電動汽車協(xié)調(diào)充放電對電網(wǎng)的影響

涂軼昀

(上海電力學院 電氣工程學院，上海 200090)

石油資源的危機、環(huán)境污染的加重使得各國政府越來越意識到節(jié)能減排、保護環(huán)境的重要性，發(fā)展電動汽車將是解決這個技術難點的途徑之一.電動汽車以車載電源為動力，是一種清潔汽車，它的廣泛應用將減少交通系統(tǒng)對于石油資源的依賴，可以大大減少汽車尾氣對環(huán)境的污染.

因此，大量電動汽車隨機接入電網(wǎng)及其負載特性將成為電力系統(tǒng)需要面對的新課題.如果沒有適當?shù)囊龑В瑢⒊蔀殡娋W(wǎng)的巨大負擔，但如果主動對電動汽車進行有效調(diào)度，電動汽車群也可以成為一種新的電源方式，并為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供有益補充.

本文分析了電動汽車接入電網(wǎng)后的影響，建立了電動汽車參與電網(wǎng)負荷調(diào)節(jié)的模型，通過仿真算例驗證了電動汽車協(xié)調(diào)充放電對負荷曲線和電壓穩(wěn)定的作用.

1 電動汽車接入對電網(wǎng)的影響

當電動汽車與電網(wǎng)相連，將電能反方向輸送給電網(wǎng)時，我們稱之為“電動汽車接入電網(wǎng)”(Vehicle-to-Grid，V2G)，即電動汽車的能量在受控狀態(tài)下實現(xiàn)與電網(wǎng)之間的雙向互動和交換，它是“智能電網(wǎng)技術”的重要組成部分.

應用V2G和智能電網(wǎng)技術，電動汽車電池的充放電被統(tǒng)一部署，根據(jù)既定的充放電策略，在滿足電動汽車用戶行駛需求的前提下，將剩余電能雙向可控回饋到電網(wǎng).V2G技術體現(xiàn)的是能量雙向、實時、可控、高速地在車輛和電網(wǎng)之間流動，充放電控制裝置既有與電網(wǎng)的交互，又有與車輛的交互，交互的內(nèi)容包括能量轉(zhuǎn)換、客戶需求信息、電網(wǎng)狀態(tài)、應用車輛信息、計量計費信息等.

同時，智能電網(wǎng)的發(fā)展要求建設更多更高效的分布式儲能設施.儲能技術是實現(xiàn)智能電網(wǎng)的關鍵技術之一.電動汽車作為既有的分布式移動儲能單元，可以對智能電網(wǎng)起到有效的支撐作用.

(1)當電動汽車谷時(夜間)充電，峰時(日間)放電，那么對電網(wǎng)的峰谷調(diào)節(jié)作用非常顯著;同時，電動汽車還可以為電網(wǎng)提供旋轉(zhuǎn)備用，為智能電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定提供無功補償.對于電動汽車用戶，主動參與削峰填谷還可以得到電價的價格差所形成的費用，部分補償電動汽車的初始投資費用，降低電動汽車保有成本，促進電動汽車的推廣應用.同時，電動汽車充/放(換)電站往往處于交通中心，通常也是負荷中心，如果其儲備容量許可，可以提供電網(wǎng)的實時調(diào)頻服務.由于其距離負荷中心近，而且有功投入響應快，因此比常規(guī)電廠的調(diào)頻服務響應更為迅速，效果明顯，且成本低廉.

(2)在目前城市智能電網(wǎng)大力發(fā)展的背景下，可以考慮將電動汽車的充/放(換)電站納入智能電網(wǎng)的控制范圍，電動汽車的充放電將為電網(wǎng)調(diào)節(jié)提供實時響應，實現(xiàn)電動汽車充放電的智能控制.該特性可以加入經(jīng)濟激勵，使之更有利于電網(wǎng)穩(wěn)定運行.同時，該特性也會對電動汽車充放電設備提出更高的要求，并增加電動汽車的附加效益.[1-9]

但電動汽車大量接入電網(wǎng)后，可能由于其接入時間的隨機性及負荷特性的特殊性，造成“峰上加峰”等負面影響.因此，需要通過對電動汽車群的協(xié)調(diào)控制，來引導電動汽車進行合理的充放電，平抑負荷曲線，達到削峰填谷的目的.

2 電動汽車協(xié)調(diào)充放電模型

2.1 目標函數(shù)

該模型中將一天分為24個時段，電動汽車在每個時段都有可能通過充電或放電模式與電網(wǎng)實現(xiàn)功率的交換，電動汽車接入電網(wǎng)后，可以利用其電池儲存的能量與電網(wǎng)進行功率交換，高峰時期提供電能，低谷時期消耗電能，從而達到減小負荷峰谷差的目的.

