配網(wǎng)中電動汽車調(diào)度策略及其經(jīng)濟效益評估

戴欣，袁越，王敏，劉冠群，徐石明，張敏（．河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，南京0098；．國電南瑞科技股份有限公司，南京006）

配網(wǎng)中電動汽車調(diào)度策略及其經(jīng)濟效益評估

戴欣1，袁越1，王敏1，劉冠群1，徐石明2，張敏2
（1．河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，南京210098；2．國電南瑞科技股份有限公司，南京210061）

大量電動汽車無序充電會對電網(wǎng)造成巨大的沖擊，對其進行合理調(diào)度不僅可以減小沖擊，還能激發(fā)潛在的經(jīng)濟效益。首先具體分析每一項潛在價值，建立配網(wǎng)中電動汽車經(jīng)濟效益評估模型；然后應(yīng)用粒子群算法，以經(jīng)濟效益最大為目標函數(shù)，基于充電需求分類的調(diào)度策略，利用電動汽車支持配網(wǎng)高峰用電并充當備用容量，得到每一輛電動汽車各時段的充放電功率。算例結(jié)果證明了該模型和調(diào)度策略的有效性。

電動汽車；配電網(wǎng)；經(jīng)濟效益；調(diào)度策略；粒子群算法

面臨日益加深的能源危機，發(fā)展電動汽車EV（electric vehicle），推進低碳型交通，已經(jīng)成為中國及世界主要發(fā)達國家政府關(guān)注的熱點，各國均加大了對電動汽車的政策扶持力度，可以預(yù)知，未來將有大量電動汽車接入電網(wǎng)。然而，大規(guī)模電動汽車的無序充電行為不僅會進一步增大電網(wǎng)的峰谷差，還有可能造成電網(wǎng)局部過負荷、線路擁塞等問題，給電網(wǎng)的經(jīng)濟和穩(wěn)定運行帶來較大的問題。事實上，電動汽車作為一種移動分散式的儲能裝置，不僅可以從電網(wǎng)中吸收電能，還可以向電網(wǎng)反饋電能。通過這種車網(wǎng)互聯(lián)技術(shù)V2G（vehicle to grid），電動汽車可以參與電力系統(tǒng)的運行與控制[1-4]，合理的調(diào)度策略可以激發(fā)電動汽車的多種潛在價值。因此，對電動汽車調(diào)度策略及其經(jīng)濟效益進行研究是很有必要的。

國內(nèi)外學(xué)者在有關(guān)方面做了較多的研究。文獻[5-8]分析了V2G模式下，電動汽車的多種潛在經(jīng)濟收益，指出電動汽車可以作為移動分散式儲能裝置，為電網(wǎng)提供容量支持，解決電能無法大量儲存的困境，但沒有具體分析配網(wǎng)中電動汽車的經(jīng)濟效益；文獻[9-13]分析了系統(tǒng)側(cè)和用戶側(cè)電池儲能裝置的各種潛在收益，提出了計算最佳充放電策略和最佳安裝容量的方法，但其研究對象是大型電池儲能裝置，沒有考慮電動汽車的分散性和隨機性；文獻[14-16]綜合考慮電動汽車充放電功率及可用容量等約束條件，闡述了電動汽車充放電控制策略總體思路，建立了移動儲能系統(tǒng)參與電網(wǎng)調(diào)度的模型，但忽視了頻繁的充放電過程對電池壽命的不利影響，并且未深入探討多輛電動車充放電過程的分解協(xié)調(diào)問題；文獻[17]深入探討了多輛電動汽車充放電過程的分解協(xié)調(diào)問題，并提出了充放電功率分配的基本原則與方法，但代價是每輛電動汽車的頻繁充放電，對電池壽命有較大影響。

