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電子論文

考慮新能源消納的電動汽車有序充電研究

時間:2019年09月26日 所屬分類:電子論文 點擊次數:

摘要:針對大規模電動汽車無序充電對電網運行帶來的影響和目前我國新能源消納存在的問題,提出一種考慮新能源出力情況的動態分時電價策略,引導電動汽車有序充電以實現新能源的就地消納.以用戶充電總費用最低和電網負荷峰谷差最小為優化目標,綜合考慮用戶充

  摘要:針對大規模電動汽車無序充電對電網運行帶來的影響和目前我國新能源消納存在的問題,提出一種考慮新能源出力情況的動態分時電價策略,引導電動汽車有序充電以實現新能源的就地消納.以用戶充電總費用最低和電網負荷峰谷差最小為優化目標,綜合考慮用戶充電需求和新能源出力等約束條件,建立基于動態分時電價的多目標優化模型.通過算例仿真,驗證了所提策略可降低電網負荷峰谷差和用戶充電總費用,達到削峰填谷和消納新能源的效果.

  關鍵詞:電動汽車;新能源消納;動態分時電價;有序充電;多目標優化

新能源

  隨著電動汽車保有量持續增長,大量的電動汽車隨機充電會增加電網負擔,影響電網的穩定運行.同時我國積極響應發展可再生能源號召,但可再生能源總發電量大,出力具有間歇性,并網消納難,嚴重影響了我國可再生能源產業的長足發展[1-3].在此挑戰下,聯合新能源消納研究電動汽車的有序充電,以期在有效平抑電網負荷波動的同時,適應新能源的大規模發展.國內外已有一些學者對電動汽車的有序充電展開了研究.

  文獻[4]以配電網區域的綜合運行成本最低和電網負荷曲線方差最小為控制目標建立優化調度模型,協調電網負荷與電動汽車的充電需求.文獻[5]提出在時間和空間維度上的電動汽車充電協調調度模型,在考慮用戶出行情況、電價信息和區域配電網容量的基礎上,實現充電負荷在時空上的轉移.文獻[6]提出一種電動汽車有序充電的控制模型,通過集中控制中心直接控制每輛電動汽車的充電行為,實現電網負荷方差最小的控制目標.文獻[7]采用分時段的方法,根據電網負荷裕度情況將一天分為紅黃藍3個時段分別限制和鼓勵電動汽車用戶充電.

  文獻[8]采用峰谷電價,根據一天中電網負荷情況制定峰-谷-平3個時段的充電價格,以最小化用戶充電成本和電網負荷波動為控制目標,建立電動汽車的有序充放電模型.文獻[9]提出了一種以用戶和電網兩者利益最大化為目標的協調響應策略,以充放電價格差為激勵,建立用戶的自響應決策模型,提高用戶充放電收益,改善電網負荷波動.

  上述文獻只研究了電動汽車有序充電用于平抑配電網負荷波動,沒有考慮利用電動汽車的有序充電促進消納新能源.鑒于此,本文聯合新能源消納研究電動汽車有序充電.通過有序充電優化模型,采用根據新能源出力制定的分時電價策略引導用戶充電,優化電動汽車充電負荷的時間分布,同時利用電動汽車的儲能功能,促進新能源直接消納,也可以達到降低電網負荷波動和提高用戶充電經濟性的效果.

  1電動汽車充電行為分析

  針對私人家用電動汽車,采用美國交通部對全美車輛出行調查結果進行數據擬合,得到電動汽車的開始充電時間和日行駛距離概率密度函數[10-11].在該分布下采用蒙特卡洛法模擬規模化電動汽車的出行數據,計算電動汽車的充電負荷.

  1.1出行行為分析

  分析無序隨機充電的用戶充電行為時,使用統計數據中燃油汽車的最后一次出行結束時間代替電動汽車的開始充電時間[12-13].將數據歸一化,擬合開始充電時間和日行駛距離的概率分布.用戶多在10:00~24:00之間為車輛進行充電,且大多數人使用電動汽車均為中短途.

