基于需求響應的電動汽車經濟調度

潘樟惠， 高賜威，2

(1.江蘇省智能電網技術與裝備重點實驗室(東南大學)，南京市 210096；2. 東南大學成賢學院， 南京市 210088)

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基于需求響應的電動汽車經濟調度

潘樟惠1， 高賜威1，2

(1.江蘇省智能電網技術與裝備重點實驗室(東南大學)，南京市 210096；2. 東南大學成賢學院， 南京市 210088)

提出了一種基于需求響應的電動汽車充電策略，根據電網實時電價信息優(yōu)化電動汽車用戶充電電價觸發(fā)值，降低用戶充電成本。同時，研究了含大規(guī)模電動汽車的電力系統(tǒng)機組組合問題。在此基礎上建立了基于需求響應的電動汽車經濟調度模型，通過對電動汽車用戶行為特性的預測，以電網公司收益最大化為目標，優(yōu)化制定電動汽車充電電價，轉移電動汽車充電負荷。算例分析結果表明，提出的經濟調度模型可以起到降低峰谷差率的作用，且與無序充電情景相比，能夠明顯降低系統(tǒng)的運行費用，可以實現(xiàn)電動汽車大規(guī)模接入電網時的經濟調度。

電動汽車; 經濟調度; 需求響應; 充電電價; 機組組合

0 引 言

隨著能源和環(huán)境危機的日益加劇，電動汽車以其節(jié)能環(huán)保等優(yōu)勢，成為我國戰(zhàn)略新興產業(yè)之一[1]。電動汽車大規(guī)模接入電網后，其無序充放電行為將對電力系統(tǒng)的規(guī)劃、運行產生深刻影響，帶來電壓下降、網損增加、諧波污染等諸多問題[2]。在智能電網發(fā)展的背景下，恰當?shù)某潆娍刂撇粌H能夠抑制、消除電動汽車對電網的不利影響，而且能夠支撐電網運行，達到削峰填谷、輔助調頻、降低系統(tǒng)運行成本等效果，使電動汽車與電網協(xié)調發(fā)展[3]。

目前，已有較多文獻對電動汽車的充放電控制策略進行了研究。文獻[4-7]建立了含電動汽車的電力系統(tǒng)機組組合模型，實現(xiàn)了電動汽車與發(fā)電機組的協(xié)調運行，降低了發(fā)電成本。文獻[7]在機組組合模型的基礎上，提出了基于最小邊際成本的近似求解算法，通過計算各調度時段的邊際發(fā)電成本，優(yōu)先調度電動汽車在平均邊際發(fā)電成本最小的區(qū)間充電。文獻[8]基于多代理系統(tǒng)，通過最大化電力公司利益，提出了以最小化負荷峰谷差為目標的電動汽車協(xié)調充電策略。文獻[9]引入對電動汽車分層分區(qū)調度理念，構建了可入網電動汽車充放電調度模型。文獻[10]在考慮電動汽車充電需求的情況下，研究了電動汽車參與電網調頻的充放電控制策略。以上文獻大多以對電動汽車的直接調度為基本假設，事實上，調度機構并不具備此權限，且隨著電動汽車規(guī)模的擴大，對電動汽車進行充電策略優(yōu)化時的計算復雜度也會隨之增加，調度機構直接對每臺接入的電動汽車進行統(tǒng)一調度時可能會出現(xiàn)維數(shù)災和計算時間過長的問題。

