體較優(yōu)的狀態(tài)。優(yōu)化后有序充電場(chǎng)景下,電網(wǎng)閑時(shí)充電擬采用分時(shí)電價(jià)措施,其較優(yōu)充電價(jià)格如圖13所示。
 
      當(dāng)電動(dòng)汽車無(wú)序充電時(shí),用戶上午出行至公司后大多數(shù)電動(dòng)汽車用戶有充電行為。傍晚開始充電的電動(dòng)汽車在下半夜充滿,此時(shí)電網(wǎng)基本處于閑置狀態(tài)。大量用戶會(huì)聚集在傍晚時(shí)對(duì)電動(dòng)汽車進(jìn)行充電,集聚充電的現(xiàn)象對(duì)電網(wǎng)以及變壓器產(chǎn)生影響,圖14為區(qū)域常規(guī)負(fù)荷與電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的總負(fù)荷曲線,優(yōu)化前的負(fù)荷峰谷差明顯。在電動(dòng)汽車并網(wǎng)前,充電站的功率曲線會(huì)因接入光伏輸出而產(chǎn)生較大的峰谷差,不利于電網(wǎng)的可靠運(yùn)行。在電動(dòng)汽車有序充電策略的控制下,通過(guò)優(yōu)化過(guò)程獲得電動(dòng)汽車的接入較優(yōu)數(shù)量后,光伏系統(tǒng)輸出能夠被較有效地吸收,交流母線功率曲線平滑,實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷的削峰填谷功能。
5 安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)
5.1概述
       AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營(yíng)云平臺(tái)系統(tǒng)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)接入系統(tǒng)的電動(dòng)電動(dòng)自行車充電站以及各個(gè)充電整法行不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集和監(jiān)控,實(shí)時(shí)監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài),進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理,交易結(jié)算,資要管理、電能管理,明細(xì)查詢等。同時(shí)對(duì)充電機(jī)過(guò)溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過(guò)壓,欠壓,絕緣低各類故障進(jìn)行預(yù)警;充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng),用戶通過(guò)微信、支付寶,云閃付掃碼充電。
5.2應(yīng)用場(chǎng)所
       適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實(shí)業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)。
 
5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
 
5.3.1系統(tǒng)分為四層:
1)即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)中心層和客戶端層。
2)數(shù)據(jù)采集層:包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù),并進(jìn)行電能計(jì)量和保護(hù)。
3)網(wǎng)絡(luò)傳輸層:通過(guò)4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。
4)數(shù)據(jù)中心層:包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器,應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站,數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、歷史數(shù)據(jù)庫(kù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。
5)應(yīng)客戶端層:系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問(wèn)電瓶車充電樁收費(fèi)平臺(tái)。終端充電用戶通過(guò)刷卡掃碼的方式啟動(dòng)充電。
小區(qū)充電平臺(tái)功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實(shí)時(shí)監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計(jì)分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能,同時(shí)為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP,充電用戶提供充電小程序。 
 
5.4安科瑞充電樁云平臺(tái)系統(tǒng)功能
5.4.1智能化大屏 
       智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況,對(duì)設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時(shí)長(zhǎng)、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯示,同時(shí)可查看每個(gè)站點(diǎn)的站點(diǎn)信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁,查看設(shè)備使用率,合理分配資源。
 
 
 
5.4.2實(shí)時(shí)監(jiān)控 
       實(shí)時(shí)監(jiān)視充電設(shè)施運(yùn)行狀況,主要包括充電樁運(yùn)行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過(guò)程中的充電電量、充電電壓/電流,充電樁告警信息等。 
5.4.3交易管理 
      平臺(tái)管理人員可管理充電用戶賬戶,對(duì)其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作,可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。 
 
 
 
5.4.4故障管理
        設(shè)備自動(dòng)上報(bào)故障信息,平臺(tái)管理人員可通過(guò)平臺(tái)查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理,同時(shí)運(yùn)維人員可通過(guò)運(yùn)維APP收取故障推送,運(yùn)維人員在運(yùn)維工作完成后將結(jié)果上報(bào)。充電用戶也可通過(guò)充電小程序反饋現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題。
5.4.5統(tǒng)計(jì)分析 
       通過(guò)系統(tǒng)平臺(tái),從充電站點(diǎn)、充電設(shè)施、、充電時(shí)間、充電方式等不同角度,查詢充電交易統(tǒng)計(jì)信息、能耗統(tǒng)計(jì)信息等。
 
 
5.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理 
       在系統(tǒng)平臺(tái)建立運(yùn)營(yíng)商戶,運(yùn)營(yíng)商可建立和管理其運(yùn)營(yíng)所需站點(diǎn)和充電設(shè)施,維護(hù)充電設(shè)施信息、價(jià)格策略、折扣、優(yōu)惠活動(dòng),同時(shí)可管理在線卡用戶充值、 凍結(jié)和解綁。
5.4.7運(yùn)維APP
       面向運(yùn)維人員使用,可以對(duì)站點(diǎn)和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況,進(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置,同時(shí)可接收故障推送
 
5.4.8充電小程序
面向充電用戶使用,可查看附近空閑設(shè)備,主要包含掃碼充電、賬戶充值,充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。
 
5.5系統(tǒng)硬件配置
 
 
6結(jié)語(yǔ) 
      電動(dòng)汽車負(fù)荷對(duì)于電網(wǎng)是優(yōu)質(zhì)可調(diào)負(fù)荷,以可控負(fù)荷的形式參與電網(wǎng)調(diào)控,可發(fā)揮其削峰填谷的作用,改善電網(wǎng)性能。本文利用價(jià)格響應(yīng)機(jī)制,將電動(dòng)汽車組建成需求響應(yīng)架構(gòu)下的大型分布式儲(chǔ)能系統(tǒng),同時(shí)結(jié)合光伏發(fā)電系統(tǒng)較大化吸收光伏輸出,就地消納光伏,降低用戶充電成本,緩解電網(wǎng)壓力,實(shí)現(xiàn)輔助電網(wǎng)峰谷調(diào)節(jié)功能。未來(lái)對(duì)電動(dòng)汽車如何實(shí)現(xiàn)參與電網(wǎng)調(diào)頻,作為儲(chǔ)能系統(tǒng)向電網(wǎng)優(yōu)化放電等問(wèn)題,將展開進(jìn)一步研究。
參考文獻(xiàn)
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[11] 陳黎軍,宋遠(yuǎn)軍,王 坤,汪映輝.考慮參與電網(wǎng)輔助服務(wù)的電動(dòng)汽車有序充電研究
[12] 安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用手冊(cè).2022.05版.
作者簡(jiǎn)介
韓歡慶,女,安科瑞電氣股份有限公司,從事電氣相關(guān)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)研發(fā)工作


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