綜上所述，現(xiàn)有的研究中，缺乏對配網(wǎng)中電動汽車經(jīng)濟效益建模的研究；忽視了電池充放電次數(shù)的約束；未深入探討多輛電動汽車充放電過程的分解協(xié)調(diào)問題。針對以上不足，本文對電動汽車的調(diào)度策略及其經(jīng)濟效益評估進行了深入具體的研究。首先歸納總結(jié)了配網(wǎng)中電動汽車的多種潛在價值，主要包括延緩線路升級改造、降低網(wǎng)損、低儲高發(fā)套利、減少分布式新能源發(fā)電備用容量等，對這些潛在價值進行了具體的分析，并建立了相應(yīng)的經(jīng)濟效益評估模型；其次，考慮充放電次數(shù)的限制，提出了一種基于充電需求分類的電動汽車調(diào)度策略，將電動汽車群的充放電功率具體分配到每一輛電動汽車；最后，以某地區(qū)配電網(wǎng)為算例，利用粒子群優(yōu)化算法對電動汽車的調(diào)度策略進行了仿真，計算結(jié)果驗證了模型和調(diào)度策略的有效性。

1 配網(wǎng)中電動汽車充放電收益分析

1.1 延緩線路升級改造

在配電網(wǎng)中，當某一線路負荷超過其容量而發(fā)生阻塞時，則需要對該線路進行升級改造，這將耗費大量的資金，尤其是在城市中心，其代價將更加昂貴。隨著電動汽車數(shù)量的不斷增多，其充電負荷也越來越大，任其自由充電可能會進一步導(dǎo)致線路的阻塞，但是通過合理的調(diào)度，盡量使電動汽車在負荷低谷時充電，高峰時放電，可以使線路的阻塞得到改善，延緩線路的改造升級[9]。電動汽車合理調(diào)度在延緩線路改造的收益等值到每年的現(xiàn)值R1為

式中：cin為線路改造所需的一次性成本；e為通貨膨脹率；d為貼現(xiàn)率；ΔN為延緩的年限；λ為電動汽車的削峰功率與電動汽車無序充電情況下負荷峰值功率的比值；τ為負荷的年增長率。

1.2 降低網(wǎng)損

電動汽車無序充電可能會引起新的負荷高峰，增大線路電流，從而增大網(wǎng)損，對其進行合理調(diào)度可以降低配網(wǎng)的負荷高峰，平滑負荷曲線，從而降低網(wǎng)損[13]，其年收益R2可表示為

式中：K為一年工作日的天數(shù)；Z為電動汽車接入點的線路等效電阻；U為配網(wǎng)的額定電壓；P2i為電動汽車無序充電情況下i時段的負荷功率；P1i為電動汽車合理調(diào)度情況下i時段負荷從電網(wǎng)中吸收的功率；ci為i時段的大工業(yè)電價。

1.3 低儲高發(fā)套利

對電動汽車進行合理調(diào)度，使其在電價低谷時存儲電能，在電價高峰時釋放電能。在這個低價儲電、高價賣出的過程中，實現(xiàn)其顯性經(jīng)濟收益的年值R3可表示為

1.4 減少分布式新能源發(fā)電備用容量

隨著分布式新能源發(fā)電（主要是風電和光伏發(fā)電）容量的不斷增加，需要電網(wǎng)中配備更多的備用容量實現(xiàn)功率調(diào)節(jié)，電池儲能裝置可以快速調(diào)節(jié)其消耗和發(fā)出的功率，代替常規(guī)電源作為新能源發(fā)電的備用容量。

大量的研究表明：風電和太陽能等新能源的有功出力分布呈現(xiàn)出近似的正態(tài)分布特性[18，19]。所以可采用正態(tài)分布來擬合新能源發(fā)電，則電動汽車代替的備用容量的年收益R4可表示為

式中：cs為備用容量的價格；Ph為電動汽車代替的備用設(shè)備功率期望值；Pb為電網(wǎng)消納新能源發(fā)電而不需要配備相應(yīng)的備用設(shè)備功率限值；P2max為電動汽車無序充電情況下負荷峰值功率；P1max為電動汽車合理調(diào)度情況下負荷從電網(wǎng)中吸收的最大功率；Pβ為新能源發(fā)電功率的均值；Pα為新能源發(fā)電功率的波動偏差。