價格型需求響應是電動汽車有序充放電的重要控制策略[11]，合理的電價機制能夠激勵電動汽車用戶選擇合理的時間充放電。文獻[11-12]建立了以削峰填谷為目標的電動汽車有序充放電的峰谷電價時段優(yōu)化模型，引導電動汽車在谷時段充電、峰時段放電。文獻[13]通過分析電動汽車車主對電價變化的響應程度，建立了計及車主滿意度的電動汽車最優(yōu)峰谷分時電價模型，但是缺乏相關的需求價格彈性數(shù)據。然而，若僅僅通過單一的分時電價引導電動汽車充放電，則將使大量的電動汽車集中在電價相對便宜的夜間時段充電，可能導致另外一個用電高峰的出現(xiàn)[14]，因此，電價機制并不是一成不變的。文獻[15]以削峰填谷為目標，動態(tài)求解接入充電站的電動汽車的分時電價時段，以實現(xiàn)充電站內電動汽車有序充電。文獻[16]通過系統(tǒng)調度員與電動汽車負荷聚合商交互系統(tǒng)邊際電價和電動汽車數(shù)量等信息，以最小化社會成本為目標，對電動汽車充電進行經濟調度。

本文首先對基于需求響應的電動汽車經濟調度模型進行概述，接著對基于需求響應的電動汽車充電策略進行研究，然后研究含電動汽車的電力系統(tǒng)機組組合模型，最后建立基于需求響應的電動汽車經濟調度模型，并通過算例驗證模型的有效性。

1 經濟調度模型

價格型需求響應是利用電力消費者對價格的知覺，通過制定隨時間變動的價格政策引導電動汽車用戶自覺地選擇在電價較低時段進行充電，從而達到削峰填谷等效果。在智能電網條件下，針對電動汽車的價格政策可以達到實時電價的程度。對于1天內的某一價格曲線，為了降低電動汽車充電成本，在滿足充電需求的基礎上，電動汽車用戶將選擇在電價較低的時間段進行充電。

假設所有的充電樁均安裝了智能終端，能夠實時與電網和電動汽車車載電池能量管理系統(tǒng)進行信息交換，獲得電網電價信息和電動汽車狀態(tài)參數(shù)，并以電動汽車用戶充電成本最低為目標優(yōu)化充電決策。電力調度中心根據和充電樁的交互信息，可以統(tǒng)計得到每日電動汽車用戶的行為特性，包括電動汽車充電規(guī)模、接入和離開電網時間、初始荷電狀態(tài)和離開時期望的荷電狀態(tài)等信息。電力調度中心根據歷史統(tǒng)計數(shù)據可以對次日電網常規(guī)負荷和次日電動汽車用戶的行為特性進行預測。當電動汽車發(fā)展到一定規(guī)模時，統(tǒng)計電動汽車的行為特性可以通過電動汽車負荷聚合商來完成，電動汽車負荷聚合商再把信息提交給電力調度中心。

機組組合是日前發(fā)電調度的重要組成部分，是應對負荷波動、保證系統(tǒng)可靠性、降低發(fā)電成本的重要方式。電力調度中心根據發(fā)電機組運行狀況、常規(guī)負荷預測結果和電動汽車行為特性預測結果，優(yōu)化電動汽車的充電價格曲線，引導電動汽車用戶選擇在電價較低的時間段進行充電，達到電動汽車充電負荷的轉移，減小系統(tǒng)發(fā)電成本，形成經濟調度計劃。整個經濟調度模型的基本框架如圖1所示。

圖1 電動汽車經濟調度基本框架

2 基于需求響應的電動汽車充電策略

在滿足電動汽車用戶出行約束的基礎上，為降低電動汽車用戶的充電成本，根據電網電價曲線，用戶可以設定充電電價觸發(fā)值pset，當電網電價大于設定的充電電價觸發(fā)值pset時，停止充電，而當電網電價小于設定的充電電價觸發(fā)值pset時，電動汽車充電，其目標函數(shù)為

minpset

(1)

約束條件：

(1)充電狀態(tài)約束。

(2)

tstart≤t≤tend

(3)

式中:δ(t)為t時刻電動汽車充電狀態(tài)，1表示在充電，0表示不在充電；p(t)為t時刻電網電價；SOC(t)為t時刻電動汽車的荷電狀態(tài)；SOCset為電動汽車離開電網時要求的荷電狀態(tài)；tstart為電動汽車接入電網時間；tend為電動汽車離開電網時間。