  1.2充電負荷模型

  根據電動汽車動力電池的充電特性,為簡化計算,可將電動汽車充電過程視為恒功率充電:P=PC(3)電動汽車荷電狀態為:SOC=(1-d/dm)SOC'(4)式中,d為電動汽車日行駛距離;dm為電動汽車的最大行駛距離;SOC'為第一次出行前的荷電狀態.單輛電動汽車的充電時長為:tc=(1-SOC)CPc(5)式中,tc為充電時長;C為電動汽車電池容量.

  1.3用戶響應度模型

  根據消費者心理學原理,用戶參與分時電價調節的響應度受價格變化的影響[14].當價格變化過低時,不能刺激用戶改變自身的充電習慣,用戶對價格的響應存在死區.只有當價格的變化值超過一個差別閾值時,電動汽車用戶才愿意參與充電調節,這時用戶的響應程度與價格的變化相關.同時也存在一個飽和值,當價格差值超過它時,達到用戶響應極限,不再增加.該影響過程可以抽象為一個分段函數.

  2電動汽車有序充電控制策略

  直接充電負荷控制和充電價格激勵控制是目前電動汽車有序充電的兩類主要控制方法[15].直接充電負荷控制是通過充電調度中心下達命令,根據電網負荷情況直接控制入網充電車輛的充電行為,包括開始充電時間和充電功率等.直接充電控制方式簡單易操控,但只適應小范圍的電動汽車集中充電,當電動汽車達到一定數量時,直接控制方式不再適用.電價引導的控制方式是利用各個時間段的充電價格差來激勵用戶自主參與有序充電,在用戶尋求充電費用最低的同時實現了充電負荷在時間上的轉移.

  本文使用電價激勵的控制方式,提出了一種根據新能源出力大小制定的分時電價策略,促進消納新能源.根據一天中各時段新能源出力預測值計算該時段充電價格,將一天按等時間間隔Δt劃分為T個時間段,根據各時段新能源出力預測值的大小將這T個時段的充電價格分別劃分為高-低-平3個階段.新能源出力超過T時段平均值的125%為高出力時段,低電價;低于T時段平均值的75%為低出力時段,高電價;在兩者之間為平負荷時段電價.

  高、低電價分別在平時段電價的基礎上浮動60%.電動汽車充電負荷具有高度可轉移性,利用各時段價格差將充電負荷轉移到新能源出力大的時段,實現最大化新能源利用.優先利用新能源給電動汽車充電.電動汽車的充電價格隨著新能源發電量變化,在新能源出力大的階段充電價格s(t)較低;反之,在新能源出力小的階段充電價格s(t)較高.在不影響用戶正常出行的前提下,電動汽車用戶為降低充電費用會盡量選擇在電價低谷段充電.此策略可將充電負荷聚集到新能源出力大的時段.

  3考慮新能源消納的電動汽車有序充電優化模型

  3.1目標函數

  電動汽車無序充電會帶來大量的隨機負荷,使電網負荷“峰上加峰”.為了減小電網負荷波動、促進消納新能源,本文采用動態分時電價策略,以電網負荷曲線峰谷差最小和用戶充電總費用最低為目標函數建立有序充電多目標優化模型.1)以負荷峰谷差最小為目標以維持電網的安全穩定為優化目標,為降低電動汽車入網充電對電網的沖擊、減小電網負荷波動.

  4算例分析

  4.1參數設置

  以風力發電為例,選取某區域充電站的實測數據進行電動汽車充電仿真.該充電站配備風力發電機組容量為700kW,服務的電動汽車規模為100輛.電動汽車的起始充電時間和日行駛里程服從正態分布N(17.6,3.42)和對數正態分布log-N(3.2,0.882).充電功率為7kW,電池容量為48kW·h,初始荷電狀態服從正態分布N(0.2,0.052),預期荷電狀態服從正態分布N(0.9,0.042).