2 電動汽車調(diào)度策略及其經(jīng)濟效益評估模型

2.1 調(diào)度策略

本文考慮充放電次數(shù)的限制，提出一種基于充電需求分類的電動汽車調(diào)度策略，該策略的核心思想是將電動汽車按其充電需求分類調(diào)度，從而降低調(diào)度控制的復(fù)雜性，將電動汽車群的充放電功率具體分配給每一輛電動汽車，其流程如圖1所示，實施步驟如下。

圖1 電動汽車參與電網(wǎng)的調(diào)度策略流程Fig.1 Flow chart of scheduling strategy ofelectric vehicles participation in grid

步驟1確定調(diào)度時間，一般選取白天工作時間或是晚上休息時間。

步驟2依次檢測每輛電動汽車的電池容量、最大充放電功率和充電需求（充電量占電池容量的百分比），將全部電動汽車的充電需求（0～90%）按5%的梯度進行分類并取余數(shù)。例如，將充電需求為24%的電動汽車歸并到20%的類別里，其充電需求余數(shù)為4%。

步驟3分別計算每類電動汽車的數(shù)量，得到每類電動汽車群的可調(diào)度容量和最大充放電功率。

步驟4不考慮充電需求余數(shù)，在滿足約束條件的前提下，計算得到使目標函數(shù)值最優(yōu)化的每類電動汽車群各時刻的總充放電功率。

步驟5將每類電動汽車群各時刻的總充放電功率按最大充放電功率的大小分配到每輛電動汽車。

步驟6檢測每輛電動汽車的充電功率，尋找電價低的充電時段將充電需求的余數(shù)插入其中，從而得到每輛電動汽車各時刻最終的調(diào)度策略。

2.2 目標函數(shù)及約束條件

設(shè)目標函數(shù)A為電動汽車的充放電收益，則有

式（7）實質(zhì)是進行多目標優(yōu)化?；谙嗤烤V，本文在考慮經(jīng)濟效益最大化的前提下，沒有考慮這些不同的目標之間權(quán)重。事實上，權(quán)重對優(yōu)化結(jié)果有一定的影響。在不考慮權(quán)重的情況下，調(diào)度策略優(yōu)先選擇低儲高發(fā)；如果增加R1和R2的權(quán)重，調(diào)度策略會兼顧考慮系統(tǒng)的可靠性和負荷率。

（1）考慮電動汽車最大充放電功率的約束為

（2）考慮電池容量的約束為

式中socij為第i輛電動汽車在j時段的荷電狀態(tài)。

（3）考慮電動汽車充放電需求的約束為

式中：Wi為第i輛電動汽車的電池容量；β為電動汽車的充電需求（占電池容量的百分比），可由車主自主設(shè)定；η為電池充放電效率。

（4）考慮電動汽車充放電次數(shù)的約束為

式中，mi為第i輛電動汽車1 d的充放電次數(shù)?？紤]到電池的昂貴造價和有限的使用壽命，電動汽車在1 d最多進行1次充放電。

最后需要指出的是，目標A是以a為單位，而約束條件是以d為單位。但是本文的調(diào)度策略是以1 d 24 h為單位，因此將它們放在同一個模型中進行優(yōu)化，并不存在時間上的協(xié)調(diào)問題。

3 基于粒子群算法的電動汽車調(diào)度策略優(yōu)化

由于電動汽車的數(shù)量眾多，其調(diào)度策略的優(yōu)化求解是一個高維數(shù)的優(yōu)化問題。粒子群算法依賴的經(jīng)驗參數(shù)少，收斂速度快，比較適合求解此類優(yōu)化問題。

3.1 粒子群算法的改進

粒子群算法來源于對鳥類捕食行為的研究。粒子的特征用位置、速度和適應(yīng)度值來表示。粒子的位置代表問題的潛在解，粒子的速度決定了粒子移動的方向和距離，適應(yīng)度值由適應(yīng)度函數(shù)決定，其值的好壞表示粒子的優(yōu)劣。粒子通過跟蹤個體極值和群體極值更新個體位置，尋找最優(yōu)解[20-21]。