(2)充電功率約束。

假設充電機以額定功率PC給電動汽車進行充電，充電效率為η，則t時刻電動汽車的充電功率為

P(t)=δ(t)ηPC,tstart≤t≤tend

(4)

(3)荷電狀態(tài)約束。

t時刻電動汽車的荷電狀態(tài)為

(5)

式中：WC為電動汽車電池容量；Δt為最小時間間隔。

(4)用戶出行約束。

到用戶設定的離開時間時，電動汽車的荷電狀態(tài)應滿足用戶設定的離開電網時要求的荷電狀態(tài)，即

SOC(tend)=SOCset

(6)

(5)所需充電時間約束。

為了使電動汽車的荷電狀態(tài)達到用戶設定的荷電狀態(tài)SOCset，所需要的充電時間為

(7)

式中SOCstart為電動汽車初始荷電狀態(tài)。

對于普通電動汽車用戶，讓其自己優(yōu)化設定充電電價觸發(fā)值pset困難較大，因此可以把該權利移交給充電樁。每當有新的電動汽車接入充電樁時，充電樁的充電控制系統(tǒng)按照如下3個步驟實現(xiàn)電動汽車的有序充電。

步驟一：獲取電動汽車的充電需求。充電樁通過電動汽車上的電池能量管理系統(tǒng)獲取電動汽車的電池容量WC、當前電池荷電狀態(tài)SOCstart。為了合理制定充電電價觸發(fā)值pset，用戶需設定離開時期望的荷電狀態(tài)SOCset以及離開時間tend。

步驟二：計算能否滿足充電需求。充電控制系統(tǒng)根據用戶設定的信息計算滿足充電需求所需的充電時間Tneed，當充電所需要的時間Tneed>tend-tstart，即滿足不了用戶設定的充電需求時，充電樁應發(fā)出警告讓用戶更改離開時間tend或離開時期望的荷電狀態(tài)SOCset，直到能滿足充電需求為止。

步驟三：優(yōu)化充電電價觸發(fā)值pset。充電控制系統(tǒng)讀取電網電價信息并根據電動汽車狀態(tài)參數(shù)優(yōu)化充電電價觸發(fā)值pset，并進行充電。

3 含電動汽車的電力系統(tǒng)機組組合模型

3.1 目標函數(shù)

機組組合問題是確定未來一定時間內各機組開停時間以及出力安排，使總發(fā)電成本最小。在計及含電動汽車的電力系統(tǒng)機組組合優(yōu)化問題時，可以在傳統(tǒng)機組組合模型的基礎上進行擴展。本文采用與傳統(tǒng)機組組合問題相同的目標函數(shù)，即機組運行費用與開機費用之和最小為目標函數(shù)，如式(8)所示。

SGi[1-IGi(t-1)]}IGi(t)

(8)

式中:T表示待優(yōu)化的時段數(shù)；NG表示參與優(yōu)化的火電機組數(shù)；CGi[PGi(t)]為火電機組i的費用函數(shù)，PGi(t)為第i個機組在t時段的出力；IGi(t)表示火電機組i在t時段內開、停狀態(tài)的二元整型變量，1時表示開機，0時表示停機；SGi表示機組i的開機費用。

發(fā)電機組i的燃料成本為

(9)

式中ai，bi，ci為第i個發(fā)電機組的燃料成本系數(shù)。

3.2 約束條件

計及含電動汽車的電力系統(tǒng)機組組合優(yōu)化問題需要滿足下列約束條件。

(1)負荷平衡約束。

所有開機火電機組的總出力應等于總的負荷需求：

(10)

式中：PL(t)表示t時段的負荷需求；PE(t)表示t時段電動汽車的充電負荷。

(2)系統(tǒng)備用約束。

(11)

(3)機組出力上下限約束。

(12)

(4)機組開停機時間約束。

(13)

(5)機組爬坡約束。

(14)

(15)

4 基于需求響應的電動汽車經濟調度模型

4.1 目標函數(shù)