本模型以電網(wǎng)負荷的峰谷差最小為目標函數(shù)，[10-12]即:

式中:Pj——第j時段對應的負荷功率;

Pij——第j時段第i輛車的充/放電功率.

2.2 約束條件

(1)功率約束 功率約束主要體現(xiàn)在電池最大充放電功率:

式中:Pijmin，Pijmax——電動汽車最小和最大充放電功率.

(2)電池可用容量約束 電動汽車的電池容量空間是固定的，其電量狀態(tài)可用SOC(State-of-Capacity)表示，電池處于滿狀態(tài)時SOCmax=1，考慮到電池深度放電對電池的影響不可逆，通常設置SOCmin=0.2.考慮電池的能量約束時，主要用SOC的最大值和最小值來表示:

3 仿真驗證

本文以 IEEE14節(jié)點網(wǎng)絡為研究對象，其接線圖如圖 1 所示.[13]

在節(jié)點9以某變電站負荷曲線為例，等比例得到其負荷曲線如圖2所示.

算例中，假設電動汽車的電池參數(shù)統(tǒng)一，以BYDE6為參考，表1給出了電池參數(shù)數(shù)據(jù).控制中心首先從V2G站內(nèi)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)采集記錄的可用電動車信息，然后再給出最優(yōu)的功率分配策略.假設在一個時段內(nèi)充放電功率恒定不變，其最大充放電功率均為6 MW，電動汽車群的初始電池容量狀態(tài)SOC0為0.8.

采用的粒子群算法各項參數(shù)如表2所示.慣性權重因子 ω 取值情況為:ωmax=0.9，ωmin=0.4;最大迭代次數(shù)為2 000;粒子速度閾值取經(jīng)驗值vmax=4，vmin= －4.

圖1 IEEE14節(jié)點接線示意

圖2 節(jié)點9日負荷曲線

表1 電動汽車群的電池參數(shù)

表2 粒子群算法參數(shù)

以電網(wǎng)負荷峰谷差最小為目標函數(shù)，經(jīng)過粒子群算法進行優(yōu)化計算，電動汽車群在各個時段與電網(wǎng)交換的功率及加入電動汽車前后的日負荷曲線如圖3所示.由圖3可以看出，加入了電動汽車負荷功率后，兩個高峰時段的負荷功率降低了，而低谷時段的負荷增加了，電網(wǎng)負荷曲線變得平坦了.如果沒有容量和功率約束，電網(wǎng)負荷曲線將成為一條直線.此時，通過潮流計算，可以得到IEEE14節(jié)點網(wǎng)絡中各節(jié)點電壓變化情況，如圖4至圖6所示.其中，假設其余節(jié)點均為恒定負荷，不隨時間變化.

圖3 接入電動汽車群的節(jié)點9日負荷曲線

圖4 加入電動汽車前后節(jié)點4的電壓幅值變化曲線

圖5 加入電動汽車前后節(jié)點9的電壓幅值變化曲線

圖6 加入電動汽車前后節(jié)點11的電壓幅值變化曲線

由圖4至圖6可以看出，加入電動汽車充放電功率后，局部電網(wǎng)中多節(jié)點的電壓變化幅度大大降低，甚至可以保持恒定不變，這將使電網(wǎng)更加安全穩(wěn)定地運行.

節(jié)點 1，2，3，6，8 直接連接發(fā)電機，為平衡節(jié)點和PV節(jié)點，其電壓不變.其余節(jié)點離節(jié)點9的距離較遠，變化幅度很小.

綜合電網(wǎng)電壓變化情況可知，電動汽車群加入電網(wǎng)后，經(jīng)過協(xié)調(diào)充放電，可以使得負荷曲線更加平坦，鄰近的節(jié)點電壓變化幅度大大降低，甚至保持不變.這對于電網(wǎng)的穩(wěn)定安全運行是很有好處的.

4 結(jié)語

電動汽車的大力發(fā)展，為電動汽車接入電網(wǎng)打下了扎實的基礎.而未來電網(wǎng)的發(fā)展模式是向分布式發(fā)電、交互式供電的智能電網(wǎng)過渡，更加強調(diào)對環(huán)境的保護和可再生能源的應用.但電動汽車的大量接入，需要進行有效調(diào)度，才能發(fā)揮電動汽車對于負荷曲線的作用.

本文建立了電動汽車參與電網(wǎng)負荷調(diào)節(jié)的模型，采用粒子群算法進行優(yōu)化求解，并通過IEEE14節(jié)點網(wǎng)絡仿真，驗證了電動汽車協(xié)調(diào)充放電后，可以使負荷曲線更加平坦，節(jié)點電壓更加穩(wěn)定.

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