粒子群算法經(jīng)過多年的發(fā)展，出現(xiàn)了眾多的改進方法。本文采用文獻[20]的方法，其粒子的更新公式為

式中：ω為慣性權(quán)重；k為當前迭代次數(shù)；vid為粒子的速度；Yid為粒子的位置；Gid為個體適應(yīng)度值最優(yōu)位置；Ggd為群體適應(yīng)度值最優(yōu)位置；Igd為每次迭代過程中群體適應(yīng)度值最優(yōu)位置；a1、a2、a3為加速因子；b1、b2、b3為[0，1]區(qū)間的隨機數(shù)。

3.2 算法流程

將粒子群算法應(yīng)用到電動汽車充放電控制策略及其經(jīng)濟效益評估中，通過優(yōu)化電動汽車在各個時段的充放電功率，使目標函數(shù)最優(yōu)。本文問題中粒子的維度為24v，v為電動汽車充電需求分類的數(shù)量。則粒子的位置可表示為

粒子群算法的具體流程如下。

（1）確定基本參數(shù)值，初始化粒子的位置和速度。

（2）根據(jù)電動汽車充放電約束條件修改粒子的位置和速度。

（3）計算粒子適應(yīng)度值，記錄個體極值和群體極值。

（4）更新粒子的位置和速度。

（5）根據(jù)充放電約束條件修改粒子的位置和速度。

（6）計算粒子適應(yīng)度值，記錄個體極值和群體極值。

（7）判斷是否達到最大迭代次數(shù)。若是，則停止；否則轉(zhuǎn)到步驟（4）。

4 算例分析

以某地區(qū)配電網(wǎng)為例，其日負荷曲線及分時電價如圖2所示。

電動汽車的發(fā)展趨向于標準化，而電網(wǎng)調(diào)峰的時間主要集中在白天。故假設(shè)條件如下：

（1）電動汽車的電池容量標準化，均為30 kW·h；

（2）電動汽車的最大充放電功率標準化，均為5 kW；

（3）電動汽車的充電需求符合以45%為中心的正態(tài)分布；

（4）相對1 d中其他時段，電動汽車在白天工作時間更具有集中調(diào)控的特點，即多數(shù)電動汽車在工作時間處于靜止狀態(tài)。因此調(diào)度時間設(shè)定為8：00—17：00，期間不考慮電動汽車因故離開的情況。

圖3 算例中電動汽車充電需求分類Fig.3 Charge demand classification ofelectric vehicles in example

由圖3可見，該配電網(wǎng)參與V2G調(diào)度的電動汽車共有1 090輛。經(jīng)濟效益模型中的相關(guān)數(shù)據(jù)如表1所示。算法中設(shè)粒子數(shù)目為200；最大迭代次數(shù)Tmax=200；粒子速度vmax=0.02，vmin=-0.02；加速因子a1=1.54，a2=1.54，a3=0.154；慣性權(quán)重系數(shù)ω采用線性遞減策略，取值為

表1 算例數(shù)據(jù)Tab.1 Example data

式中：ωmax=0.9，ωmin=0.4；t為當前迭代次數(shù)。

求解得到的電動汽車各時刻總充放電功率如圖4所示，由圖可以看出，電動汽車參與調(diào)度，降低了負荷從電網(wǎng)中吸收的功率峰值，減小了電網(wǎng)的運行壓力。

圖4 電動汽車充放電及負荷功率Fig.4 Charge and discharge power ofelectric vehicles and load power

由于電動汽車數(shù)量眾多，數(shù)據(jù)量過于龐大，無法一一展開。以某輛充電需求為24%的電動汽車為例，首先計算出充電需求為20%的電動汽車群充放電功率，如圖5所示；然后將其平均分配到每輛電動汽車（由于電動汽車標準化，最大充放電功率一致），如圖6實線所示；最后將4%的充電需求余數(shù)尋找電價低的時段插入，即得到這輛電動汽車各時段充放電功率，如圖6虛線所示。