(16)

通過優(yōu)化電動汽車的充電價格曲線，引導電動汽車用戶選擇在電價較低的時間段進行充電，達到電動汽車充電負荷的轉移，在某一價格曲線下，電動汽車的充電收入為

(17)

式中：QE為t時段電動汽車的充電電量；p(t)為t時段電網的充電電價。

為簡化問題，本文將電網的購電成本近似表示為機組組合成本?？紤]到電網的利益，實施動態(tài)電價后不應使電網的利益有所損失，因此，調度中心以電網公司收益最大化為目標，則經濟調度的目標函數(shù)為

maxF=SE-CE

(18)

4.2 約束條件

根據需求側管理的要求，實行動態(tài)電價后應保證用戶側利益不受損，即用戶側平均電價水平不上漲，為此設置電價水平約束條件：

(19)

同時，動態(tài)電價應滿足：

pmin≤p(t)≤pmax

(20)

式中pmin、pmax分別為充電電價的最小、最大值。

4.3 模型求解

本文采用遺傳算法對模型進行求解，每條染色體代表一種充電電價曲線，染色體長度為待優(yōu)化電價數(shù)，以1 h為最小時間間隔，則1天共有24個待優(yōu)化電價，采用實數(shù)編碼策略。

電力調度中心的經濟調度求解流程如圖2所示。根據對電動汽車行為特性的預測和電網的基本信息，采用蒙特卡洛仿真的方法，根據電動汽車用戶的充電策略，仿真得出在每一電價曲線下的電動汽車充電負荷，以電網公司收益最大化為目標，對電動汽車充電電價曲線進行尋優(yōu)。

圖2 模型求解流程圖

5 算例分析

5.1 算例數(shù)據

本文以26機24節(jié)點系統(tǒng)為例來驗證上述模型與方法的可行性與有效性，相關參數(shù)詳見文獻[17]，電網常規(guī)負荷如圖3所示。假設某地區(qū)的汽車數(shù)量為100萬輛，電動汽車滲透率為5%。假設充電樁數(shù)量能夠滿足電動汽車的充電需求，充電功率為3 kW，充電效率為90%，電動汽車的電池容量為25 kW·h。將電動汽車充電場所分為工作區(qū)和住宅區(qū)，其相關參數(shù)如表1所示[18]，到達時間和離開時間近似服從正態(tài)分布，起始荷電狀態(tài)近似服從均勻分布。隨著電動汽車的發(fā)展，通過與充電樁的信息交互，可以統(tǒng)計得到電動汽車的行為特性。實行動態(tài)充電電價前的平均充電電價為0.65元/( kW·h)，動態(tài)充電電價的最小、最大值分別為0.3元/( kW·h)和1元/( kW·h)。

5.2 電動汽車經濟調度求解結果

5.2.1 充電電價與單輛電動汽車充電功率

通過經濟調度優(yōu)化得到的電動汽車充電電價如圖4所示，從圖中可以看出，為了引導電動汽車用戶轉移充電負荷，降低電網調度成本，電動汽車充電電價曲線基本上和電網負荷曲線的變化趨勢一致，即在負荷低谷時充電電價低，在負荷高峰時充電電價高。

圖3 電網常規(guī)負荷曲線

圖4 電動汽車充電電價與單輛電動汽車充電功率曲線

假設某輛電動汽車在9:00接入電網，初始荷電狀態(tài)為0.4，離開時間和設定的荷電狀態(tài)分別為18:00和0.9，則在該充電電價下，該輛電動汽車的充電功率如圖4所示。從圖中可以看出，在電動汽車進行充電時，其首先會在滿足出行需求的基礎上根據電網充電電價曲線設定充電電價觸發(fā)值pset=0.92元/(kW·h)，當充電電價≤觸發(fā)值時進行充電，反之則不進行充電。該充電策略既能保證電動汽車用戶的出行需求，同時又能降低電動汽車用戶的充電成本。