  算例設定電價更新時間間隔Δt為1h,時段數T為24.無序充電采用固定電價,全天24時段均采用水平電價s0為0.8元/(kW·h),用戶響應啟動閾值為0.14元,飽和閾值為1.2元,用戶響應比例常數k為0.9.設定遺傳算法的種群終止進化代數為800,種群大小為20.交叉率和變異率分別為0.8和0.2.權重系數w1和w2均取0.5.4.2仿真結果分析一天內的新能源出力大小如圖6所示,新能源發電功率超過高出力臨界值的時段為低電價時段,低于低出力臨界值的時段為高電價時段,介于兩者之前的為平電價時段.

  根據用戶響應度模型,電價差Δs為0.96元,用戶需求響應度λ為74%.在固定電價無序充電和分時電價有序充電兩種情況下,加入電動汽車充電負荷后區域配電網的負荷曲線對比如圖7所示.在固定電價無序充電情況下,用戶不會對電價做出響應,電動汽車隨機充電,充電負荷分布主要受車主的行為習慣影響.

  電動汽車充電高峰期與居民用電高峰期重合,兩者疊加會使電網負荷“峰上加峰”,影響電網穩定.采用分時電價有序充電合理調節電動汽車充電負荷,能將隨機充電負荷從傍晚的居民用電高峰期轉移到夜間居民用電低谷期和風電出力高峰期,有效平緩電網負荷曲線.在固定電價無序充電和分時電價有序充電兩種情況下.

  采用根據新能源出力大小制定的分時電價策略,將充電負荷轉移到風電出力大的時段,增加了風電利用量.在分時電價和固定電價兩種控制模式下的負荷峰谷差、用戶充電總費用和風電利用量的對比仿真結果.

  與固定電價相比,在分時電價的有序充電控制下,電網負荷峰谷差減小了1238.4kW,用戶充電總費用降低了1984.6元,風電消納量增加了457kW·h.所提的控制策略和所建立的優化模型,在促進新能源消納的同時降低了電網負荷峰谷差,提高了用戶充電經濟性,實現了電網和用戶雙贏,優化效果明顯.隨著政府的各項利好政策的推廣,電動汽車的大規模發展是未來的必然趨勢.

  為了分析該有序充電方法在不同規模電動汽車充電情況下的新能源消納能力,分別對電動汽車數量為100,200,300和400輛時進行有序充電的風電利用仿真.

  在無序充電和有序充電兩種情況下,風電利用量都隨著電動汽車入網充電規模的加大而增加.但相較于無序充電,有序充電控制的風電利用量增加幅度更大,消納新能源的優勢更明顯.電動汽車充電負荷具有可調節性,適當增加電汽車入網充電量,可以提高電網的靈活性.

  算例仿真結果表明,本文所提出的動態分時電價策略,在滿足用戶充電需求的前提下,能在時間上轉移充電負荷消納新能源.在綜合考慮系統功率平衡、風電機組出力等多方面約束條件下建立的多目標優化模型,能成功達到對負荷曲線的“削峰填谷”和消納風電的效果.

  5結論

  本文通過根據新能源出力大小計算的分時電價策略來改變電動汽車充電負荷的時間分布,促進消納新能源.以電網負荷峰谷差最小和用戶充電費用最低兩個目標函數進行多目標優化,找出綜合兩者最優的充電方案.通過對電動汽車充電仿真分析,得到如下結論:1)采用所提的分時電價策略引導用戶有序充電,在滿足用戶基本用車需求的前提下,能有效提高新能源利用量.2)所建立的優化模型能同時滿足對電網負荷的削峰填谷和用戶充電經濟化兩個目標,實現了電網和用戶的雙贏.3)所提的控制策略隨著電動汽車入網充電數量的增加,有序充電促進新能源消納的優勢越明顯,能適應未來電動汽車的大規模發展.本文所提的分時電價策略只考慮了新能源出力大小,未考慮電網負荷情況,有待進一步完善.

  參考文獻:

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  [4]肖浩,裴瑋,孔力.含大規模電動汽車接入的主動配電網多目標優化調度方法[J].電工技術學報,2017,32(S2):179-189.

  [5]FlathCM,IlgJP,GottwaltS,etal.ImprovingElectricVehicleChargingCoordinationThroughAreaPricing[J].TransportationScience,2014,48(4):619-634.

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