圖5 電動汽車群各時段充放電功率Fig.5 Electric vehicle aggregator charge and discharge power at various time periods

圖6 電動汽車各時段充放電功率Fig.6 Electric vehicle charge and discharge power at various time periods

經(jīng)過計算，算例中電動汽車充放電的年收益為248.68萬元，其中：R1=8.17萬元，R2=8.98萬元，R3=208.11萬元，R4=23.39萬元。

對圖4和圖6進一步分析，可以發(fā)現(xiàn)：①由于電動汽車參與調(diào)度，電價高峰時段的負荷被轉(zhuǎn)移到了電價低谷時段，為配電網(wǎng)帶來了較大的經(jīng)濟效益；②在經(jīng)濟效益最大的前提下，本文的調(diào)度策略避免了電池頻繁的充放電，延長了電池的使用壽命。

最后需要指出的是，該調(diào)度策略的成本主要是電池壽命的損耗。根據(jù)文獻[22]的研究，電動汽車參與充放電的成本是0.42元/（kW·h），經(jīng)過計算，算例中年調(diào)度成本為183.42萬元，占收益的73.8%。由此看出，電池的損耗成本過高，很大程度上制約了電動汽車參與電網(wǎng)調(diào)度的經(jīng)濟性。因此，車載電池技術(shù)的不斷進步是推動電動汽車參與電網(wǎng)調(diào)度的關(guān)鍵因素。

5 結(jié)論

（1）本文提出的基于充電需求分類的電動汽車調(diào)度策略簡單實用，能將電動汽車群的充放電功率分配到每一輛電動汽車，并且電池的充放電次數(shù)不大于1次。

（2）電動汽車參與配電網(wǎng)調(diào)度的潛在價值比較大，但是昂貴的電池壽命成本制約了調(diào)度經(jīng)濟性的提高，電池技術(shù)的進步將是推動電動汽車參與電網(wǎng)調(diào)度的關(guān)鍵因素。

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Scheduling Strategy and Economic Benefits Evaluation of Electric Vehicles in Distribution Network

DAIXin1，YUAN Yue1，WANG Min1，LIU Guanqun1，XU Shiming2，ZHANG Min2
（1．College ofEnergy and ElectricalEngineering，HohaiUniversity，Nanjing 210098，China；2．NARITechnology DevelopmentCo．，Ltd．，Nanjing 210061，China）

Impactofnumerous electric vehicles random charge from electric grid is significant，and reasonable dispatch can notonly reduce the impact，butalso stimulate the potentialeconomic benefits．Initially，potentialvalues are specifically analyzed，economic benefitassessmentmodelofelectric vehicles in distribution network is established．Then，with maximized economic benefits，discharge power of electric vehicles is calculated by particle swarm optimization algorithm which is utilized to supportpeak demand and serve as reserve capacity based on charge demand classification．The validity ofthe modeland controlstrategy is proved by the results ofcalculation example．

electric vehicle；distribution network；economic benefit；scheduling strategy；particle swarm optimization（PSO）algorithm

TP614.5

A

1003-8930（2015）03-0042-06

10.3969/j.issn.1003-8930.2015.03.08

戴欣（1990—），男，碩士研究生，研究方向為電動汽車充放電策略及其經(jīng)濟效益研究。Email：hhdaixin@163.com袁越（1966—），男，博士，教授，研究方向為可再生能源發(fā)

電技術(shù)、分布式發(fā)電與供電技術(shù)、微型電網(wǎng)、智能電網(wǎng)等。Email：yyuan@hhu.edu.cn

王敏（1974—），女，博士，副教授，研究方向為可再生能源

發(fā)電技術(shù)、微型電網(wǎng)。Email：zhixinfu@yahoo.com.cn

2013-08-09；

2013-11-16

國家電網(wǎng)公司科技項目（電動乘用車充換電技術(shù)研究與示范）