5.2.2 規(guī)?；妱悠嚱洕{度結果

分別對2 種不同充電方法下的電動汽車充電負荷進行預測，包括不受控充電方法(即無序充電)和本文提出的經濟調度方法。

圖5為電動汽車規(guī)?；尤腚娋W后，系統(tǒng)的總負荷曲線，表2為負荷曲線特征參數(shù)和機組組合成本。由圖5和表2可知，與無電動汽車和無序充電時的電網負荷相比，對電動汽車進行經濟調度后系統(tǒng)負荷曲線的峰谷差和方差均有改善，這對電網的運行與安全穩(wěn)定是非常有益的。同時，與無序充電相比，盡管電動汽車的接入使得機組組合成本有所上升，但通過經濟調度平抑負荷波動，減少機組啟停，降低了系統(tǒng)機組組合成本，使其與發(fā)電機組協(xié)調運行。

圖5 系統(tǒng)總負荷

5.3 電動汽車滲透率靈敏度分析

隨著電動汽車滲透率的變化，其對電網峰谷差率和機組組合成本的影響分別如圖6、7所示。從圖中可以看出，隨著電動汽車的發(fā)展，無序充電會引起電網峰谷差率和機組組合成本的不斷增大，而本文所提出的經濟調度方法在降低電網的峰谷差率的同時又能延緩機組組合成本的增長，效益顯著，適用于電動汽車大規(guī)模接入電網時的經濟調度。

圖6 電動汽車滲透率對峰谷差率的影響

圖7 電動汽車滲透率對機組組合成本的影響

6 結 論

(1)本文提出了一種基于需求響應的電動汽車充電策略，能夠根據電網實時電價信息優(yōu)化電動汽車用戶充電電價觸發(fā)值。該充電策略既能保證滿足電動汽車用戶的出行需求，同時又能降低電動汽車用戶的充電成本。

(2)本文建立了基于需求響應的電動汽車經濟調度模型，通過優(yōu)化制定電動汽車充電電價，轉移充電負荷，降低了系統(tǒng)的峰谷差率和機組組合成本，適用于電動汽車大規(guī)模接入電網時的經濟調度。

在本文的后續(xù)研究工作中，將在此模型的基礎上開展考慮V2G效應的電動汽車經濟調度研究，進一步完善對電動汽車的經濟調度。

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潘樟惠(1991)， 男，碩士研究生，研究方向為電力系統(tǒng)運行與控制;

高賜威(1977) ，男，博士，教授，博士生導師，研究方向為電動汽車接入電網、電力規(guī)劃、電力市場、需求側管理、電力安全等。

(編輯：張小飛)

Economic Dispatch of Electric Vehicles Based on Demand Response

PAN Zhanghui1，GAO Ciwei1,2

(1. Jiangsu Provincial Key Laboratory of Smart Grid Technology & Equipment,Southeast University, Nanjing 210096, China; 2. Southeast University Chengxian College, Nanjing 210088, China)

This paper proposed a charging control strategy for electric vehicles (EVs) based on demand response, in which the threshold of charging price was set according to the real-time price information in order to reduce charging costs. At the same time, this paper studied the power system unit commitment problem containing large-scale EVs. On this basis, the economic scheduling model of EVs was established based on the demand response according to the prediction of the EV users’ behavior characteristics, which took the maximum profit of power grid corporation as the goal and optimized the charging price of EVs to transfer charging load. Simulation result shows that the proposed economic dispatch model can reduce the peak-valley ratio, and significantly reduce the operation cost of the system compared with the disorderly charging scenario, which can realize the economic dispatch of large-scale EVs access to power grid.

electric vehicle; economic dispatch; demand response; charging price; unit commitment

國家自然科學基金項目(51207022)；江蘇省“青藍工程”。

TM 910.6

A

1000-7229(2015)07-0139-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2015.07.020

2015-05-18

2015-05-30

Project Supported by National Nature Science Foundation of China(51207022).